CN107256390A - 基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价装置及方法 - Google Patents

基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价装置及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107256390A
CN107256390A CN201710383667.8A CN201710383667A CN107256390A CN 107256390 A CN107256390 A CN 107256390A CN 201710383667 A CN201710383667 A CN 201710383667A CN 107256390 A CN107256390 A CN 107256390A
Authority
CN
China
Prior art keywords
hand
mrow
msub
ipsilateral
point
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710383667.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107256390B (zh
Inventor
韩越兴
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
University of Shanghai for Science and Technology
Original Assignee
University of Shanghai for Science and Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by University of Shanghai for Science and Technology filed Critical University of Shanghai for Science and Technology
Publication of CN107256390A publication Critical patent/CN107256390A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107256390B publication Critical patent/CN107256390B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/107—Static hand or arm
    • G06V40/11—Hand-related biometrics; Hand pose recognition
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1124—Determining motor skills
    • A61B5/1125—Grasping motions of hands
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1118—Determining activity level
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/45—For evaluating or diagnosing the musculoskeletal system or teeth

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Rheumatology (AREA)
  • Orthopedic Medicine & Surgery (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价装置及方法。本装置包括两个左右并列的暗箱或一个上部分隔成两部分的暗箱，暗箱顶部有光源和摄像设备，底部有体感控制器，中部有手出入口。本方法应用于手功能评价装置，检测患侧手和健侧手，以及患侧手和标准手之间的区别程度，从而完成对患侧手的评价。本发明能够对手功能恢复状态实现数字化、系统化和规范化的测量，可帮助医生客观的评价患者手部位的康复状况，做出正确判断，从而可提出有效治疗方案，为患者早日康复提供有力的帮助。

Description

基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价装置及 方法
技术领域
本发明涉及一种基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价装置及方法。应用在手功能评价系统中自动检测患侧手和健侧手，以及患侧手和标准手之间的区别程度，从而完成对患侧手的评价。此发明能够对手功能回复状况实现数字化、系统化和规范化，帮助医生客观的评价患者手部位的康复情况，做出正确判断，提出有效治疗方案，使患者早日康复。
技术背景
手功能评价是指患者的患侧手在康复过程中，通过与健侧手或标准手进行比较，从而得出患侧手的伤残程度和康复程度。这在手功能恢复的过程中起着评价、对比、观察疗效的作用,可以指导医生随时调整治疗方案；并通过伤残程度的数据标示为社会有关部门提供手功能的判断标准。手功能评价必须严格按照规范的标准方法实施，以保障评价的效度和信度。目前主要评价方法主要还是按照1975年美国手外科推荐的TAM系统评价方法，用关节总体活动度测定法评定曲伸肌腱疗效，即远位指间关节主动屈曲度之和作为该指总的活动度(TAM)。标准为：优(活动范围正常)、良(大于健测的75％)、可(大于健测的50％)、差(小于健测的50％)。在评价过程中需要专业医生进行测定和评价，由于测定者的个人差异已经判断标准的范围较大，110％-75％-50％-0％这些范围直接的变化无法细致区别，对于训练过程中的细致变化无法反应，而造成康复训练过程中无法及时进行训练程序的调整，严重影响训练效果，而且，现行的评价方法存在着非常大的主观性和不可靠性。
为了建立客观的精确的评定标准，本专利利用测量三维空间中手势识别的体感控制器，例如：Leap Motion，Nimble Sense等来获得手各个部位(例如指节和关节)的空间位置信息，从而完成三维空间中患侧手和健侧手以及患侧手和标准手的精确对比，从而解决手部运动评定过程中人为测量的误差和判断精确的问题，使一般非专业医生也可以简单准确地对手功能进行评定。同时，本专利设计了一个手功能评价系统平台，包含了计算机、测量三维空间中手运动的体感控制器、高速摄像机，并把它们整合为一个完整的系统，实现手功能评价。
发明内容
本发明的目的在于针对已有技术存在的不足，提出一种基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价装置及方法，能够自动检测和描述运动过程中患侧手和健侧手以及患侧手和标准手的区别程度，从而帮助医生客观的评价患者手部位的康复情况，并做出正确判断，从而提出有效治疗方案。
为达到上述目的，本发明的构思是：目前的手功能评价方法仍然是医生根据健侧手和患侧手的区别来进行主观上的判断，本发明可以克服由于医生的主观判断而造成的错误；如果仅仅对二维视频图像进行分析来评价患侧手，会因为二维图像缺乏三维信息而造成区分程度的精度下降，本发明可以根据患侧手上的每个关节和指节的三维空间位置，来匹配健侧手或者标准手的相应位置，从而能够自动给出患侧手的变化数据，计算机在这个数据的基础上，可以客观的给出患侧手病患级别。
为达到上述发明目的，本发明采用下述技术方案：
一种基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价装置，包括左右两个相同的暗箱，暗箱内部颜色和手的颜色有显著的区分；每个暗箱分为上下两个部分，用一个不影响体感控制器工作的隔板分开；每个暗箱的顶部各安装一个摄像设备；每个暗箱的内部各安装数个面光源；每个暗箱的一个侧面在紧靠中部网格上边有一个手伸入的出入口；每个出入口外侧安置一片遮光布，颜色和暗箱内部颜色一致，在遮光布的中间出入口处安装一个松紧带；在每个暗箱的底部各安置一个体感控制器。
一种基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价装置，包括一个暗箱，暗箱内部颜色和手的颜色有显著的区分；暗箱分为上下两个部分，用一个不影响体感控制器工作的隔板分开；上面部分用一个不透光的隔板从中间分开，分为左右两个小暗箱；中间不透光的隔板颜色和暗箱内部颜色一致；每个小暗箱的顶部各安装一个摄像设备；每个小暗箱及下部暗箱的内部各安装数个面光源；每个小暗箱的一个侧面在紧靠中部网格上边有一个手伸入的出入口；每个出入口外侧安置一片遮光布，颜色和暗箱内部颜色一致，在遮光布的中间出入口处安装一个松紧带；在暗箱的底部安置一个体感控制器。
一种基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，采用上述的装置进行操作，其特征在于操作步骤如下：
1.预备工作：
1-.记录包含多种动作的标准手的视频：
以一双健康手为标准手，做多种动作，这些动作被视为标准动作，利用高速摄像机把这些动作记录下来。
1-.记录包含多种动作的标准手的空间信息：
以一双健康手为标准手，做多种动作，这些动作被视为标准动作，利用测量三维空间中手运动的体感控制器把健康手的各个部位坐标信息都记录下来，fs(i)表示手上每个指节和手掌边缘点的坐标信息，i是指节和手掌边缘点，根据体感控制器的不同，获得的个数可能不同，js(k)表示手上关节点的坐标信息，k是关节点，根据体感控制器的不同，获得的个数可能不同。
1-.确定标准手的手掌心位置：
①如果体感控制器能够直接确定手掌心的三维空间位置，则此位置用fsc表示；
②如果体感控制器不能直接确定手掌心的三维空间位置，则利用下面公式来确定手掌心fsc位置：
这里的fs(i)是手掌边缘上点的三维坐标；i是手掌边缘点，共有n个点。
1-.变换标准手的原点位置和三维空间坐标：
原点位置变换到标准手的手掌中心点的位置上，变换标准手的三维空间手坐标信息的坐标；仍然用fs(i)表示变换后手上每个指节和手掌边缘点的坐标，i是指节和手掌边缘点；js(k)表示变换后手关节的坐标，k是关节点。
1-.计算标准手各个部位到手掌心的欧几里得距离：
计算标准手指节点和关节点到手掌中心点的欧几里得距离，公式如下：
fs(*)是标准手指节和手掌边缘点(包括手掌中心点)的三维坐标；fsc是标准手手掌中心点的三维坐标；js(*)是标准手上每个关节的三维坐标；i是指节和手掌边缘点；k是关节点；||*||表示三维向量的欧几里得距离；Dsc是标准手指节点和关节点到手掌中心点的欧几里得距离；根据测量三维空间中手姿势的体感控制器不同，获得的关节信息和指节信息有所不同，一些情况下，只能提取关节信息或指节信息，缺失内容在公式中相应部分为0。
2.工作流程(见图4)：
2-.启动手功能评价系统：
在使用过程中，摄像设备和手姿势体感控制器同时或分别工作，获取患者的左右手形状信息；系统启动过程中，首先打开暗箱顶部光源的电源，然后启动计算机控制系统，最后启动摄像设备和体感控制器。
2-.患者把手放入手功能评价系统中：
如果患者有一只手是健康手，按照医生的要求，患者把患侧手和健侧手同时放入手功能评价系统中；如果患者没有健康手，则把患侧手单只放入手功能评价系统中。
2-.获取手的实时视频信息：
如果患者有一只手是健康手，通过安装在手功能评价系统设备顶部的摄像头来获得两只手的实时视频：患侧手的视频专供医生使用，健侧手的视频同时要作三个备份，一个提供给医生，一个提供给病人，最后一个作镜像映射后，也提供给病人；医生可以观察患者患侧手和健侧手的视频信息；通过健康手镜面映射后的图像信息给予病人大脑刺激，提高病人患侧手的治疗效果；
如果患者没有健康手，用标准手视频代替健康手视频，标准手视频同时要作三个备份，一个提供给医生，一个提供给病人，最后一个作镜像映射后，也提供给病人；医生可以观察患者患侧手和标准手的视频信息；通过标准手镜面映射后的图像信息给予病人大脑刺激，提高病人患侧手的治疗效果。
2-.获取手的三维空间位置信息：
如果患者有一只手是健康手，利用测量三维空间中手姿势的体感控制器，获得两只手的各个关节和指节在三维空间中的位置坐标信息，同时，通过体感控制器可以获得两手的三维结构视频：患侧手的三维结构图视频专供医生使用，健侧手的三维结构图视频同时要作三个备份，一个提供给医生，一个提供给病人，最后一个作左右镜像映射后，按照需求也可以提供给病人；医生可以观察患者的患侧手和健侧手的三维视频，病人能够观察健侧手和健侧手的镜面映射后的视频，给予病人大脑刺激，提高病人患侧手的治疗效果；
fg(i)表示健侧手上每个指节和手掌边缘点的坐标信息，i是指节和手掌边缘点，根据设备的不同，获得的个数可能不同，jg(k)表示手上关节点的坐标信息，k是关节点，根据设备的不同，获得的个数可能不同；
fb(i)表示患侧手上每个指节和手掌边缘点的坐标信息，i是指节和手掌边缘点，根据设备的不同，获得的个数可能不同，jb(k)表示手上关节点的坐标信息，k是关节点，根据设备的不同，获得的个数可能不同；
如果患者没有健康手，用标准手在三维空间中的位置坐标信息代替健康手的位置坐标信息，标准手位置坐标信息同时要作三个备份，一个提供给医生，一个提供给病人，最后一个作镜像映射后(或相对的另一只标准手)，也提供给病人；医生可以观察患者患侧手和标准手的三维空间中的位置坐标信息；通过标准手镜面映射后的位置坐标信息给予病人大脑刺激，提高病人患侧手的治疗效果。
2-.确定患侧手手掌心的位置：
①如果体感控制器能够直接确定手掌心的三维空间位置，则此位置用fbc表示；
②如果体感控制器不能直接确定手掌心的三维空间位置，则利用下面公式来确定手掌心fbc位置：
这里的fb(i)是手掌边缘上点的三维坐标；i是手掌边缘点，共有n个点。
2-.变换患侧手的原点位置和三维空间坐标：
原点位置变换到患侧手的手掌中心点的位置上，变换患侧手的三维空间手坐标信息的坐标；仍然用fb(i)表示变换后手上每个指节和手掌边缘点的坐标，i是指节和手掌边缘点；jb(k)表示变换后手关节的坐标，k是关节点。
2-.单位化患侧手的三维信息：
如果测量三维空间中手姿势的体感控制器不能根据手的大小来测量手的部位坐标信息，即所有尺寸的手在利用此体感控制器进行测量的时候，表现出相同大小尺寸，则患侧手的手掌边缘上点和关节点的三维坐标不发生变化；反之，需要把患侧手在三维空间中的坐标进行单位化：
①确定患侧手和标准手的单位化比例sb：
这里的fb(i)和fs(i)分别是患侧手和标准手的手掌边缘上点的三维坐标；i是指节和手掌边缘点，共有n个点；fbc和fsc分别患侧手和标准手的手掌中心点坐标；
②从患侧手的手掌中心开始，从里向外依照顺序来，按照单位化比例sb来伸缩手部的所有点坐标，单位化后的患侧手的三维点坐标仍然用fb(i)表示健侧手上每个指节和手掌边缘点的坐标信息；i是指节和手掌边缘点。
2-.根据患侧手来选择标准手：
选择一只标准手，使得标准手上的信息数据和患侧手的信息数据左右一致，即，如果患侧手是左手，则选择标准手的左手；如果患侧手是右手，则选择标准手的右手。
2-.计算患侧手和标准手之间的欧几里得距离：
公式如下：
是fs(*)标准手上指节和手掌边缘点的三维坐标；fb(*)是患侧手上指节和手掌边缘点的三维坐标；js(*)标准手关节点的三维坐标；jb(*)是患侧手关节点的三维坐标；i是指节和手掌边缘点；k是关节点；||*||表示三维向量的长度，采用欧几里得距离；Ds_b是标准手和患侧手的三维空间点的差距；根据三维空间手信息提取的设备不同，获得的关节信息和指节信息有所不同，一些情况下，只能提取关节信息或指节信息，缺失内容在公式中相应部分为0；如果不需要标准手的比较，Ds_b设为0。
2-.计算患侧手各个部位到手掌中心点的欧几里得距离：
公式如下：
fb(*)是患侧手指节和手掌边缘点(包括手掌中心点)的三维坐标；fbc是患侧手手掌中心点的三维坐标；jb(*)是患侧手上每个关节的三维坐标；i是指节和手掌边缘点；k是关节点；
||*||表示三维向量的欧几里得距离；Dbc是患侧手指节点和关节点到手掌中心点的欧几里得距离；根据测量三维空间中手姿势的体感控制器不同，获得的关节信息和指节信息有所不同，一些情况下，只能提取关节信息或指节信息，缺失内容在公式中相应部分为0。
2-.计算标准手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离和患侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离之间的差距：
公式如下：
Dsb_c＝|Dsc-Dbc| (7)
Dsc标准手上指节点和关节点到手掌中心点的欧几里得距离；Dbc患侧手上指节点和关节点到手掌中心点的欧几里得距离；Dsb_c是Dsc和Dbc的差值的绝对值；在医疗过程中，如果不考虑患侧手和标准手的比较，Dsb_c设为零。
2-.确定健侧手手掌心的位置：
如果患者有一只手是健康手，则确定健侧手的手掌心的位置：
①如果体感控制器能够直接确定手掌心的三维空间位置，则此位置用fgc表示；
②如果体感控制器不能直接确定手掌心的三维空间位置，则利用下面公式来确定手掌心fgc位置：
这里的fg(i)是手掌边缘上点的三维空间坐标，i是手掌边缘点，共有n个点。
2-.变换健侧手的原点位置和三维空间坐标：
如果患者有一只手是健康手，原点位置变换到健侧手的手掌中心点的位置上，变换健侧手的三维空间坐标；
仍然用fg(i)表示变换后手上每个指节和手掌边缘点的坐标信息，i是指节和手掌边缘点；jg(k)表示变换后手关节的坐标信息，k是关节点。
2-.单位化健侧手的三维信息：
如果患者有一只手是健康手，单位化健侧手的三维信息；
如果测量三维空间中手姿势的体感控制器不能根据手的大小来测量手的部位坐标信息，即所有尺寸的手在利用此体感控制器进行测量的时候，表现出相同大小尺寸，则健侧手的手掌边缘上点和关节点的三维坐标不发生变化；反之，需要把健侧手在三维空间中的坐标进行单位化：
①确定健侧手和标准手的单位化比例sg：
这里的fg(i)和fs(i)分别是健侧手和标准手的手掌边缘上点的三维坐标，共有n个点；i是手掌边缘点；fgc和fsc分别两只手的手掌中心点坐标；
②从健侧手的手掌中心开始，从里向外依照顺序来，按照单位化比例sg来伸缩手部的所有点坐标，单位化后的健侧手的三维点坐标仍然用fg(i)表示健侧手上每个指节和手掌边缘点的坐标，i是指节和手掌边缘点。
2-.计算患侧手和健侧手之间的欧几里得距离：
如果患者有一只手是健康手，计算健侧手和患侧手的相对应点之间的欧几里得距离，公式如下：
fg(*)是健侧手手掌上指节和手掌边缘点(包括手掌中心点)的三维坐标；fb(*)是患侧手上指节和手掌边缘点(包括手掌中心点)的三维坐标；jg(*)是健侧手上关节点的三维坐标；jb(*)是患侧手上关节点的三维坐标；i是指节和手掌边缘点；k是关节点；||*||表示三维向量的长度，采用欧几里得距离；Dg_b是健侧手和患侧手的三维空间点的差距；根据三维空间手信息提取的设备不同，获得的关节信息和指节信息有所不同，一些情况下，只能提取关节信息或指节信息，缺失内容在公式中相应部分为0；如果患者没有健侧手，则Dg_b为0。
2-.计算健侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离：
如果患者有一只手是健侧手，计算健侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离，公式如下：
fg(*)是健侧手指节和手掌边缘点(包括手掌中心点)的三维坐标；fc是健侧手手掌中心点的三维坐标；jg(*)是健侧手关节点的三维坐标；i是指节和手掌边缘点；k是关节点；||*||表示三维向量的欧几里得距离；Dgc是健侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离；根据三维空间手信息提取的设备不同，获得的关节信息和指节信息有所不同，有些情况下，只能提取关节信息或指节信息，缺失内容在公式中相应部分为0。
2-.计算健测手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离和患侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离之间的差距：
如果患者有一只手是健侧手，计算健测手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离和患侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离之间的差距，公式如下：
Dgb_c＝|Dgc-Dbc| (12)
其中，Dgc标准手上指节点和关节点到手掌中心点的欧几里得距离；Dbc患侧手上指节点和关节点到手掌中心点的欧几里得距离；Dgb_c是Dgc和Dbc的差值的绝对值；如果患者没有健测手，则Dgb_c为零。
2-18.测量手各个部分到手掌中心点的欧几里得距离对患侧手进行评估：
公式如下：
Dc＝t*Dsb_c+(1-t)Dgb_c (13)
Dc是用指节点和关节点到手掌中心点的欧几里得距离方法对患侧手的评估数据；t是Dsb_c和Dgb_c比例，变换范围如下：
如果0＜t＜1，则可选择为t＝0.5。
2-19.计算患侧手与健侧手以及标准手相对应点之间的距离来评估患侧手：
公式如下：
Dd＝h*Ds_b+(1-h)Dg_b (15)
Dd是用相对应手的关节三维空间点和指节三维空间点之间的距离方法对患侧手的评估数据；Dg_b是标准手和患侧手的各个部位三维空间点之间的差距；Dg_b是健侧手和患侧手的各个部位三维空间点之间的差距；h是Ds_b和Dg_b比例，变换范围如下：
如果0＜h＜1，则h可选择为0.5。
2-20.计算患侧手的手功能评估数据：
公式如下：
D＝α*Dc+(1-α)Dd (17)
D是患侧手评估数据，α是Dc和Dd比例权重，可根据医生要求在0和1之间变化，可取为0.5。
2-21.输出患侧手手功能评估数据，完成患侧手的评估：
本发明与现有技术相比较，具有以下显而易见的突出实质性特点和显著技术进步：
①突破了二维视频图像的局限性，利用三维空间数据更加准确描述手各个部位的变化程度；
②降低了普通摄像机拍摄手图像的复杂程度，利用测量三维空间中手势识别的体感控制器可以消除环境噪音和灯光等的影响，缩短了计算机计算时间。
附图说明：
图1是本发明中一种类型的手功能评价系统平台的结构示意图：
一种基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价装置，包括左右两个相同的暗箱(1，2)，暗箱(1，2)内部颜色和手的颜色有显著的区分；每个暗箱(1，2)分为上下两个部分，用一个不影响体感控制器(5)工作的隔板(7)分开；每个暗箱(1，2)的顶部各安装一个摄像设备(3)；每个暗箱(1，2)的内部各安装数个面光源(8)；每个暗箱(1，2)的一个侧面在紧靠中部网格(7)上边有一个手伸入的出入口(6)；每个出入口(6)外侧安置一片遮光布(4)，颜色和暗箱内部颜色一致，在遮光布(4)的中间出入口处安装一个松紧带；在每个暗箱(1，2)的底部各安置一个体感控制器(5)。
图2是本发明中另一种类型的手功能评价系统平台的结构示意图：
一种基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价装置，包括一个暗箱(1＇)，暗箱(1＇)内部颜色和手的颜色有显著的区分；暗箱(1＇)分为上下两个部分，用一个不影响体感控制器(5＇)工作的隔板(7＇)分开；上面部分用一个不透光的隔板(9＇)从中间分开，分为左右两个小暗箱；中间不透光的隔板(9＇)颜色和暗箱(1＇)内部颜色一致；每个小暗箱的顶部各安装一个摄像设备(3＇)；每个小暗箱及下部暗箱的内部各安装数个面光源(8＇)；每个小暗箱的一个侧面在紧靠中部网格(7＇)上边有一个手伸入的出入口(6＇)；每个出入口(6＇)外侧安置一片遮光布(4＇)，颜色和暗箱内部颜色一致，在遮光布(4＇)的中间出入口处安装一个松紧带；在暗箱的底部安置一个体感控制器(5＇)。
图3是本发明需要解决技术问题中的预备工作,即标准手的数据提取的算法流程。
图4是本发明手功能评价过程中的工作流程。
具体实施方式：
本发明的实施例结合附图详述如下：
实施例一：
参见图1，本发明基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价装置，包括：
一种基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价装置，包括左右两个相同的暗箱(1，2)，暗箱(1，2)内部颜色和手的颜色有显著的区分；每个暗箱(1，2)分为上下两个部分，用一个不影响体感控制器(5)工作的隔板(7)分开；每个暗箱(1，2)的顶部各安装一个摄像设备(3)；每个暗箱(1，2)的内部各安装数个面光源(8)；每个暗箱(1，2)的一个侧面在紧靠中部网格(7)上边有一个手伸入的出入口(6)；每个出入口(6)外侧安置一片遮光布(4)，颜色和暗箱内部颜色一致，在遮光布(4)的中间出入口处安装一个松紧带；在每个暗箱(1，2)的底部各安置一个体感控制器(5)。
实施例二：
参见图2，本发明基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价装置，包括：
一种基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价装置，包括一个暗箱(1＇)，暗箱(1＇)内部颜色和手的颜色有显著的区分；暗箱(1＇)分为上下两个部分，用一个不影响体感控制器(5＇)工作的隔板(7＇)分开；上面部分用一个不透光的隔板(9＇)从中间分开，分为左右两个小暗箱；中间不透光的隔板(9＇)颜色和暗箱(1＇)内部颜色一致；每个小暗箱的顶部各安装一个摄像设备(3＇)；每个小暗箱及下部暗箱的内部各安装数个面光源(8＇)；每个小暗箱的一个侧面在紧靠中部网格(7＇)上边有一个手伸入的出入口(6＇)；每个出入口(6＇)外侧安置一片遮光布(4＇)，颜色和暗箱内部颜色一致，在遮光布(4＇)的中间出入口处安装一个松紧带；在暗箱的底部安置一个体感控制器(5＇)。
实施例三：
参见图1、图2和图4，本发明基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，应用图1和图2所述装置进行操作，利用摄像设备和手姿势的体感控制器获得手在三维空间中的各种信息，并根据这些信息来完成手功能评价，其特征在于操作步骤如下：
1.启动手功能评价系统；
2.把手放入手功能评价系统中；
3.获取手的实时视频信息；
4.获取手的三维空间位置信息；
5.确定患侧手手掌心的位置；
6.变换患侧手的原点位置和三维空间坐标；
7.单位化患侧手的三维信息；
8.根据患侧手来选择标准手；
9.计算患侧手和标准手之间的欧几里得距离；
10.计算患侧手各个部位到手掌中心点的欧几里得距离；
11.计算标准手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离和患侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离之间的差距；
12.如果患者有健康手，确定健侧手手掌心的位置；
13.如果患者有健康手，变换健侧手的原点位置和三维空间坐标；
14.如果患者有健康手，单位化健侧手的三维信息；
15.如果患者有健康手，计算患侧手和健侧手之间的欧几里得距离；
16.如果患者有健康手，计算健侧手各个部位到手掌中心点的欧几里得距离；
17.如果患者有健康手，计算健侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离和患侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离之间的差距；
18.测量手各个部位到手掌中心点的欧几里得距离对患侧手进行评估；
19.计算患侧手与健侧手以及标准手相对应点之间的距离来评估患侧手；
20.计算患侧手的手功能评估数据；
21.输出患侧手手功能评估数据，完成患侧手的评估。
实施例四：
本实施例与实施例三基本相同，特别之处如下：
实施例三中所述步骤1启动手功能评价系统。盒子顶部布置一个面光源用来消除阴影，降低阴影带来的识别难度，提高手的形状提取的准确度；在使用过程中，摄像设备和手姿势体感控制器可以同时，也可以分别工作，获取患者的左右手形状信息；启动系统时，首先打开盒子顶部光源的电源，再利用计算机控制系统启动摄像设备和体感控制器。
实施例三中所述步骤2把手放入手功能评价系统。如果患者有一只健康手和一只残疾手，则把双手放入系统平台中；如果没有健康手，则只放入残疾手。
实施例三中所述步骤3获取手的实时视频信息。患侧手的视频专供医生使用；健侧手或者标准手的视频同时要作三个备份，一个提供给医生，一个提供给病人，最后一个作镜像映射后，也提供给病人。
实施例三中所述步骤4获取手的三维空间位置信息。患侧手的三维结构图视频专供医生使用；健侧手或者标准手的三维结构图视频同时要作三个备份，一个提供给医生，一个提供给病人，最后一个作左右镜像映射后，按照需求也可以提供给病人。
实施例三中所述步骤5确定患侧手手掌心的位置。规则如下：
①如果体感控制器能够直接确定手掌心的三维空间位置，则此位置用fbc表示；
②如果体感控制器不能直接确定手掌心的三维空间位置，则利用下面公式来确定手掌心fbc位置：
这里的fb(i)是手掌边缘上点的三维坐标；i是手掌边缘点，共有n个点。
实施例三中所述步骤6变换患侧手的原点位置和三维空间坐标。原点位置变换到患侧手的手掌中心点的位置上，变换患侧手的三维空间手坐标信息的坐标。
实施例三中所述步骤7单位化患侧手的三维信息。规则如下：
如果测量三维空间中手姿势的体感控制器不能根据手的大小来测量手的部位坐标信息，即所有尺寸的手在利用此体感控制器进行测量的时候，表现出相同大小尺寸，则患侧手的手掌边缘上点和关节点的三维坐标不发生变化；反之，需要把患侧手在三维空间中的坐标进行单位化：
①确定患侧手和标准手的单位化比例sb：
这里的fb(i)和fs(i)分别是患侧手和标准手的手掌边缘上点的三维坐标；i是指节和手掌边缘点，共有n个点；fbc和fsc分别患侧手和标准手的手掌中心点坐标。
②从患侧手的手掌中心开始，从里向外依照顺序来，按照单位化比例sb来伸缩手部的所有点坐标，单位化后的患侧手的三维点坐标仍然用fb(i)表示健侧手上每个指节和手掌边缘点的坐标信息，i是指节和手掌边缘点。
实施例三中所述步骤8根据患侧手来选择标准手。选择一只标准手，使得标准手上的信息数据和患侧手的信息数据左右一致；即，如果患侧手是左手，则选择标准手的左手；如果患侧手是右手，则选择标准手的右手。
实施例三中所述步骤9计算患侧手和标准手之间的欧几里得距离。利用如下公式：
是fs(*)标准手上指节和手掌边缘点的三维坐标；fb(*)是患侧手上指节和手掌边缘点的三维坐标；js(*)标准手关节点的三维坐标；jb(*)是患侧手关节点的三维坐标；i是指节和手掌边缘点；k是关节点；||*||表示三维向量的长度，采用欧几里得距离；Ds_b是标准手和患侧手的三维空间点的差距；根据三维空间手信息提取的设备不同，获得的关节信息和指节信息有所不同，一些情况下，只能提取关节信息或指节信息，缺失内容在公式中相应部分为0；如果不需要标准手的比较，Ds_b设为0。
实施例三中所述步骤10计算患侧手各个部位到手掌中心点的欧几里得距离。利用如下公式：
fb(*)是患侧手指节和手掌边缘点(包括手掌中心点)的三维坐标；fbc是患侧手手掌中心点的三维坐标；jb(*)是患侧手上每个关节的三维坐标；i是指节和手掌边缘点；k是关节点；||*||表示三维向量的欧几里得距离；Dbc是患侧手指节点和关节点到手掌中心点的欧几里得距离；根据测量三维空间中手姿势的体感控制器不同，获得的关节信息和指节信息有所不同，一些情况下，只能提取关节信息或指节信息，缺失内容在公式中相应部分为0。
实施例三中所述步骤11计算标准手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离和患侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离之间的差距。利用公式如下：
Dsb_c＝|Dsc-Dbc|
Dsc标准手上指节点和关节点到手掌中心点的欧几里得距离；Dbc患侧手上指节点和关节点到手掌中心点的欧几里得距离；Dsb_c是Dsc和Dbc的差值的绝对值；在医疗过程中，如果不考虑患侧手和标准手的比较，Dsb_c设为零。
实施例三中所述步骤12确定健侧手手掌心的位置。如果患者有一只手是健康手，则确定健侧手的手掌心的位置：
①如果体感控制器能够直接确定手掌心的三维空间位置，则此位置用fgc表示；
②如果体感控制器不能直接确定手掌心的三维空间位置，则利用下面公式来确定手掌心fgc位置：
这里的fg(i)是手掌边缘上点的三维空间坐标，i是手掌边缘点，共有n个点。
实施例三中所述步骤13变换健侧手的原点位置和三维空间坐标。如果患者有一只手是健康手，原点位置变换到健侧手的手掌中心点的位置上，变换健侧手的三维空间坐标。
实施例三中所述步骤14单位化健侧手的三维信息。如果测量三维空间中手姿势的体感控制器不能根据手的大小来测量手的部位坐标信息，即所有尺寸的手在利用此体感控制器进行测量的时候，表现出相同大小尺寸，则健侧手的手掌边缘上点和关节点的三维坐标不发生变化；反之，需要把健侧手在三维空间中的坐标进行单位化：
①确定健侧手和标准手的单位化比例sg：
这里的fg(i)和fs(i)分别是健侧手和标准手的手掌边缘上点的三维坐标，共有n个点；i是手掌边缘点；fgc和fsc分别两只手的手掌中心点坐标。
②从健侧手的手掌中心开始，从里向外依照顺序来，按照单位化比例sg来伸缩手部的所有点坐标，单位化后的健侧手的三维点坐标仍然用fg(i)表示健侧手上每个指节和手掌边缘点的坐标，i是指节和手掌边缘点。
实施例三中所述步骤15计算患侧手和健侧手之间的欧几里得距离。如果患者有一只手是健康手，计算健侧手和患侧手的相对应点之间的欧几里得距离，利用公式如下：
fg(*)是健侧手手掌上指节和手掌边缘点(包括手掌中心点)的三维坐标；fb(*)是患侧手上指节和手掌边缘点(包括手掌中心点)的三维坐标；jg(*)是健侧手上关节点的三维坐标；jb(*)是患侧手上关节点的三维坐标；i是指节和手掌边缘点；k是关节点；||*||表示三维向量的长度，采用欧几里得距离；Dg_b是健侧手和患侧手的三维空间点的差距；根据三维空间手信息提取的设备不同，获得的关节信息和指节信息有所不同，一些情况下，只能提取关节信息或指节信息，缺失内容在公式中相应部分为0；如果患者没有健侧手，则Dg_b为0。
实施例三中所述步骤16计算健侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离。
如果患者有一只手是健侧手，计算健侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离，公式如下：
fg(*)是健侧手指节和手掌边缘点(包括手掌中心点)的三维坐标；fc是健侧手手掌中心点的三维坐标；jg(*)是健侧手关节点的三维坐标；i是指节和手掌边缘点；k是关节点；||*||表示三维向量的欧几里得距离；Dgc是健侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离；根据三维空间手信息提取的设备不同，获得的关节信息和指节信息有所不同，有些情况下，只能提取关节信息或指节信息，缺失内容在公式中相应部分为0。
实施例三中所述步骤17计算健测手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离和患侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离之间的差距；如果患者有一只手是健侧手，计算健测手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离和患侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离之间的差距，公式如下：
Dgb_c＝|Dgc-Dbc| (12)
其中，Dgc标准手上指节点和关节点到手掌中心点的欧几里得距离；Dbc患侧手上指节点和关节点到手掌中心点的欧几里得距离；Dgb_c是Dgc和Dbc的差值的绝对值；如果患者没有健测手，则Dgb_c为零。
实施例三中所述步骤18测量手各个部分到手掌中心点的欧几里得距离对患侧手进行评估。公式如下：
Dc＝t*Dsb_c+(1-t)Dgb_c
Dc是用指节点和关节点到手掌中心点的欧几里得距离方法对患侧手的评估数据；t是Dsb_c和Dgb_c比例，变换范围如下：
如果0＜t＜1，则可选择为t＝0.5。
实施例三中所述步骤19计算患侧手与健侧手以及标准手相对应点之间的距离来评估患侧手。利用公式如下：
Dd＝h*Ds_b+(1-h)Dg_b
Dd是用相对应手的关节三维空间点和指节三维空间点之间的距离方法对患侧手的评估数据；Dg_b是标准手和患侧手的各个部位三维空间点之间的差距；Dg_b是健侧手和患侧手的各个部位三维空间点之间的差距；h是Ds_b和Dg_b比例，变换范围如下：
如果0＜h＜1，则h可选择为0.5。
实施例三中所述步骤20计算患侧手手功能数据。利用公式如下：
D＝α*Dc+(1-α)Dd
D是患侧手评估数据，α是Dc和Dd比例，可根据医生要求在0和1之间变化，可取为0.5。
实施例三中所述步骤21输出患侧手手功能评估数据，完成患侧手的评估。
实施例五：
参见图1、图2和图3，本发明基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，应用图1和图2所述装置进行操作，利用摄像设备和手姿势的体感控制器获得手在三维空间中的各种信息，并根据这些信息来完成手功能评价，其特征在于操作步骤如下：
1.记录包含多种动作的标准手的视频；
2.记录包含多种动作的标准手的空间信息；
3.确定标准手的手掌心位置；
4.变换标准手的原点位置和三维空间坐标；
5.计算标准手各个部位到手掌心的欧几里得距离。
实施例六：
本实施例与实施例五基本相同，特别之处如下：
实施例五中所述步骤1记录包含多种动作的标准手的视频。以一双健康手为标准手，做多种动作，这些动作被视为标准动作，利用高速摄像机把这些动作记录下来。
实施例五中所述步骤2记录包含多种动作的标准手的空间信息。记录包含多中以一双健康手为标准手，做多种动作，这些动作被视为标准动作，利用测量三维空间中手运动的体感控制器把健康手的各个部位坐标信息都记录下来。
实施例五中所述步骤3确定标准手的手掌心位置。利用公式如下：
①如果体感控制器能够直接确定手掌心的三维空间位置，则此位置用fsc表示；
②如果体感控制器不能直接确定手掌心的三维空间位置，则利用下面公式来确定手掌心fsc位置：
这里的fs(i)是手掌边缘上点的三维坐标；i是手掌边缘点，共有n个点。
实施例五中所述步骤4变换标准手的原点位置和三维空间坐标。原点位置变换到标准手的手掌中心点的位置上，变换标准手的三维空间手坐标信息的坐标。
实施例五中所述步骤5计算标准手各个部位到手掌心的欧几里得距离。利用公式如下：
fs(*)是标准手手掌上每个指节和手掌边缘点的三维坐标；fsc是标准手的手掌中心点的三维坐标；js(*)是标准手手指上每个关节的三维坐标；i是指节和手掌边缘点；k是关节点；||*||表示三维向量的欧几里得距离；Dsc是标准手指节点和关节点到手掌中心点的欧几里得距离。根据测量三维空间中手姿势的体感控制器不同，获得的关节信息和指节信息有所不同，一些情况下，只能提取关节信息或指节信息，缺失内容在公式中相应部分为0。

Claims (27)

1.一种基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价装置，包括左右两个相同的暗箱(1，2)，暗箱(1，2)内部颜色和手的颜色有显著的区分；每个暗箱(1，2)分为上下两个部分，用一个不影响体感控制器(5)工作的隔板(7)分开；每个暗箱(1，2)的顶部各安装一个摄像设备(3)；每个暗箱(1，2)的内部各安装数个面光源(8)；每个暗箱(1，2)的一个侧面在紧靠中部网格(7)上边有一个手伸入的出入口(6)；每个出入口(6)外侧安置一片遮光布(4)，颜色和暗箱内部颜色一致，在遮光布(4)的中间出入口处安装一个松紧带；在每个暗箱(1，2)的底部各安置一个体感控制器(5)。
2.一种基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价装置，包括一个暗箱(1＇)，暗箱(1＇)内部颜色和手的颜色有显著的区分；暗箱(1＇)分为上下两个部分，用一个不影响体感控制器(5＇)工作的隔板(7＇)分开；上面部分用一个不透光的隔板(9＇)从中间分开，分为左右两个小暗箱；中间不透光的隔板(9＇)颜色和暗箱(1＇)内部颜色一致；每个小暗箱的顶部各安装一个摄像设备(3＇)；每个小暗箱及下部暗箱的内部各安装数个面光源(8＇)；每个小暗箱的一个侧面在紧靠中部网格(7＇)上边有一个手伸入的出入口(6＇)；每个出入口(6＇)外侧安置一片遮光布(4＇)，颜色和暗箱内部颜色一致，在遮光布(4＇)的中间出入口处安装一个松紧带；在暗箱的底部安置一个体感控制器(5＇)。
3.一种基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，根据权利要求1或2所述的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价装置进行操作，其特征在于操作步骤如下：
1)预备工作流程：
(1-1)记录包含多种动作的标准手的视频；
(1-2)记录包含多种动作的标准手的空间信息；
(1-3)确定标准手的手掌心位置；
(1-4)变换标准手的原点位置和三维空间坐标；
(1-5)计算标准手各个部位到手掌心的欧几里得距离；
2)评价工作流程：
(2-1)启动手功能评价系统；
(2-2)把手放入手功能评价系统中；
(2-3)获取手的实时视频信息；
(2-4)获取手的三维空间位置信息；
(2-5)确定患侧手手掌心的位置；
(2-6)变换患侧手的原点位置和三维空间坐标；
(2-7)单位化患侧手的三维信息；
(2-8)根据患侧手来选择标准手；
(2-9)计算患侧手和标准手之间的欧几里得距离；
(2-10)计算患侧手各个部位到手掌中心点的欧几里得距离；
(2-11)计算标准手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离和患侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离之间的差距；
(2-12)如果患者有健康手，确定健侧手手掌心的位置；
(2-13)如果患者有健康手，变换健侧手的原点位置和三维空间坐标；
(2-14)如果患者有健康手，单位化健侧手的三维信息；
(2-15)如果患者有健康手，计算患侧手和健侧手之间的欧几里得距离；
(2-16)如果患者有健康手，计算健侧手各个部位到手掌中心点的欧几里得距离；
(2-17)如果患者有健康手，计算健侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离和患侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离之间的差距；
(2-18)测量手各个部位到手掌中心点的欧几里得距离对患侧手进行评估；
(2-19)计算患侧手与健侧手以及标准手相对应点之间的距离来评估患侧手；
(2-20)计算患侧手的手功能评估数据；
(2-21)输出患侧手手功能评估数据，完成患侧手的评估。
4.根据权利要求3所述的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(2-1)启动手功能评价系统：在使用过程中，摄像设备和手姿势体感控制器可同时或分别工作，获取患者的左右手形状信息；启动系统时，首先打开暗箱顶部光源的电源，计算机控制系统启动摄像设备和体感控制器。
5.根据权利要求3所述的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(2-3)获得手的实时视频信息：患侧手的视频专供医生使用；健侧手或者标准手的视频同时要作三个备份，一个提供给医生，一个提供给病人，最后一个作镜像映射后，也提供给病人。
6.根据权利要求3所述的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(2-4)获得手的三维空间位置信息：患侧手的三维结构图视频专供医生使用；健侧手或者标准手的三维结构图视频同时要作三个备份，一个提供给医生，一个提供给病人，最后一个作左右镜像映射后，按照需求也可以提供给病人。
7.根据权利要求3所述的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(2-5)确定患侧手手掌心的位置，规则如下：
①如果体感控制器能够直接确定手掌心的三维空间位置，则此位置用fbc表示；
②如果体感控制器不能直接确定手掌心的三维空间位置，则利用下面公式来确定手掌心fbc位置：
<mrow> <msub> <mi>f</mi> <mrow> <mi>b</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>n</mi> </mfrac> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>f</mi> <mi>b</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
这里的fb(i)是手掌边缘上点的三维坐标；i是手掌边缘点，共有n个点。
8.根据权利要求3所述的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(2-6)变换患侧手的原点位置和三维空间坐标,原点位置变换到患侧手的手掌中心点的位置上，变换患侧手的三维空间手坐标信息的坐标。
9.根据权利要求3所述的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(2-7)单位化患侧手的三维信息，规则如下：
如果测量三维空间中手姿势的体感控制器不能根据手的大小来测量手的部位坐标信息，即所有尺寸的手在利用此体感控制器进行测量的时候，表现出相同大小尺寸，则患侧手的手掌边缘上点和关节点的三维坐标不发生变化；反之，需要把患侧手在三维空间中的坐标进行单位化：
①确定患侧手和标准手的单位化比例sb：
<mrow> <mi>s</mi> <mi>b</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>f</mi> <mi>b</mi> </msub> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> <mo>-</mo> <msub> <mi>f</mi> <mrow> <mi>b</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>f</mi> <mi>s</mi> </msub> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> <mo>-</mo> <msub> <mi>f</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> </mrow>
这里的fb(i)和fs(i)分别是患侧手和标准手的手掌边缘上点的三维坐标；i是指节和手掌边缘点，共有n个点；fbc和fsc分别患侧手和标准手的手掌中心点坐标；
②从患侧手的手掌中心开始，从里向外依照顺序来，按照单位化比例sb来伸缩手部的所有点坐标，单位化后的患侧手的三维点坐标仍然用fb(i)表示健侧手上每个指节和手掌边缘点的坐标信息；i是指节和手掌边缘点。
10.根据权利要求3所述的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(2-8)根据患侧手来选择一只标准手，使得标准手上的信息数据和患侧手的信息数据左右一致。
11.根据权利要求3所述的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(2-9)计算患侧手和标准手之间的欧几里得距离Ds_b，利用如下公式：
<mrow> <msub> <mi>D</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mo>_</mo> <mi>b</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>i</mi> </munder> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <msub> <mi>f</mi> <mi>s</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>f</mi> <mi>b</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <mo>+</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>k</mi> </munder> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <msub> <mi>j</mi> <mi>s</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>j</mi> <mi>b</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> <mo>|</mo> </mrow>
是fs(*)标准手上指节和手掌边缘点的三维坐标；fb(*)是患侧手上指节和手掌边缘点的三维坐标；js(*)标准手关节点的三维坐标；jb(*)是患侧手关节点的三维坐标；i是指节和手掌边缘点；k是关节点；||*||表示三维向量的长度，采用欧几里得距离；Ds_b是标准手和患侧手的三维空间点的差距；根据三维空间手信息提取的设备不同，获得的关节信息和指节信息有所不同，一些情况下，只能提取关节信息或指节信息，缺失内容在公式中相应部分为0；如果不需要标准手的比较，Ds_b设为0。
12.根据权利要求3所述的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(2-10)计算患侧手各个部位到手掌中心点的欧几里得距离，利用如下公式：
<mrow> <msub> <mi>D</mi> <mrow> <mi>b</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>i</mi> </munder> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <msub> <mi>f</mi> <mi>b</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>f</mi> <mrow> <mi>b</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <mo>+</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>k</mi> </munder> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <msub> <mi>j</mi> <mi>b</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>f</mi> <mrow> <mi>b</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>|</mo> <mo>|</mo> </mrow>
fb(*)是患侧手指节和手掌边缘点(包括手掌中心点)的三维坐标；fbc是患侧手手掌中心点的三维坐标；jb(*)是患侧手上每个关节的三维坐标；i是指节和手掌边缘点；k是关节点；||*||表示三维向量的欧几里得距离；Dbc是患侧手指节点和关节点到手掌中心点的欧几里得距离；根据测量三维空间中手姿势的体感控制器不同，获得的关节信息和指节信息有所不同，一些情况下，只能提取关节信息或指节信息，缺失内容在公式中相应部分为0。
13.根据权利要求3所述的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(2-11)计算标准手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离和患侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离之间的差距，利用公式如下：
Dsb_c＝|Dsc-Dbc|
Dsc标准手上指节点和关节点到手掌中心点的欧几里得距离；Dbc患侧手上指节点和关节点到手掌中心点的欧几里得距离；Dsb_c是Dsc和Dbc的差值的绝对值；在医疗过程中，如果不考虑患侧手和标准手的比较，Dsb_c设为零。
14.根据权利要求3所述的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(2-12)确定健侧手手掌心的位置，如果患者有一只手是健康手，则确定健侧手的手掌心的位置：
①如果体感控制器能够直接确定手掌心的三维空间位置，则此位置用fgc表示；
②如果体感控制器不能直接确定手掌心的三维空间位置，则利用下面公式来确定手掌心fgc位置：
<mrow> <msub> <mi>f</mi> <mrow> <mi>g</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>n</mi> </mfrac> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>f</mi> <mi>g</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
这里的fg(i)是手掌边缘上点的三维空间坐标，i是手掌边缘点，共有n个点。
15.根据权利要求3所述的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(2-13)变换健侧手的原点位置和三维空间坐标：如果患者有一只手是健康手，原点位置变换到健侧手的手掌中心点的位置上，变换健侧手的三维空间坐标。
16.根据权利要求3所述的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(2-14)单位化健侧手的三维信息：如果患者有一只手是健康手，单位化健侧手的三维信息，规则如下：
如果测量三维空间中手姿势的体感控制器不能根据手的大小来测量手的部位坐标信息，即所有尺寸的手在利用此体感控制器进行测量的时候，表现出相同大小尺寸，则健侧手的手掌边缘上点和关节点的三维坐标不发生变化；反之，需要把健侧手在三维空间中的坐标进行单位化：
①确定健侧手和标准手的单位化比例sg：
<mrow> <mi>s</mi> <mi>g</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>f</mi> <mi>g</mi> </msub> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> <mo>-</mo> <msub> <mi>f</mi> <mrow> <mi>g</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>f</mi> <mi>s</mi> </msub> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> <mo>-</mo> <msub> <mi>f</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> </mrow>
这里的fg(i)和fs(i)分别是健侧手和标准手的手掌边缘上点的三维坐标，共有n个点；i是手掌边缘点；fgc和fsc分别两只手的手掌中心点坐标；
②从健侧手的手掌中心开始，从里向外依照顺序来，按照单位化比例sg来伸缩手部的所有点坐标，单位化后的健侧手的三维点坐标仍然用fg(i)表示健侧手上每个指节和手掌边缘点的坐标，i是指节和手掌边缘点。
17.根据权利要求3所述的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(2-15)计算患侧手和健侧手之间的欧几里得距离；如果患者有一只手是健康手，计算健侧手和患侧手的相对应点之间的欧几里得距离，利用公式如下：
<mrow> <msub> <mi>D</mi> <mrow> <mi>g</mi> <mo>_</mo> <mi>b</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>i</mi> </munder> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <msub> <mi>f</mi> <mi>g</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>f</mi> <mi>b</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <mo>+</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>k</mi> </munder> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <msub> <mi>j</mi> <mi>g</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>j</mi> <mi>b</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> <mo>|</mo> </mrow>
fg(*)是健侧手手掌上指节和手掌边缘点(包括手掌中心点)的三维坐标；fb(*)是患侧手上指节和手掌边缘点(包括手掌中心点)的三维坐标；jg(*)是健侧手上关节点的三维坐标；jb(*)是患侧手上关节点的三维坐标；i是指节和手掌边缘点；k是关节点；||*||表示三维向量的长度，采用欧几里得距离；Dg_b是健侧手和患侧手的三维空间点的差距；根据三维空间手信息提取的设备不同，获得的关节信息和指节信息有所不同，一些情况下，只能提取关节信息或指节信息，缺失内容在公式中相应部分为0；如果患者没有健侧手，则Dg_b为0。
18.根据权利要求3所述的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(2-16)计算健侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离；如果患者有一只手是健侧手，计算健侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离，利用公式如下：
<mrow> <msub> <mi>D</mi> <mrow> <mi>g</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>i</mi> </munder> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <msub> <mi>f</mi> <mi>g</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>f</mi> <mrow> <mi>g</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <mo>+</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>k</mi> </munder> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <msub> <mi>j</mi> <mi>g</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>f</mi> <mrow> <mi>g</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>|</mo> <mo>|</mo> </mrow>
fg(*)是健侧手指节和手掌边缘点(包括手掌中心点)的三维坐标；fc是健侧手手掌中心点的三维坐标；jg(*)是健侧手关节点的三维坐标；i是指节和手掌边缘点；k是关节点；||*||表示三维向量的欧几里得距离；Dgc是健侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离；根据三维空间手信息提取的设备不同，获得的关节信息和指节信息有所不同，有些情况下，只能提取关节信息或指节信息，缺失内容在公式中相应部分为0。
19.根据权利要求3所述的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(2-17)计算健测手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离和患侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离之间的差距；如果患者有一只手是健侧手，计算健测手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离和患侧手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离之间的差距，利用公式如下：
Dgb_c＝|Dgc-Dbc|
其中，Dgc标准手上指节点和关节点到手掌中心点的欧几里得距离；Dbc患侧手上指节点和关节点到手掌中心点的欧几里得距离；Dgb_c是Dgc和Dbc的差值的绝对值；如果患者没有健测手，则Dgb_c为零。
20.根据权利要求3所述的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(2-18)测量手上各个部位到手掌中心点的欧几里得距离对患侧手进行评估，公式如下：
Dc＝t*Dsb_c+(1-t)Dgb_c
Dc是用指节点和关节点到手掌中心点的欧几里得距离方法对患侧手的评估数据；t是Dsb_c和Dgb_c比例，变换范围如下：
<mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mi>f</mi> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>D</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mi>b</mi> <mo>_</mo> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mn>0</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mi>f</mi> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>D</mi> <mrow> <mi>g</mi> <mi>b</mi> <mo>_</mo> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mn>0</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>0</mn> <mo>&lt;</mo> <mi>t</mi> <mo>&lt;</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mi>f</mi> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>D</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mi>b</mi> <mo>_</mo> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;NotEqual;</mo> <mn>0</mn> <mo>,</mo> <msub> <mi>D</mi> <mrow> <mi>g</mi> <mi>b</mi> <mo>_</mo> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;NotEqual;</mo> <mn>0</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
如果0＜t＜1，则可选择为t＝0.5。
21.根据权利要求3所述的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(2-19)计算患侧手与健侧手以及标准手相对应点之间的距离来评估患侧手，利用公式如下：
Dd＝h*Ds_b+(1-h)Dg_b
Dd是用相对应手的关节三维空间点和指节三维空间点之间的距离方法对患侧手的评估数据；Dg_b是标准手和患侧手的各个部位三维空间点之间的差距；Dg_b是健侧手和患侧手的各个部位三维空间点之间的差距；h是Ds_b和Dg_b比例，变换范围如下：
<mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>h</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mi>f</mi> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>D</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mo>_</mo> <mi>b</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mn>0</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>h</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mi>f</mi> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>D</mi> <mrow> <mi>g</mi> <mo>_</mo> <mi>b</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mn>0</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>0</mn> <mo>&lt;</mo> <mi>h</mi> <mo>&lt;</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mi>f</mi> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>D</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mo>_</mo> <mi>b</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;NotEqual;</mo> <mn>0</mn> <mo>,</mo> <msub> <mi>D</mi> <mrow> <mi>g</mi> <mo>_</mo> <mi>b</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;NotEqual;</mo> <mn>0</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
如果0＜h＜1，则h可选择为0.5。
22.根据权利要求3所述的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(2-20)计算患侧手手功能数据，利用公式如下：
D＝α*Dc+(1-α)Dd
D是患侧手评估数据，α是Dc和Dd比例权重，可根据医生要求在0和1之间变化，可取为0.5。
23.根据权利要求3所述的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(1-1)记录包含多种动作的标准手的视频：以一双健康手为标准手，做多种动作，这些动作被视为标准动作，利用高速摄像机把这些动作记录下来。
24.根据权利要求3所述的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(1-2)记录包含多种动作的标准手的空间信息：以一双健康手为标准手，做多种动作，这些动作被视为标准动作，利用测量三维空间中手运动的体感控制器把健康手的各个部位坐标信息都记录下来。
25.根据权利要求3所述的的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(1-3)确定标准手的手掌心位置：规则如下：
①如果体感控制器能够直接确定手掌心的三维空间位置，则此位置用fsc表示；
②如果体感控制器不能直接确定手掌心的三维空间位置，则利用下面公式来确定手掌心fsc位置：
<mrow> <msub> <mi>f</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>n</mi> </mfrac> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>f</mi> <mi>s</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
这里的fs(i)是手掌边缘上点的三维坐标；i是手掌边缘点，共有n个点。
26.根据权利要求3所述的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(1-4)变换标准手的原点位置和三维空间坐标；原点位置变换到标准手的手掌中心点的位置上，变换标准手的三维空间手坐标信息的坐标。
27.根据权利要求3所述的基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法，其特征在于：所述步骤(1-5)计算标准手各个部位到手掌心的欧几里得距离，公式如下：
<mrow> <msub> <mi>D</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>i</mi> </munder> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <msub> <mi>f</mi> <mi>s</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>f</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <mo>+</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>k</mi> </munder> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <msub> <mi>j</mi> <mi>s</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>f</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mi>c</mi> </mrow> </msub> <mo>|</mo> <mo>|</mo> </mrow>
fs(*)是标准手手掌上每个指节和手掌边缘点的三维坐标；fsc是标准手的手掌中心点的三维坐标；js(*)是标准手手指上每个关节的三维坐标；i是指节和手掌边缘点；k是关节点；||*||表示三维向量的欧几里得距离；Dsc是标准手指节点和关节点到手掌中心点的欧几里得距离；根据测量三维空间中手姿势的体感控制器不同，获得的关节信息和指节信息有所不同，一些情况下，只能提取关节信息或指节信息，缺失内容在公式中相应部分为0。
CN201710383667.8A 2016-05-28 2017-05-26 基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价装置及方法 Expired - Fee Related CN107256390B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610366979.3A CN106063707A (zh) 2016-05-28 2016-05-28 基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法
CN2016103669793 2016-05-28

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107256390A true CN107256390A (zh) 2017-10-17
CN107256390B CN107256390B (zh) 2020-02-07

Family

ID=57420873

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610366979.3A Pending CN106063707A (zh) 2016-05-28 2016-05-28 基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法
CN201710383667.8A Expired - Fee Related CN107256390B (zh) 2016-05-28 2017-05-26 基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价装置及方法

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610366979.3A Pending CN106063707A (zh) 2016-05-28 2016-05-28 基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价方法

Country Status (1)

Country Link
CN (2) CN106063707A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112774030A (zh) * 2020-07-09 2021-05-11 华东理工大学 基于电刺激的手功能评估方法、装置、系统和可读介质

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106599540A (zh) * 2016-11-23 2017-04-26 佛山科学技术学院 一种非标记式手部康复指数的计算方法
CN111578806B (zh) * 2020-04-28 2021-09-10 东风汽车集团有限公司 汽车手部操作空间测量装置的验证方法
CN112089427B (zh) * 2020-08-31 2023-06-13 南京麦澜德医疗科技有限公司 一种手指关节康复训练评估方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080013825A1 (en) * 2006-07-12 2008-01-17 Fanuc Ltd Simulation device of robot system
CN201200396Y (zh) * 2008-05-28 2009-03-04 青岛大学医学院附属医院 人体疾病信息手区成像的影像表达及测定装置
CN104731334A (zh) * 2015-03-26 2015-06-24 广东工业大学 空间手态交互式海上丝路动态历史gis系统及实现方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080013825A1 (en) * 2006-07-12 2008-01-17 Fanuc Ltd Simulation device of robot system
CN201200396Y (zh) * 2008-05-28 2009-03-04 青岛大学医学院附属医院 人体疾病信息手区成像的影像表达及测定装置
CN104731334A (zh) * 2015-03-26 2015-06-24 广东工业大学 空间手态交互式海上丝路动态历史gis系统及实现方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112774030A (zh) * 2020-07-09 2021-05-11 华东理工大学 基于电刺激的手功能评估方法、装置、系统和可读介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN106063707A (zh) 2016-11-02
CN107256390B (zh) 2020-02-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10352962B2 (en) Systems and methods for real-time data quantification, acquisition, analysis and feedback
US11803241B2 (en) Wearable joint tracking device with muscle activity and methods thereof
US20220241643A1 (en) Systems and methods for real-time data quantification, acquisition, analysis, and feedback
Slade et al. An open-source and wearable system for measuring 3D human motion in real-time
US10973439B2 (en) Systems and methods for real-time data quantification, acquisition, analysis, and feedback
US20180189989A1 (en) Systems and methods for real-time data quantification, acquisition, analysis and feedback
US20200090408A1 (en) Systems and methods for augmented reality body movement guidance and measurement
US9510789B2 (en) Motion analysis method
US20110246123A1 (en) Personal status monitoring
Kurillo et al. Upper extremity reachable workspace evaluation with Kinect
CN107256390A (zh) 基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价装置及方法
JP2015061579A (ja) 動作情報処理装置
US20130324857A1 (en) Automated system for workspace, range of motion and functional analysis
US9826923B2 (en) Motion analysis method
CN107115102A (zh) 一种骨关节功能评估方法与装置
Hua et al. Evaluation of machine learning models for classifying upper extremity exercises using inertial measurement unit-based kinematic data
Lahkar et al. Accuracy of a markerless motion capture system in estimating upper extremity kinematics during boxing
Gauthier et al. Human movement quantification using Kinect for in-home physical exercise monitoring
Neto et al. Dynamic evaluation and treatment of the movement amplitude using Kinect sensor
US11179065B2 (en) Systems, devices, and methods for determining an overall motion and flexibility envelope
JP2016035651A (ja) 在宅リハビリテーションシステム
KR20150019963A (ko) 승마시뮬레이터에서 사용자 자세 인식 장치 및 방법
Sprint et al. Designing wearable sensor-based analytics for quantitative mobility assessment
Nahavandi et al. A low cost anthropometric body scanning system using depth cameras
Borisov et al. Measuring changes in gait and vehicle transfer ability during inpatient rehabilitation with wearable inertial sensors

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20200207

Termination date: 20210526

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee