CN109199712A - 一种智能手部运动功能评测及康复训练轮椅 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能手部运动功能评测及康复训练轮椅，包括康复轮椅、数据采集模块、数据处理模块和人机交互模块，通过固定于康复轮椅上的嵌入式系统对采集到的数据进行滤波、补偿、计算与分析，能够准确、客观、方便地评测手部运动功能或进行康复训练，克服了传统评测及康复训练在时间、空间上的局限性；参照国际手外科学会推出的《手部功能损失评定》标准，人机交互模块依次显示指令，引导患者自主完成相应的动作；数据处理模块分析手部动作完成情况，得出评测结果及康复训练效果，并将评测结果、康复训练效果及检测数据实时显示和保存，方便患者与医师查询；本系统灵活度高，简单易用，鲁棒性强，便于推广。
Description
技术领域
本发明涉及手部运动功能评测及康复训练领域，具体涉及一种基于模式识别、数据补偿与分析技术的手部运动功能评测及康复训练轮椅。
背景技术
手作为人体的特色器官之一，由手指、手掌和手腕构成，能够快速地完成各种灵巧动作，在日常活动中发挥着举足轻重的作用，因手外伤、脑中风等因素造成的手部运动功能障碍，使患者手部的运动能力部分或完全丧失，给患者的日常生活带来了诸多不便。
手部运动功能评测即参照业内有关标准，由医师综合测试与评价患者手部的运动能力，判定手部运动功能损失等级，作为康复治疗的先前步骤，直接决定了后期康复治疗的效果，医师还可以根据评测结果有的放矢，确定最佳的康复方案。
传统的手部运动功能评测及康复训练环节需要医师与患者面对面进行，医师专业素质和主观意向、患者配合度、外部干扰等因素都会对评测结果及康复训练效果产生较大影响，致使评测结果及康复训练效果往往不尽如人意。
针对传统的手部运动功能评测及康复训练环节的局限性，将模式识别、数据补偿与分析技术引入手部运动功能评测及康复训练中，设计一种智能手部运动功能评测及康复训练轮椅，结合集成于轮椅上的嵌入式数据处理模块与人机交互模块，既使得整个评测流程更加规范，又大大降低了评测及康复训练的成本，简单易行。
发明内容
本发明针对传统手部运动功能评测及康复训练环节的局限性，设计一种智能手部运动功能评测及康复训练轮椅，该系统灵活度高、可重复利用、鲁棒性强、便于推广。
本发明的技术解决方案如下：
所述的智能手部运动功能评测及康复训练轮椅，由康复轮椅、数据采集模块、数据处理模块和人机交互模块构成，能够方便地对患者手部的运动功能进行评测及康复训练。
所述的康复轮椅由普通轮椅改装而成，一方面，使用绷带固定患者躯体和手臂，避免躯体和手臂无意识抖动对评测结果及康复训练效果产生干扰；另一方面，轮椅结构增强了整个系统的移动灵活性；康复轮椅集成有数据采集模块、数据处理模块和人机交互模块，是整个评测及康复训练系统的硬件实施平台。
所述的数据采集模块由MYO臂环和Leap Motion传感器构成。
所述的MYO臂环以接触式检测方式采集手部运动数据，通过蓝牙通信方式将采集到的数据发送至数据处理模块。
所述的Leap Motion体感控制器以无接触式视觉检测方式采集手部运动数据，通过USB通信方式将采集到的数据发送至数据处理模块。
所述的数据采集模块能够实时采集手部运动时产生的表面肌电信号、加速度信号、指尖及手指各关节的位置、俯仰角、偏航角、滚转角、角速度等运动数据。
所述的数据处理模块接收来自数据采集模块的数据，并对数据进行滤波、补偿、计算、分析处理，以此来减少手部运动数据采集环节产生的误差，使处理后的数据更加接近真实值。
所述的数据处理模块将经过处理后的手部运动数据实时发送至人机交互模块，方便患者和医师及时了解评测结果及康复训练效果。
所述的人机交互模块，其特征在于：由显示器和人机交互界面构成，显示器为普通液晶显示器，人机交互界面由指示栏、状态栏、动画界面构成；一方面，可以实时地引导患者进行各个环节的手部运动功能评测及康复训练，另一方面，可以实时地显示各个环节手部运动的跟踪动画、评测结果和康复训练效果。
本发明的优势：智能手部运动功能评测及康复训练轮椅，克服了传统评测及康复训练工作成本高、时间空间限制大、效果不理想等缺点；基于轮椅结构设计评测及康复训练系统，使整个系统的可移动性大大提升，使用更加便利；将模式识别、数据补偿与分析技术引入手部运动功能评测及康复训练环节中，使采样数据更加真实可靠；采用高鲁棒性的嵌入式系统开发数据处理模块，使评测及康复训练流程更加规范；评测及康复训练环节所需的标准均参考国际手外科学会推出的《手部功能损失评定》，使得评测结果更具说服力，康复训练效果更加显著；评测结果及康复训练效果还能够实时地显示与保存，便于患者于医师查询与追踪，可以很好地满足临床需求。
附图说明
图1为智能手部运动功能评测及康复训练轮椅机构图。
图2为智能手部运动功能评测及康复训练轮椅系统框图。
图3为智能手部运动功能评测及康复训练轮椅工作原理图。
具体实施方法
如图1所示的智能手部运动功能评测及康复训练轮椅，由康复轮椅(1)、数据采集模块(2)、数据处理模块(3)和人机交互模块(4)构成，其中，数据处理模块基于嵌入式系统开发。
如图1所示的康复轮椅是经过普通轮椅改装而成，将数据采集模块、数据处理模块和人机交互模块集成于此，是手部运动功能评测及康复训练实施的硬件基础，康复轮椅在患者身体的主要位置均加装绷带(如前臂、腹部、小腿等处)，用来固定患者躯体及手臂，避免躯体及手臂无意识抖动对评测结果及康复训练效果产生干扰；又将整个手部运动功能评测及康复训练系统的软硬件集成到康复轮椅上，提高了整个系统的移动灵活性，使评测几康复训练环节简单易行。
如图1所示的数据采集模块由MYO臂环(2-1)和Leap Motion体感控制器(2-2)构成，MYO臂环应佩戴在患者需要评测的手部所在的手臂肘关节前方5-10cm处，使用时必须保证手臂皮肤的清洁干燥，以免出现检测误差较大或无法检测的情况；Leap Motion体感控制器固定于康复轮椅扶手的一端，与水平面保持平行，手部再放置于Leap Motion上方15cm-30cm锥形区域内，有利于提升数据采集的精度。
如图2所示的MYO臂环包含8通道肌电信号传感器与8通道加速度传感器，可以快速采集手部运动时发出的表面肌电信号与加速度信号，结合动态时间归整DWT算法，可以由不同表面肌电信号与加速度信号得到手掌和手腕在空间中的俯仰角、偏航角、滚转角、角速度等数据，还能够识别不同种类的手势。
如图2所示的Leap Motion体感控制器能够检测和跟踪手部动作，具有高精度和高跟踪帧率，其可视范围以Leap Motion坐标系统的原点出发呈倒金字塔型，Leap Motion从双目摄像头采集患者手部动作图像，经过立体标定后获取经过校准的立体图像后，进行立体匹配，获得视差图像，再利用双目摄像头的内部参数及外部参数进行三角计算获取深度图像，分析深度图像，得到模型参数，从而可以实时获取并追踪指尖及手指各关节在空间中的位置、俯仰角、偏航角、滚转角和角速度数据；还可以对得到的数据使用SVM算法进行分类，实现手势识别。
如图2所示的数据采集模块中的MYO臂环将采集到的肌电信号及加速度信号以Bluetooth传输的方式发送至数据处理模块；Leap Motion体感控制器将采集到的指尖及手指各关节在空间中的位置、俯仰角、偏航角、滚转角和角速度数据以USB通信的方式发送至数据处理模块。
如图1和2所示的数据处理模块基于嵌入式系统开发，使用体积较小、功耗低、性能好的开发板并植入Linux系统，利用算法对通信模块发送至的肌电信号、加速度信号、角度及角速度等数据进行滤波、补偿、计算、分析，小体积的嵌入式硬件能够很好地固定在轮椅扶手的一端，使用智能手部运动功能评测及康复训练轮椅更加方便快捷；同时伴随着性能好、功耗低的特性，使智能手部运动功能评测及康复训练轮椅更加经济适用。
如图2所示的数据滤波单元采用卡尔曼滤波的方式，对MYO臂环与Leap Motion采集到包含噪声的手部运动数据进行卡尔曼滤波处理，综合当前时刻MYO臂环与Leap Motion采集到的数据值、前一时刻数据处理模块对数据的预测值及预测产生的误差，计算得出当前时刻MYO臂环与Leap Motion采集到的数据的最优值并预测后一时刻的值，使得到的手部运动数据更加接近患者手部运动的真实值。
如图2所示的数据补偿单元是将MYO臂环与Leap Motion体感控制器采集到的手部数据进行彼此间的相互补偿，发挥接触式测量和非接触式测量各自间的优势，如MYO臂环无法检测到手部在空间中的位置，但Leap Motion可以很好地检测，进而补偿手部在空间中的位置信息；Leap Motion无法采集手腕运动的有关数据，但MYO臂环能够很好地检测，进而补偿手腕运动的有关数据；经补偿后的手部运动数据可以全面反映手部运动的情况。
如图2所示的数据计算单元采用动态时间归整DWT算法和支持向量机SVM分类算法对数据进行分类，一方面将MYO臂环采集到的肌电信号和加速度信号进行分类，根据不同的肌电信号与加速度信号能够得到手掌和手腕在空间中的俯仰角、偏航角、滚转角、角速度，还可以进行手势识别；另一方面，将Leap Motion采集到的指尖及手指各关节在空间中的位置、俯仰角、偏航角、滚转角和角速度数据进行分类，实现手势识别的功能。
如图2所示的数据分析单元是将得到的位置、俯仰角、偏航角、滚转角、角速度和手势等信息与业内相关评测及康复训练标准进行对比，分析得出患者手部运动功能评测结果及康复训练效果，若信息基本匹配则说明患者手部运动功能良好或康复训练效果较好，信息相差较大则说明患者手部运动功能损伤或康复训练效果差。
如图2所示，经数据处理模块后的数据将通过人机交互模块实时显示，便于患者与医师查看，具体涉及的数据为评测结果、康复训练效果及手部在运动时的位置、俯仰角、偏航角、滚转角、角速度及手势。
如图2所示，人机交互模块包括显示器和人机交互界面，是手部运动功能评测及康复训练过程中患者与系统进行交互的媒介，显示器为普通液晶显示器，能够接收并显示手部运动数据及评测结果及康复训练效果。
如图2所示的人机交互界面由指示栏、状态栏、动画界面构成，进行手部运动功能评测及康复训练时，指示栏依次显示指令，引导患者完成相应的手部动作；动画界面基于采集、处理后的手部运动数据，能够实时模拟出患者手部运动的追踪动画，便于患者更好地了解自身手部的运动；状态栏实时显示数据经处理模块处理分析后的数据、评测结果及康复训练效果，以便全面了解患者手部的运动能力及康复训练的效果。
如图3所示的智能手部运动功能评测及康复训练轮椅的工作原理，以手腕屈伸运动、收展运动、旋转运动为例，阐述智能手部运动功能评测及康复训练轮椅的工作原理；腕关节运动功能占手部运动功能的5％，其中，桡腕关节屈伸运动功能、桡偏/尺偏运动功能、尺桡关节旋前/旋后运动功能分别占腕关节运动功能的60％、20％、20％，即桡腕关节屈伸运动功能、桡偏/尺偏运动功能、尺桡关节旋前/旋后运动功能分别占整个手部运动功能的3％、1％、1％；一方面阐述评测功能的使用方法：人机交互模块中的指示栏依次发出完成桡腕关节屈伸运动、桡偏/尺偏运动、尺桡关节旋前/旋后运动的指令，引导患者的手部完成相应的动作，接着，手部运动经数据采集模块、数据处理模块后，在状态栏上显示患者手腕在空间中位置、俯仰角、偏航角、滚转角和角速度、手势等数据，最后，数据处理模块将患者手腕在空间中的位置、俯仰角、偏航角、滚转角和角速度、手势等数据与《手部功能损失评定》中的标准相对比，若两者数据相差小于20％，则状态栏显示“此运动功能正常”字样，若两者数据有相差介于20％-50％之间，则状态栏显示“此运动功能损伤”字样，若两者数据相差大于50％，则状态栏显示“此运动功能丧失”字样；另一方面，康复训练功能的使用方法与评测功能的使用方法类似，只是康复训练需要患者按照指令要求，重复进行桡腕关节屈伸运动、桡偏/尺偏运动、尺桡关节旋前/旋后运动，最后，数据处理模块将患者手腕在空间中的位置、俯仰角、偏航角、滚转角和角速度、手势等数据与《手部功能损失评定》中的标准进行对比，若两者数据相差小于20％，则状态栏显示“康复训练效果良好”字样，若两者数据相差介于20％-50％之间，则状态栏显示“康复训练效果一般”字样，若两者数据相差大于50％，则状态栏显示“康复训练效果差”字样。
智能手部运动功能评测及康复训练轮椅的应用范围涉及手指、手腕多个环节的运动功能评测及康复训练，这里不加详细说明，可查阅国际手外科学会推出的《手部功能损失评定》标准，应汇总每个环节的评测结果及康复训练效果，最终得到并显示手部运动功能损失等级、康复训练效果与相关检测数据。
以上叙述和说明了本发明的基本原理、具体实施过程及本发明的优点，业内技术人员应该了解，本发明不受上述实施例子的限制，在不脱离本发明精神和设计范围的前提下，本发明将有各种改进与拓展，这些改进与拓展均落入要求保护的本发明范围内，本发明要求保护的范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (5)
1.本专利公开的一种智能手部运动功能评测及康复训练轮椅，包括康复轮椅（1）、数据采集模块（2）、数据处理模块（3）和人机交互模块（4），其特征在于：所述的康复轮椅由普通轮椅改装而成，是手部运动功能评测及康复训练实施的硬件基础，轮椅结构一方面使得整个装置便于移动、灵活性强，另一方面可以固定患者躯体和手臂；所述的数据采集模块包含1个MYO臂环（2-1）、1个Leap Motion体感控制器（2-2）；MYO臂环以接触式测量方式采集手部运动时产生的表面肌电信号和加速度信号，获取手掌和手腕在空间中的俯仰角、偏航角、滚转角、角速度等数据，基于动态时间归整DWT算法，可实现对不同种类手势的识别；LeapMotion 体感控制器以非接触式采集指尖、手指各关节在空间中的位置、俯仰角、偏航角、滚转角、角速度等数据，通过对得到的数据进行支持向量机SVM分类处理，达到手势识别的目的。
2.所述的数据处理模块包括滤波、补偿、计算、分析四个步骤，一方面减少手部运动数据采集环节产生的误差，使处理后的数据更加全面地反映出真实的运动情况，另一方面，通过对采集到的数据进行对比与计算，得出患者手部运动功能评测结果及相关运动数据；所述的人机交互模块包括显示器和人机交互界面，显示器为普通液晶显示器，人机交互界面由指示栏、状态栏、动画界面构成，既可以实时引导患者进行各个环节的手部运动功能评测及康复训练，还可实时地显示各个环节手部运动的跟踪动画、评测结果和康复训练效果。
3.根据权利要求1所述的智能手部运动功能评测及康复训练轮椅基于模式识别、数据补偿与分析技术，模式识别是将MYO臂环与Leap Motion体感控制器采集到的患者手部的运动数据进行特征提取与分类处理，当下次MYO臂环和Leap Motion体感控制器采集到运动数据时，可以自动根据其特征与模块库中的特征数据进行匹配，达到手势识别的效果；数据补偿与分析技术是将采集到的运动数据进行滤波、补偿、计算、分析等处理，是整个智能手部运动功能评测及康复训练轮椅系统的核心；数据滤波即对MYO臂环与Leap Motion采集到包含噪声的手部运动数据进行卡尔曼滤波处理，综合当前时刻MYO臂环与Leap Motion采集到的数据值、前一时刻数据处理模块对数据的预测值及预测产生的误差，计算得出当前时刻MYO臂环与Leap Motion采集到的数据的最优值并预测后一时刻的值；数据补偿是将MYO臂环与Leap Motion体感控制器采集到的手部运动数据彼此间进行相互补偿，MYO臂环无法采集到的数据用Leap Motion体感控制器进行补偿，Leap Motion体感控制器无法采集到的数据用MYO臂环进行补偿，发挥接触式测量和非接触式测量各自间的优势，使数据能够更好地反映手部运动的情况；数据计算采用动态时间归整DWT算法和SVM分类算法，一方面将MYO臂环采集到的肌电信号和加速度信号进行分类，根据不同的肌电信号与加速度信号能够得到手掌和手腕在空间中的俯仰角、偏航角、滚转角、角速度，还可以进行手势识别；另一方面，将Leap Motion采集到的指尖及手指各关节在空间中的位置、俯仰角、偏航角、滚转角和角速度数据进行分类，实现手势识别的功能；数据分析是将得到的位置、俯仰角、偏航角、滚转角、角速度和手势等信息与业内相关评测及康复训练标准进行对比，分析得出患者手部运动功能评测结果及康复训练效果。
4.基于MYO臂环和Leap Motion体感控制器采集手部运动数据，将嵌入式评测及康复训练系统集成于康复轮椅上，使用体积较小、功耗低、性能好的开发板并植入Linux系统，一方面克服了评测及康复训练环节时空的局限性，系统还能够重复利用；另一方面，大大降低了评测及康复训练环节的成本、系统鲁棒性也得到提升；结合临床上《手部功能损失评定》标准制定评测及康复训练方案，使得整个评测流程更加规范、评测结果更具有说服力，康复效果更加显著。
5.根据权利要求1所述的智能手部运动功能评测及康复训练轮椅能够将评测结果、康复训练效果和相关检测数据实时显示与保存，便于患者和医师查询与追踪，可以很好地满足临床需求。
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