CN110916977B - 手部康复训练系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种手部康复训练系统及训练方法，该系统包括感知设备和辅助运动设备，该方法包括如下步骤：将感知设备穿戴在使用者的健侧手部，辅助运动设备穿戴在使用者的患侧手部；使用者的健侧手自主运动，所述感知设备感知使用者健侧手部的运动参数并向所述辅助运动设备发送；所述辅助运动设备通过所述运动参数识别使用者的健侧手部的运动趋势；所述辅助运动设备的运动控制系统根据所述运动趋势发送控制信号，以控制所述手形外骨骼动作实现训练。本发明通过感知设备与辅助运动设备之间的搭配使用，实现镜像康复训练模式，将使用者健侧手的真实训练运动意图有效映射到使用者患侧手，以增强使用者的康复信心，获得良好的训练效果。
Description
技术领域
本发明涉及医疗设备技术领域，具体的说，涉及了一种手部康复训练系统及训练方法。
背景技术
目前，脑卒中使用者的康复主要有住院康复和家庭康复两种方法。在我国，主要以住院为主，但是康复医院的覆盖率要远低于发达国家。医疗机构的床位远远无法容纳如此之多的脑卒中使用者，经过紧急医院治疗后95%以上的使用者仍以居家治疗为主。由于当前医院无使用者院后管理，家庭康复领域服务基本还是一片空白。据统计，约2/3的脑卒中用使用者与家属在出院后面临疾病生活方式的改变，其中80%的卒中家庭得不到专业人士的指导，也就得不到科学有效的治疗方案和指导，最终导致使用者错过最佳恢复期。
现阶段家庭康复领域主要针对小型化手功能康复设备的研发，现已有国内公司投入市场的手功能康复产品。但是仍存在一些缺陷，如：公开号为CN109044724A的中国发明专利申请公开了一种手部功能训练及辅助系统，该系统的处理器根据生物特征信息生成控制指令，使仿生手套上的波纹管伸缩或弯曲，进而带动被卡合部匹配设置的手指伸展或收缩，以进行手部康复训练。在CN109044724A的技术方案中，由于处理器生成控制指令参考的生物特征信息是语音信息、面部动作信息、眼球动作信息或体温信息，处理器无法参考使用者的真实运动意图来进行手部康复训练，容易影响训练的效果。
因此，有必要开发一种新型的手功能康复训练及评估系统以解决现有技术中存在的上述问题。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足，从而提供手部康复训练系统及训练方法。
为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：
本发明一方面提供了一种手部康复训练方法，该方法包括如下步骤：
步骤1，将感知设备穿戴在使用者的健侧手部，辅助运动设备穿戴在使用者的患侧手部；
步骤2，使用者的健侧手自主运动，所述感知设备感知使用者健侧手部的运动参数并向所述辅助运动设备发送；
步骤3，所述辅助运动设备通过所述运动参数识别使用者的健侧手部的运动趋势；
步骤4，所述辅助运动设备的运动控制系统根据所述运动趋势发送控制信号，以控制所述手形外骨骼动作实现训练。
本发明另一方面还提供了一种适用于所述手部康复训练方法的手部康复训练系统，包括感知设备和辅助运动设备，所述感知设备用于供使用者穿戴在健侧手部，所述辅助运动设备用于供使用者穿戴在患侧手部；
所述感知设备用于感知使用者健侧手部的运动参数；
所述感知设备与所述辅助运动设备无线通信，以发送运动参数；
所述辅助运动设备根据接收到运动参数执行康复训练运动。
基于上述，所述感知设备包括感知手套本体及用于采集健侧手部的运动参数的第一采集控制系统；
所述第一采集控制系统包括第一弯曲度传感器、第一电阻电压转换模块、第一AVR单片机、第一nRF24L01无线通信模块、第一蓝牙模块和电源模块；
所述第一弯曲度传感器，设置在感知手套本体每个手指处，通过所述第一电阻电压转换模块连接到所述第一AVR单片机，以采集手部的运动参数；
所述第一AVR单片机连接所述第一nRF24L01无线通信模块，以实现与所述辅助运动设备的无线通信；
所述第一AVR单片机连接所述第一蓝牙模块，以实现与其它外部设备无线通信，发送运动参数；
所述电源模块，用于为所述感知设备提供工作电源。
基于上述，对所述感知设备进行参数配置时执行以下操作：
所述弯曲度传感器检测掌指关节MCP和近指关节PIP的弯曲角度，指间关节IP的弯
曲角度由公式
给出；
配合指关节角度测量仪，当手指关节每弯曲至一个角度，分别记录所述感知设备测量的AD值与指关节角度测量仪读数；
经过多次反复测量后，收集每根手指的MCP、PIP、IP关节数据；
结合线性回归算法，对每根手指的关节数据进行学习，得出AD值与实际弯曲角度的映射模型。
基于上述，所述辅助运动设备包括手形外骨骼及用于控制所述手形外骨骼动作的运动控制系统；
所述手形外骨骼包括手指外骨骼及用于为所述手指外骨骼提供动力的舵机，所述手指外骨骼包括涡轮、舵机座、第一指段、第一连杆、第二指段、第二连杆和第三指段；所述舵机通过所述涡轮固定连接所述舵机座的一端，所述涡轮固定连接所述舵机的输出轴，所述涡轮安装在所述舵机座内；所述第一指段的一端设置有能够与所述涡轮啮合的蜗杆，所述第一指段设置蜗杆的一端与所述舵机座另一端的下部铰接；所述第二指段设计为倒三角形，所述第二指段的第一底角端与所述第一指段的另一端铰接，所述第二指段的第二底角端与所述第三指段铰接；所述第一连杆的一端铰接在所述舵机座另一端的上部，所述第一连杆的另一端贯穿所述第一指段与所述第二指段的顶角端铰接；所述第二连杆的一端铰接在所述第二指段的第一底角端，所述第二连杆的另一端贯穿所述第二指段与所述第三指段铰接；
所述运动控制系统包括电源单元、稳压单元、主控单元、舵机驱动板和第二nRF24L01无线通信单元；所述主控单元通过所述舵机驱动板驱动连接各个手指外骨骼的舵机；所述主控单元还连接所述第二nRF24L01无线通信单元，以接收所述感知设备发送的运动参数；所述电源单元通过所述稳压单元向所述运动控制系统提供电源。
基于上述，所述辅助运动设备的运动耦合关系为
，其中，PIP为近指
关节的弯曲角度，IP为指间关节的弯曲角度。
基于上述，所述手指外骨骼贴近手指一侧设置有压力传感器，所述压力传感器与所述主控单元连接，用于采集训练时所述手指外骨骼与手指之间的作用力。
基于上述，该手部康复训练系统还包括康复评估设备，所述康复评估设备，在康复评估时佩戴在使用者的患侧手上以监测使用者的患侧手部的手指康复指标，通过与康复管理平台网络连接上传手指康复指标进行康复情况的可视化与智能评估。
基于上述，所述康复评估设备包括康复评估手套本体及用于手指康复指标监测的监测控制系统；所述监测控制系统包括有第二弯曲度传感器、薄膜压力传感器、稳压电源模块、第二AVR单片机、第二蓝牙模块和第二电阻电压转换模块；所述第二弯曲度传感器，设置在康复评估手套本体每个手指处；所述薄膜压力传感器，设置在康复评估手套本体的指尖处；所述第二弯曲度传感器和所述薄膜压力传感器通过所述第二电阻电压转换模块连接到所述第二AVR单片机，以采集手部的康复指标参数；所述第二AVR单片机连接所述第二蓝牙模块，以实现与移动终端无线通信，并通过所述移动终端与康复管理平台网络连接，以发送康复指标参数；所述稳压电源模块，用于为所述康复评估设备提供工作电源。
基于上述，通过康复管理平台进行康复情况的可视化与智能评估执行如下操作：先确定使用者需要评测的左手或右手；
康复评估设备检测出使用者的运动参数数据，发送给移动终端，并通过移动终端应用程序上传至康复管理平台；
应用程序通过蓝牙实时接收使用者的运动参数数据并及时反馈显示；
使用者的运动参数数据通过智能评测模型评测使用者的每一次的运动是否正常，并且通过动态表格的方式实时显示给使用者及医生查看；
所述智能评测模型采用基于随机森林的决策方法，首先将使用者的多项运动参数数据分类为三部分：灵活度、肌力、运动时间；对该数据进行标注后划分为及格或不及格两类，根据以上数据集的属性及分类建立如下决策树表头：
将多组运动参数数据进行随机抽样的方式构建决策树的输入部分，对数据进行处理后计算出每个属性的信息熵、关联熵及互信熵，最终构建决策树模型；
随机抽取上百组该决策树模型之后组建随机森林模型，然后对使用者的每一组数据进行智能化分为合格及不合格，然后通过对每个手指的合格及不合格的数据进行求概率得到每个手指的功能恢复指数；
将功能恢复指数通过表格的方式显示给医生及使用者查看。
本发明相对现有技术具有突出的实质性特点和显著进步，具体的说，本发明通过感知设备与辅助运动设备之间的搭配使用，实现镜像康复训练模式，通过镜像的方式，将使用者健侧手的真实训练运动意图有效映射到使用者患侧手，以增强使用者的康复信心，获得良好的训练效果。为了评估使用者的训练成果，在训练结束后，还使用康复评估设备实时监测患侧手部手指康复指标并上传至手机等移动终端进行实时反馈显示，同时还建立康复管理平台进行康复情况的可视化与智能评估。
附图说明
图1是本发明感知设备的电路原理图。
图2是本发明手指外骨骼的立体结构示意图。
图2-1是本发明手指外骨骼的正面结构示意图。
图2-2是本发明手指外骨骼的组成部件的结构示意图。
图3是本发明辅助运动设备的电路原理图。
图4是本发明康复评估设备的电路原理图。
图5是本发明决策树模型的框图。
图中：1、舵机；2、涡轮；3、舵机座；31、舵机盖；4、第一指段；5、第一连杆；6、第二指段；7、第二连杆；8、第三指段。
具体实施方式
下面通过具体实施方式，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
一种手部康复训练系统，包括感知设备和辅助运动设备，所述感知设备用于供使用者穿戴在健侧手部，所述辅助运动设备用于供使用者穿戴在患侧手部；所述感知设备用于感知使用者健侧手部的运动参数；所述感知设备与所述辅助运动设备无线通信，以发送运动参数；所述辅助运动设备根据接收到运动参数执行康复训练运动。
具体的，所述感知设备包括感知手套本体及用于采集健侧手部的运动参数的第一采集控制系统；
如图1所示，所述第一采集控制系统包括第一弯曲度传感器、第一电阻电压转换模块、第一AVR单片机、第一nRF24L01无线通信模块、第一蓝牙模块和电源模块；
所述第一弯曲度传感器，采用基于电阻的柔性传感器，设置在感知手套本体每个手指处，通过所述第一电阻电压转换模块连接到所述第一AVR单片机，以采集手部的运动参数；
所述第一AVR单片机连接所述第一nRF24L01无线通信模块，以实现与所述辅助运动设备的无线通信；
所述第一AVR单片机连接所述第一蓝牙模块，以实现与其它外部设备无线通信，发送运动参数；
所述电源模块，用于为所述感知设备提供工作电源。
本发明的感知设备进行参数配置时执行以下操作：
由于采用的是基于电阻的弯曲度传感器，所以在测量时需要为弯曲度传感器串联
一个恒定电阻，检测弯曲传感器的分压作为原始参数，为了使该参数的跨度尽可能的大，经
过计算可以确定恒定电阻选取为
，其中 Rmax与Rmin为分别单弯曲传
感器在极限弯曲条件下的阻值。
所述弯曲度传感器检测掌指关节MCP和近指关节PIP的弯曲角度，指间关节IP的弯
曲角度由公式
给出；
配合指关节角度测量仪，当手指关节每弯曲至一个角度，分别记录所述感知设备测量的AD值与指关节角度测量仪读数；
经过多次反复测量后，收集每根手指的MCP、PIP、IP关节数据；
结合线性回归算法，对每根手指的关节数据进行学习，得出AD值与实际弯曲角度的映射模型。
至此，使用者健侧手在佩戴感知设备进行运动时，便可准确获取到健侧手每个指关节的角度，同时为了最大化减小健侧手运动时产生抖动对本系统造成的影响，还对数据进行平滑处理，再将数据经nRF24L01无线通信模块发送至辅助运动设备。
所述辅助运动设备包括手形外骨骼及用于控制所述手形外骨骼动作的运动控制系统；
如图2、图2-1和图2-2所示，所述手形外骨骼包括手指外骨骼及用于为所述手指外骨骼提供动力的舵机1，所述手指外骨骼包括涡轮2、舵机座3、第一指段4、第一连杆5、第二指段6、第二连杆7和第三指段8；
所述舵机1通过所述涡轮2固定连接所述舵机座3的一端，所述涡轮2固定连接所述舵机1的输出轴，所述涡轮2安装在所述舵机座3内；
所述第一指段4的一端设置有能够与所述涡轮2啮合的蜗杆，所述第一指段4设置蜗杆的一端与所述舵机座3另一端的下部铰接；
所述第二指段6设计为倒三角形，所述第二指段6的第一底角端与所述第一指段4的另一端铰接，所述第二指段6的第二底角端与所述第三指段8铰接；
所述第一连杆5的一端铰接在所述舵机座3另一端的上部，所述第一连杆5的另一端贯穿所述第一指段4与所述第二指段6的顶角端铰接；
所述第二连杆7的一端铰接在所述第一指段4的另一端，所述第二连杆7的另一端贯穿所述第二指段6与所述第三指段8铰接。
本发明采用微型金属舵机为每个手指外骨骼提供动力，当进行安装时，将舵机和涡轮固定在一起，然后将舵机连同齿轮固定在每个手指外骨骼的舵机座中间，特别的舵机座设置舵机盖31。舵机座连接第一指段，第一指段通过销钉铰接第二指段、第二指段通过销钉铰接第三指段，在每两个相邻指段之间采用连杆提供动力。当舵机产生转动时，带动涡轮转动，涡轮带动和其相连的第一指段发生弯曲，同时第一连杆和第二连杆带动第二指段和第三指段发生一定角度的弯曲。特别的，大拇指相比其他手指少一个指段，因此大拇指的设计完全包含在其他手指的设计之中，在此不再赘述。
考虑到使用者的手部大小的不同和使用者手部有可能发生的水肿，可以采用魔术贴的形式，在使用时将每个手指套进相应的手指外骨骼，舵机转动带动手指外骨骼发生一定程度的弯曲，并最终达到带动手指发生被动弯曲的训练作用。
如图3所示，所述运动控制系统包括电源单元、稳压单元、主控单元、舵机驱动板和第二nRF24L01无线通信单元；
所述主控单元通过所述舵机驱动板驱动连接各个手指外骨骼的舵机；
所述主控单元还连接所述第二nRF24L01无线通信单元，以接收所述感知设备发送的运动参数；
所述电源单元通过所述稳压单元向所述运动控制系统提供电源。
考虑到大多数刚性外骨骼重量、刚性冲击带来的问题，本辅助运动设备采用了有
效的精简方式来减小设备质量，即为每根手指只保留一个屈伸的自由度（DOF），本辅助运动
设备采用舵机带动涡轮转动推动杠杆来完成整个手指的屈伸。并且为了保证设计的合理
性，所述辅助运动设备的运动耦合关系为
，其中，PIP为近指关节的弯曲角
度，IP为指间关节的弯曲角度。
因为本辅助运动设备只有一个自由度，即每个舵机决定着每根手指所有关节的屈伸，为了主控单元保证能够科学有效的控制手形外骨骼帮助使用者完成训练运动，通过实验在BP神经网络的基础上构建出感知设备检测角度-舵机转动角度的映射模型，这样辅助运动设备在接收到来自感知设备的数据帧并解析后便可给出舵机的控制参数。
考虑到本辅助运动设备潜在刚性冲击的风险，为使本辅助运动设备更加安全可靠，采用如下方式加以防范：所述手指外骨骼贴近手指一侧设置有压力传感器，所述压力传感器与所述主控单元连接，用于采集训练时所述手指外骨骼与手指之间的作用力，所述作用力默认正常值为10N，如果作用力大于40N，则认为此时手指外骨骼与手指之间的运动发生了异常，应采取紧急措施。
为了评估使用者的训练成果，该手部康复训练系统还包括康复评估设备，所述康复评估设备，在康复评估时佩戴在使用者的患侧手上以监测使用者的患侧手部的手指康复指标，通过与康复管理平台网络连接上传手指康复指标进行康复情况的可视化与智能评估。
所述康复评估设备包括康复评估手套本体及用于手指康复指标监测的监测控制系统；如图4所示，所述监测控制系统包括有第二弯曲度传感器、薄膜压力传感器、稳压电源模块、第二AVR单片机、第二蓝牙模块和第二电阻电压转换模块；所述第二弯曲度传感器，设置在康复评估手套本体每个手指处；所述薄膜压力传感器，设置在康复评估手套本体的指尖处；所述第二弯曲度传感器和所述薄膜压力传感器通过所述第二电阻电压转换模块连接到所述第二AVR单片机，以采集手部的康复指标参数；所述第二AVR单片机连接所述第二蓝牙模块，以实现与移动终端无线通信，并通过所述移动终端与康复管理平台网络连接，以发送康复指标参数；所述稳压电源模块，用于为所述康复评估设备提供工作电源。所述康复指标参数包括所述第二弯曲度传感器监测的手指弯曲角度，所述薄膜压力传感器采集指尖压力作为的肌力数据，以及运动时间。
使用手部康复训练系统进行手部康复训练的方法，包括以下步骤：
步骤1，将感知设备穿戴在使用者的健侧手部，辅助运动设备穿戴在使用者的患侧手部；
步骤2，使用者的健侧手自主运动，所述感知设备感知使用者健侧手部的运动参数并向所述辅助运动设备发送；
步骤3，所述辅助运动设备通过所述运动参数识别使用者的健侧手部的运动趋势；
步骤4，所述辅助运动设备的运动控制系统根据所述运动趋势发送控制信号，以控制所述手形外骨骼动作实现训练。
通过感知设备与辅助运动设备之间的搭配使用，实现镜像康复训练模式，通过镜像的方式，将使用者健侧手的真实训练运动意图有效映射到使用者患侧手，以增强使用者的康复信心，获得良好的训练效果。
为了评估使用者的训练成果，在训练结束后，使用康复评估设备实时监测患侧手部手指康复指标并上传至手机等移动终端进行实时反馈显示。
还可以通过康复管理平台进行康复情况的可视化与智能评估：
先确定使用者需要评测的左手或右手。
使用者通过佩戴康复评估设备，检测出使用者的运动参数数据，数据包括被评测手的五个手指的灵活度运动数据，五个手指的肌力运动数据及运动时间，其中，手部的灵活度根据手指关节的弯曲角度来判断，弯曲角度越大，灵活度越高。康复评估设备获得数据并编码为16进制18字节的数据帧，发送给手机等移动终端，并通过移动终端应用程序上传至康复管理平台。
应用程序通过蓝牙可以实时接受使用者的运动参数数据并及时反馈显示。
使用者的运动参数数据通过智能评测模型评测使用者的每一次的运动是否正常，并且通过动态表格的方式实时显示给使用者及医生查看。
医生可以根据使用者每一次的量化数据精准把控使用者手部功能的训练结果，及时了解使用者的恢复情况，并可通过PC端应用程序对使用者给予相应的建议及指导。
所述智能评测模型采用基于随机森林的决策方法，首先将使用者的多项运动参数数据分类为三部分：灵活度、肌力、运动时间。由专家对该数据进行人工标注，划分为及格或不及格两类。根据以上数据集的属性及分类建立如下决策树表头：
将多组运动参数数据进行随机抽样的方式构建决策树的输入部分，对数据进行处理后计算出每个属性的信息熵、关联熵及互信熵，最终构建出如下图5所示的决策树模型。
随机抽取上百组该决策树模型之后组建随机森林模型，然后对使用者的每一组数据进行智能化分为合格及不合格，使得模型可信度及准确性得到极大保证。然后通过对每个手指的合格及不合格的数据进行求概率即可得到每个手指的功能恢复指数。该指数可以通过表格的方式显示给医生及使用者查看。
最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。
Claims (5)
1.一种手部康复训练系统，其特征在于：包括感知设备和辅助运动设备，所述感知设备用于供使用者穿戴在健侧手部，所述辅助运动设备用于供使用者穿戴在患侧手部；
所述感知设备用于感知使用者健侧手部的运动参数；
所述感知设备与所述辅助运动设备无线通信，以发送运动参数；
所述辅助运动设备根据接收到运动参数执行康复训练运动；
所述感知设备包括感知手套本体及用于采集健侧手部的运动参数的第一采集控制系统；
所述第一采集控制系统包括第一弯曲度传感器、第一电阻电压转换模块、第一AVR单片机、第一nRF24L01无线通信模块、第一蓝牙模块和电源模块；
所述第一弯曲度传感器，设置在感知手套本体每个手指处，通过所述第一电阻电压转换模块连接到所述第一AVR单片机，以采集手部的运动参数；
所述第一AVR单片机连接所述第一nRF24L01无线通信模块，以实现与所述辅助运动设备的无线通信；
所述第一AVR单片机连接所述第一蓝牙模块，以实现与其它外部设备无线通信，发送运动参数；
所述电源模块，用于为所述感知设备提供工作电源；
对所述感知设备进行参数配置时执行以下操作：
所述弯曲度传感器检测掌指关节MCP和近指关节PIP的弯曲角度，指间关节IP的弯曲角度由公式
给出；
配合指关节角度测量仪，当手指关节每弯曲至一个角度，分别记录所述感知设备测量的AD值与指关节角度测量仪读数；
经过多次反复测量后，收集每根手指的MCP、PIP、IP关节数据；
结合线性回归算法，对每根手指的关节数据进行学习，得出AD值与实际弯曲角度的映射模型；
所述辅助运动设备包括手形外骨骼及用于控制所述手形外骨骼动作的运动控制系统；
所述手形外骨骼包括手指外骨骼及用于为所述手指外骨骼提供动力的舵机，所述手指外骨骼包括涡轮、舵机座、第一指段、第一连杆、第二指段、第二连杆和第三指段；
所述舵机通过所述涡轮固定连接所述舵机座的一端，所述涡轮固定连接所述舵机的输出轴，所述涡轮安装在所述舵机座内；
所述第一指段的一端设置有能够与所述涡轮啮合的蜗杆，所述第一指段设置蜗杆的一端与所述舵机座另一端的下部铰接；
所述第二指段设计为倒三角形，所述第二指段的第一底角端与所述第一指段的另一端铰接，所述第二指段的第二底角端与所述第三指段铰接；
所述第一连杆的一端铰接在所述舵机座另一端的上部，所述第一连杆的另一端贯穿所述第一指段与所述第二指段的顶角端铰接；
所述第二连杆的一端铰接在所述第二指段的第一底角端，所述第二连杆的另一端贯穿所述第二指段与所述第三指段铰接；
所述运动控制系统包括电源单元、稳压单元、主控单元、舵机驱动板和第二nRF24L01无线通信单元；
所述主控单元通过所述舵机驱动板驱动连接各个手指外骨骼的舵机；
所述主控单元还连接所述第二nRF24L01无线通信单元，以接收所述感知设备发送的运动参数；
所述电源单元通过所述稳压单元向所述运动控制系统提供电源；
所述辅助运动设备的运动耦合关系为
，其中，PIP为近指关节的弯曲角度，IP为指间关节的弯曲角度。
2.根据权利要求1所述的手部康复训练系统，其特征在于：所述手指外骨骼贴近手指一侧设置有压力传感器，所述压力传感器与所述主控单元连接，用于采集训练时所述手指外骨骼与手指之间的作用力。
3.根据权利要求1所述的手部康复训练系统，其特征在于：该手部康复训练系统还包括康复评估设备，所述康复评估设备，在康复评估时佩戴在使用者的患侧手上以监测使用者的患侧手部的手指康复指标，通过与康复管理平台网络连接上传手指康复指标进行康复情况的可视化与智能评估。
4.根据权利要求3所述的手部康复训练系统，其特征在于：所述康复评估设备包括康复评估手套本体及用于手指康复指标监测的监测控制系统；
所述监测控制系统包括有第二弯曲度传感器、薄膜压力传感器、稳压电源模块、第二AVR单片机、第二蓝牙模块和第二电阻电压转换模块；
所述第二弯曲度传感器，设置在康复评估手套本体每个手指处；所述薄膜压力传感器，设置在康复评估手套本体的指尖处；所述第二弯曲度传感器和所述薄膜压力传感器通过所述第二电阻电压转换模块连接到所述第二AVR单片机，以采集手部的康复指标参数；
所述第二AVR单片机连接所述第二蓝牙模块，以实现与移动终端无线通信，并通过所述移动终端与康复管理平台网络连接，以发送康复指标参数；
所述稳压电源模块，用于为所述康复评估设备提供工作电源。
5.根据权利要求4所述的手部康复训练系统，其特征在于，通过康复管理平台进行康复情况的可视化与智能评估执行如下操作：
先确定使用者需要评测的左手或右手；
康复评估设备检测出使用者的运动参数数据，发送给移动终端，并通过移动终端应用程序上传至康复管理平台；
应用程序通过蓝牙实时接收使用者的运动参数数据并及时反馈显示；
使用者的运动参数数据通过智能评测模型评测使用者的每一次的运动是否正常，并且通过动态表格的方式实时显示给使用者及医生查看；
所述智能评测模型采用基于随机森林的决策方法，首先将使用者的多项运动参数数据分类为三部分：灵活度、肌力、运动时间；对该数据进行标注后划分为及格或不及格两类，根据以上数据的属性及分类建立如下决策树表头：
将多组运动参数数据进行随机抽样的方式构建决策树的输入部分，对数据进行处理后计算出每个属性的信息熵、关联熵及互信熵，最终构建决策树模型；
随机抽取上百组该决策树模型之后组建随机森林模型，然后对使用者的每一组数据进行智能化分为合格及不合格，然后通过对每个手指的合格及不合格的数据进行求概率得到每个手指的功能恢复指数；
将功能恢复指数通过表格的方式显示给医生及使用者查看。
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