CN108022248A - 一种基于视觉采集设备的下肢步态康复评估系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于视觉采集设备的下肢步态康复评估系统，包括步态评估算法程序，步态评估人机交互界面和步态评估数据库。步态评估算法部分主要包括原始步态数据采集，数据预处理，时间序列分割，步态评估参数的计算。步态评估界面是在Unity 3D开发平台实现的，由三个部分组成，包括控制按钮部分、用户基本信息输入部分和数据显示图表部分，实现了友好的交互界面。步态评估数据库是基于MySQL平台建立的，主要用于保存和调取用户基本信息和步态评估数据，便于康复医师进行康复状况跟踪。该系统能够有效地帮助康复医师进行康复评估，节省时间，而且能够根据量化的评估数据进行合理的康复方案制定。

Description

一种基于视觉采集设备的下肢步态康复评估系统

一.技术领域

本发明属于康复医学和机器视觉技术的交叉技术领域，涉及一种基于视觉采集设备的下肢步态康复评估系统。

二.背景技术

近年来人们利用Kinect研究出了大量有趣的应用，如虚拟试衣、视频会议、人脸检测、手势识别等。结合微软提供的SDK，连接好硬件设备，就可以通过微软提供的接口很便捷地获取人体的三维骨骼数据。而且Kinect还能直接获取深度数据，相比于传统视觉设备需要麻烦的配置和复杂的数据处理，Kinect具有更加便捷的优势。

随着国家医学事业的进步，医疗保健系统的完善，我国开始重视康复医学的发展，加强经济投入，着力健全康复科室的建设。其中，对下肢功能障碍康复状态的评估成为一个关注的焦点问题。有很多原因会导致下肢功能障碍，比如人的老龄化导致的运动机能衰退，心脑血管疾病导致的偏瘫，交通事故导致的关节损伤和骨关节炎等。传统的下肢步态功能障碍的康复治疗和病情评估主要依赖康复医师一对一的徒手训练和目视评估。这种方法效率比较低，而且康复效果取决于康复医师的康复经验，需要很高的人工成本。

目前使用的穿戴式的步态评估系统，穿戴麻烦，浪费测试者和康复医师的时间，而且评估的准确度和穿戴的位置有很大关系，同时评估设备的穿戴会影响步态评估患者的行走自然程度，使得评估结果和患者自然行走状态的实际步态状况有所差别。因此需要有非接触式的步态评估方式来解决这些问题，快速高效地实现步态评估。

三.发明内容

本方法目的在于克服以上的不足，提供一种基于视觉采集设备的下肢步态康复评估系统，简单快捷高效地实现步态评估，极大方便患者和康复医师。

为了达到上述目的，本发明技术方案包括步态评估算法部分，步态评估人机交互界面部分和步态评估数据库部分。

步态评估算法部分主要包括原始步态数据采集，数据预处理，时间序列分割，步态评估参数的计算。包括以下步骤：

(1)在Windows环境下编写C#程序，采用视觉采集设备Kinect二代获取10个下肢骨骼关节点空间坐标数据(X,Y,Z)，对应关节包括：人体中心、左右髋关节中心、左髋关节、右髋关节、左膝关节、右膝关节、左踝关节、右踝关节、左足关节和右足关节；

(2)对原始数据进行中值滤波处理，滤除噪声，中值滤波的窗口长度是根据正常人下肢步态周期和Kinect数据传输速率(每秒30帧)确定的；

(3)分析人体的下肢步态的运动学规律，根据踝关节Z坐标周期性变化规律，使用阈值分割方法进行周期分割和支撑相和摆动相的分割；

(4)计算关节之间的三维空间向量，使用向量法计算左髋关节角度、右髋关节角度、左膝关节角度和右膝关节角度；

(5)根据步骤(3)相邻两次周期分割点获得的踝关节空间坐标，计算其欧氏距离，获得步幅，根据这个方法分别计算左腿步幅和右腿步幅，并计算左右步幅差异，用于评估左右侧对称性；

(6)根据步骤(3)支撑相和摆动相的分割点获取的时钟时间，计算时间间隔获得支撑相时间和摆动相时间，根据这个方法分别计算左腿支撑相时间和摆动相时间，右腿支撑相时间和摆动相时间；

(7)根据步骤(3)相邻两次周期分割点获得的时钟时间，计算时间间隔作为步态周期，根据这个方法分别计算左腿步态周期和右腿步态周期；

(8)根据步骤(6)和(7)获得步态周期和对应侧支撑相时间计算支撑相时间占比，根据这个方法分别计算获得左腿支撑相时间占比和右腿支撑相时间占比；

步态评估人机交互界面是基于Unity 3D开发平台搭建的，通过输入框获取测试者基本信息，用图表和曲线直观实时地显示步态评估特征数据，其中用饼状图展示支撑相时间占比，用曲线实时显示膝关节和髋关节对应的关节角度值，用柱状图显示左右侧步幅和步幅差异值。

步态评估数据库是基于MySQL数据管理平台建立的，步态评估之前保存用户输入的基本信息，这些数据作为数据回放查询的依据，同时评估过程中实时保存步态评估特征数据，而且用户还可以根据需要调用步态数据，用于步态数据回放。

本发明的优点和有益效果如下：

(1)本发明基于视觉采集设备Kinect进行步态数据采集，无需贴标记点和穿戴传感设备，方便快捷高效。

(2)本发明对实时的步态数据进行了有效的周期分割和支撑相摆动相分割，提取了有效的步态评估特征数据，为步态康复评估提供了可靠的依据。

(3)本发明采用Unity 3D平台搭建的交互界面，能够提供友好易操作的人机交互功能，采用MySQL建立数据库，便于数据存储和回放，极大方便了测试者和康复医师的康复评估和康复计划制定，有很好的实用意义。

四.附图说明

图1是骨骼跟踪功能坐标系

图2是下肢步态评估关节索引图

图3是步态评估流程图

图4是步态评估系统界面分布图

图5是数据库结构图

五.具体实施方式(各部分的实现方式)

下面结合附图对本发明的技术方案进行更加清楚，更加详细的描述。

基于视觉采集设备的下肢步态康复评估系统包括步态评估算法部分，步态评估人机交互界面部分和步态评估数据库部分。步态评估算法部分用于处理步态评估数据，步态评估人机交互界面部分是基于Unity 3D平台建立步态评估界面，实现更友好的人机交互，步态评估数据库部分是基于MySQL搭建的步态数据库，方便步态数据的存储与再次调用。

基于视觉采集设备的下肢步态康复评估系统的整个过程如图3所示，步骤如下：

步骤1：在Windows平台下安装Kinect SDK，用于视觉采集设备Kinect和计算机连接，并能顺利采集数据。编写C#脚本，获取Kinect骨骼跟踪功能的10个下肢关节的空间坐标数据(X,Y,Z),单位为米，坐标原点在深度摄像头处，对应骨骼跟踪功能空间坐标系如图1所示。

其中图2是下肢步态评估的关节索引，以次是人体中心、左右髋关节中心、左髋关节、右髋关节、左膝关节、右膝关节、左踝关节、右踝关节、左足关节和右足关节。获取关节点数据过程中，要求测试者在Kinect正前方1-4m的范围内，才能保证这10个关节的三维空间坐标数据有效。

步骤2：根据步骤1中获得原始步态数据，采用中值滤波的方法进行噪声滤除。中值滤波适用于偶然出现的脉冲干扰信号，是一种基于排序统计理论并有效抑制噪声的非线性信号处理技术。中值滤波的基本原理是把数字信号序列中现在的值和其邻域的各点值排序，然后去中间的值代替该点的值，从而消除孤立的噪声点。

在对步骤1中10个关节点空间坐标X，Y，Z进行中值滤波的过程中，需要定义一个奇数长度2n+1(n为自然数)的窗口。以膝关节Y坐标值为例，连续的2n+1个Y坐标值序列为：Y(i-n),Y(i-n+1),...,Y(i),...,Y(i+n-1),Y(i+n)，其中Y(i)为膝关节Y坐标值得采样值，将该数据序列按数值大小进行从小到大排序，排序后结果为：S_ranged(1),S_ranged(2),…，S_ranged(2n+1)中值滤波输出值T为S_ranged(n+1),如公式1所示。

T＝S_ranged(n+1)＝Med(S_ranged(1),S_ranged(2),…，S_ranged(2n+1)) (1)

其中，Med函数为取序列中间值的函数。

步骤3：根据人体运动学规律，结合左右踝关节点坐标Z的周期性变化，进行周期分割和支撑相摆动相分割。在支撑相踝关节Z坐标不变化，在摆动相踝关节Z坐标不断减小或者增大，减小或者增大和运动方向有关。

计算踝关节坐标的变化率，根据实验数据分析，选取合适的分割变化率阈值。根据阈值分割法，当大于阈值时为摆动期，小于阈值时为支撑期，实现支撑相和摆动相的分割。连续的支撑相和摆动相合在一起构成一个完整步态周期，进而实现步态周期的分割。

步骤4：根据步骤3获得相邻两次周期分割点获得的踝关节空间坐标，计算其欧氏距离，获得步幅，根据这个方法分别计算左腿步幅和右腿步幅，并计算左右步幅差异，用于评估左右侧对称性。

根据步骤3支撑相和摆动相的分割点获取的时钟时间，计算时间间隔获得支撑相时间和摆动相时间，根据这个方法分别计算左右腿支撑相时间和摆动相时间。

根据步骤3相邻两次周期分割点获得的时钟时间，计算时间间隔作为步态周期，根据这个方法分别计算左腿步态周期和右腿步态周期。

步骤5：计算两个相邻关节之间的三维空间向量，使用向量法计算左髋关节角度、右髋关节角度、左膝关节角度和右膝关节角度。关节角度的计算如公式2所示。

其中，i,j,l,m为图2中关节点索引值，Angle(i,j,l,m)代表关节点i,j,l,m组成的角度值，取锐角，V(i,j)和V(l,m)分别代表关节i,j的空间坐标组成向量和关节l,m的空间坐标组成向量。

左髋关节角度、右髋关节角度、左膝关节角度和右膝关节角度对应的角度分别为Angle(1,2,3,4)，Angle(1,2,7,8)，Angle(3,4,4,5)，Angle(7,8,8,9)。

步骤6：步态评估界面是在Unity 3D平台开发实现的，由三个部分组成，包括控制按钮部分、用户基本信息输入部分和数据显示图表部分，如图4所示。控制按钮部分主要用于程序的开始、暂停、结束和复位等，用户基本信息输入部分用于采集用户的基本信息以便保存用户信息。数据显示图表部分主要是用图表和曲线直观实时地显示步态评估特征数据，其中饼状图展示支撑相时间占比，曲线实时显示关节角度值，用柱状图显示左右侧步幅和步幅差异值。

步骤7：基于MySQL数据管理平台建立步态评估数据库。步态数据库的建立过程如图5所示，步态评估之前保存用户输入的基本信息，根据用户基本信息判断该用户是否已经做过步态评估训练，若是第一次做步态测试，则建立新的步态数据表专门用于保存该用户的步态数据。否者，根据用户信息查询已经存在的相关步态数据表，然后存储步态数据。而且用户还可以根据需要调用步态数据，用于步态数据回放。

以上技术方案阐述了本发明的技术思路，不能以此限定本发明的保护范围，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上技术方案所作的任何改动及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于视觉采集设备的下肢步态康复评估系统，其特征在于，包括步态评估算法程序，步态评估人机交互界面和步态评估数据库。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉采集设备的下肢步态康复评估系统，其特征在于，步态评估算法程序包括以下内容：

1)采用Kinect获取测试者下肢步态原始数据，原始数据包含一定的噪声，对原始数据进行中值滤波预处理，消除噪声；

2)结合人体的运动学规律，分析左右踝关节点坐标周期性变化，采用阈值分割法对实时的步态数据进行周期分割和支撑相摆动相分割；

3)根据步态康复学知识，结合周期分割数据进行步态评估特征提取，其中步态特征包括左腿步幅、右腿步幅、左腿支撑相时间占比、右腿支撑相时间占比、左右腿髋关节角度和左右腿膝关节角度，分别计算出各个步态特征数据，进而评估步态状况。

3.根据权利要求1所述的一种基于视觉采集设备的下肢步态康复评估系统，其特征在于，步态评估人机交互界面是基于Unity 3D开发平台建立人机交互界面，通过输入框获取测试者基本信息，使用图表和曲线实时显示步态评估数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于视觉采集设备的下肢步态康复评估系统，其特征在于，步态评估数据库是基于MySQL数据管理平台建立的数据库，步态评估之前保存用户输入的基本信息，评估过程中实时保存步态评估数据，同时用户可以根据需要调用步态数据库的步态数据，用于步态数据回放。