CN112820376A - 一种基于虚拟现实技术划船运动的偏瘫康复训练系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于虚拟现实技术划船运动的偏瘫康复训练系统，包括握杆、姿态采集模块和带电子显示屏的智控终端，所述握杆上布设有用于实现握力检测的薄膜式压力传感器以及用于实现握杆姿态信息采集的三维姿态传感器和惯性测量传感器，所述姿态采集模块包括黏贴设置在手背、小臂内侧、大臂内侧、大腿内侧、小腿内侧以及脚背上的姿态采集贴，以及佩戴在训练者腰部的，内载惯性测量单元的腰带。本发明利用人机交互原理,融合虚拟现实技术,把握力监测、姿态动作监测、交互式虚拟场景、康复评估有机地结合起来,在康复训练过程中增加训练的乐趣,提高病人的主动康复的积极性和整体康复训练效果。
Description
技术领域
本发明涉及康复训练系统领域，具体涉及一种基于虚拟现实技术划船运动的偏瘫康复训练系统。
背景技术
近年来,随着我国人民生活水平的提高以及社会老龄化程度的加剧,心脑血管疾病以及其他因素引起的老年人中风、四肢运动功能障碍现象越来越普遍,不仅严重影响了患者的正常生活,也对家庭和社会造成了巨大的负担。当前国内大部分医院使用的设备过于简易,且没有形成统一的评估标准,一个康复医生往往只能专心服务一个患者,耗费大量的医务资源,且康复训练方法往往枯燥乏味,导致康复效果差、周期长,患者甚至在不规范的康复系统中养成后期难以纠正的错误习惯。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种基于虚拟现实技术划船运动的偏瘫康复训练系统，利用人机交互原理,融合虚拟现实技术,把握力监测、动作监测、交互式虚拟场景、康复评估有机地结合起来，使整个康复治疗过程更加科学规范，从而大大提高康复训练的效果。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
一种基于虚拟现实技术划船运动的偏瘫康复训练系统，包括握杆、姿态采集模块和带电子显示屏的智控终端，所述握杆上布设有用于实现握力检测的薄膜式压力传感器以及用于实现握杆姿态信息采集的三维姿态传感器和惯性测量传感器，所述姿态采集模块包括黏贴设置在手背、小臂内侧、大臂内侧、大腿内侧、小腿内侧以及脚背上的姿态采集贴，以及佩戴在训练者腰部的，内载惯性测量单元的腰带，所述智控终端内载：
运动姿态识别模块，用于基于预设的无限深度神经网络模型根据姿态采集模块所采集到的三维位移矢量和三维姿态数据实现人体运动姿态的识别，并根据握杆的三维位移矢量和三维姿态数据实现握杆运动姿态的识别；
运动姿态模拟模块，用于根据人体运动姿态和握杆运动姿态的识别结果驱动对应的人体模型、握杆模型和船体模型作出相应的动作，从而实现运动姿态的模拟；
综合评估模块，用于基于握力参数以及运动姿态的识别结果，基于Bi-LSTM+Attention模型实现动作标准与否的评估，并输出对应的评估结果。
进一步地，每一个姿态采集贴均内载惯性测量单元和三维姿态传感单元，用于实现手背、小臂内侧、大臂内侧、大腿内侧、小腿内侧以及脚背三维位移矢量和三维姿态数据的采集。
进一步地，所述姿态采集贴包括橡胶囊、内载于橡胶囊内的电路板以及内载于电路板上的三维姿态传感单元、惯性测量单元、供电单元和无线通讯单元，以及与橡胶囊尺寸适配的一次性医用贴膜。
进一步地，所述握杆呈圆柱体结构，薄膜式压力传感器全覆盖其外圆周面设置。
进一步地，所述人体模型、握杆模型和船体模型之间存在联动关系，运动姿态模拟模块首先根据人体运动姿态和握杆运动姿态的识别结果输出船体的运动姿态信息，然后根据人体运动姿态、握杆运动姿态和船体的运动姿态信息驱动对应的人体模型、握杆模型和船体模型作出相应的动作，并经电子显示屏进行播放，从而实现运动姿态的模拟。
进一步地，所述无限深度神经网络模型的同层神经元之间存在反馈连接。
进一步地，所述评估结果包括动作标准与否的评分结果以及对应的标准动作教学视频。
进一步地，所述智控终端内载一训练任务规划模块，用于根据用户录入的偏瘫指标配置对应的康复任务，并以每天/每周需完成训练任务的方式进行康复任务的分配，每一个康复任务均内载康复动作指导音频，训练过程中用户需要根据康复动作指导音频作出相应的划船训练动作。
本发明具有以下有益效果：
利用人机交互原理,融合虚拟现实技术,把握力监测、姿态动作监测、交互式虚拟场景、康复评估有机地结合起来,在康复训练过程中增加训练的乐趣,提高病人的主动康复的积极性和整体康复训练效果。同时,将康复训练与康复评估贯穿于整个康复治疗过程中,在训练的同时可根据评估系统获得实时反馈,确保康复训练的质量。
附图说明
图1为本发明实施例一种基于虚拟现实技术划船运动的偏瘫康复训练系统的系统框图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
如图1所示，本发明实施例提供了一种基于虚拟现实技术划船运动的偏瘫康复训练系统，包括握杆、姿态采集模块和带电子显示屏的智控终端，所述握杆上布设有用于实现握力检测的薄膜式压力传感器以及用于实现握杆姿态信息采集的三维姿态传感器和惯性测量传感器，所述姿态采集模块包括黏贴设置在手背、小臂内侧、大臂内侧、大腿内侧、小腿内侧以及脚背上的姿态采集贴，以及佩戴在训练者腰部的，内载惯性测量单元的腰带，所述智控终端内载：
运动姿态识别模块，用于基于预设的无限深度神经网络模型根据姿态采集模块所采集到的三维位移矢量和三维姿态数据实现人体运动姿态的识别，并根据握杆的三维位移矢量和三维姿态数据实现握杆运动姿态的识别；
运动姿态模拟模块，用于根据人体运动姿态和握杆运动姿态的识别结果驱动对应的人体模型、握杆模型和船体模型作出相应的动作，从而实现运动姿态的模拟；
综合评估模块，用于基于握力参数以及运动姿态的识别结果，基于Bi-LSTM+Attention模型实现动作标准与否的评估，并输出对应的评估结果。
本实施例中，每一个姿态采集贴均内载惯性测量单元和三维姿态传感单元，用于实现手背、小臂内侧、大臂内侧、大腿内侧、小腿内侧以及脚背三维位移矢量和三维姿态数据的采集。
本实施例中，所述姿态采集贴包括橡胶囊、内载于橡胶囊内的电路板以及内载于电路板上的三维姿态传感单元、惯性测量单元、供电单元和无线通讯单元，以及与橡胶囊尺寸适配的一次性医用贴膜。
本实施例中，所述握杆呈圆柱体结构，薄膜式压力传感器全覆盖其外圆周面设置。
本实施例中，所述人体模型、握杆模型和船体模型之间存在联动关系，运动姿态模拟模块首先根据人体运动姿态和握杆运动姿态的识别结果输出船体的运动姿态信息，然后根据人体运动姿态、握杆运动姿态和船体的运动姿态信息驱动对应的人体模型、握杆模型和船体模型作出相应的动作，并经电子显示屏进行播放，从而实现运动姿态的模拟。
本实施例中，所述无限深度神经网络模型的同层神经元之间存在反馈连接。
本实施例中，所述评估结果包括动作标准与否的评分结果以及对应的标准动作教学视频。
本实施例中，所述智控终端内载一训练任务规划模块，用于根据用户录入的偏瘫指标配置对应的康复任务，并以每天/每周需完成训练任务的方式进行康复任务的分配，训练时，以游戏的模式进行，每一个康复任务均内载康复动作指导音频，训练过程中用户需要根据康复动作指导音频作出相应的划船训练动作。
本具体实施使用时，用户首先经注册登录模块实现注册登录，然后进入训练任务规划模块，录入对应的偏瘫指标，系统根据内载的模糊神经网络算法根据用户录入的偏瘫指标配置对应的康复任务，并以每天/每周需完成训练任务的方式进行康复任务的分配，每一个康复任务对应一个训练模块，用户点击对应的训练模块即可进入对应的训练场景。训练前，用户需开启握杆上的供电按钮，实现薄膜式压力传感器、三维姿态传感器和惯性测量传感器的启动，同时完成对应姿态采集贴的佩戴(每一个姿态采集贴均标记有对应的位置标记，且每一个姿态采集贴均内载一与其所对应的位置匹配的身份标签)；训练时，以游戏的模式进行，通过运动姿态识别模块基于预设的无限深度神经网络模型根据姿态采集模块所采集到的三维位移矢量和三维姿态数据实现人体运动姿态的识别，并根据握杆的三维位移矢量和三维姿态数据实现握杆运动姿态的识别；然后通过运动姿态模拟模块根据人体运动姿态和握杆运动姿态的识别结果驱动对应的人体模型、握杆模型和船体模型作出相应的动作，从而实现运动姿态的模拟；同时，在训练过程中，通过综合评估模块基于握力参数以及运动姿态的识别结果，基于Bi-LSTM+Attention模型实现动作标准与否的评估，并输出对应的评估结果，从而获得训练结果的实时反馈，确保康复训练的质量。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。
Claims (8)
1.一种基于虚拟现实技术划船运动的偏瘫康复训练系统，其特征在于，包括握杆、姿态采集模块和带电子显示屏的智控终端，所述握杆上布设有用于实现握力检测的薄膜式压力传感器以及用于实现握杆姿态信息采集的三维姿态传感器和惯性测量传感器，所述姿态采集模块包括黏贴设置在手背、小臂内侧、大臂内侧、大腿内侧、小腿内侧以及脚背上的姿态采集贴，以及佩戴在训练者腰部的，内载惯性测量单元的腰带，所述智控终端内载：
运动姿态识别模块，用于基于预设的无限深度神经网络模型根据姿态采集模块所采集到的三维位移矢量和三维姿态数据实现人体运动姿态的识别，并根据握杆的三维位移矢量和三维姿态数据实现握杆运动姿态的识别；
运动姿态模拟模块，用于根据人体运动姿态和握杆运动姿态的识别结果驱动对应的人体模型、握杆模型和船体模型作出相应的动作，从而实现运动姿态的模拟；
综合评估模块，用于基于握力参数以及运动姿态的识别结果，基于Bi-LSTM+Attention模型实现动作标准与否的评估，并输出对应的评估结果。
2.如权利要求1所述的一种基于虚拟现实技术划船运动的偏瘫康复训练系统，其特征在于：每一个姿态采集贴均内载惯性测量单元和三维姿态传感单元，用于实现手背、小臂内侧、大臂内侧、大腿内侧、小腿内侧以及脚背三维位移矢量和三维姿态数据的采集。
3.如权利要求1所述的一种基于虚拟现实技术划船运动的偏瘫康复训练系统，其特征在于：所述姿态采集贴包括橡胶囊、内载于橡胶囊内的电路板以及内载于电路板上的三维姿态传感单元、惯性测量单元、供电单元和无线通讯单元，以及与橡胶囊尺寸适配的一次性医用贴膜。
4.如权利要求1所述的一种基于虚拟现实技术划船运动的偏瘫康复训练系统，其特征在于：所述握杆呈圆柱体结构，薄膜式压力传感器全覆盖其外圆周面设置。
5.如权利要求1所述的一种基于虚拟现实技术划船运动的偏瘫康复训练系统，其特征在于：所述人体模型、握杆模型和船体模型之间存在联动关系，运动姿态模拟模块首先根据人体运动姿态和握杆运动姿态的识别结果输出船体的运动姿态信息，然后根据人体运动姿态、握杆运动姿态和船体的运动姿态信息驱动对应的人体模型、握杆模型和船体模型作出相应的动作，并经电子显示屏进行播放，从而实现运动姿态的模拟。
6.如权利要求1所述的一种基于虚拟现实技术划船运动的偏瘫康复训练系统，其特征在于：所述无限深度神经网络模型的同层神经元之间存在反馈连接。
7.如权利要求1所述的一种基于虚拟现实技术划船运动的偏瘫康复训练系统，其特征在于：所述评估结果包括动作标准与否的评分结果以及对应的标准动作教学视频。
8.如权利要求1所述的一种基于虚拟现实技术划船运动的偏瘫康复训练系统，其特征在于：所述智控终端内载一训练任务规划模块，用于根据用户录入的偏瘫指标配置对应的康复任务，并以每天/每周需完成训练任务的方式进行康复任务的分配，每一个康复任务均内载康复动作指导音频，训练过程中用户需要根据康复动作指导音频作出相应的划船训练动作。
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