CN114602138B - 基于人体运动模型的上肢个性化康复训练方法和系统 - Google Patents
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Abstract
提供一种基于人体运动模型的上肢个性化康复训练方法和系统，包括：测量并输入患者上肢尺寸和各关节活动度参数；基于预先建立的人体运动学模型计算患者上肢末端的活动轨迹的最大范围；自动生成虚拟现实训练游戏的参数设置，控制调整康复训练装置手柄的运动轨迹，不同游戏内容对应不同关节的运动训练，系统内预先存储正常人上肢各关节的最大活动度，通过将正常人上肢各关节的最大活动度和患者两侧各关节的最大活动角度对比，自动判断哪些关节活动度不够而需要进行训练，匹配相应的游戏内容，游戏难度通过设置各游戏中肢体末端不同运动轨迹对应的游戏得分实现。本发明设置个性化的康复训练范式，能够在提高康复训练效果的同时保障训练过程中的安全。
Description
技术领域
本发明涉及肢体运动康复训练领域，特别涉及一种基于人体运动模型的上肢个性化康复训练方法和系统，用于提供个性化的康复训练方案。
背景技术
我国每年新增脑卒中患者200多万人，而且呈逐年上升趋势，其中，55-75％的脑卒中患者表现出运动功能障碍。同时，脑瘫、脑外伤等引起的脑功能损伤也会导致肢体运动功能障碍，给患者及其家庭、社会带来了沉重的负担。
基于智能化设备的康复训练是恢复患者运动功能的重要手段，而针对患者的不同情况制定个性化的康复训练处方是保障训练效果的重要条件。然而，目前的康复训练设备大多训练任务和难度固定或仅划分固定等级，不能根据患者的功能水平进行调整，导致训练内容和难度与患者当前的功能水平不匹配。难度过大会打击患者训练的积极性，太简单又不能达到最佳的训练效果。另外，一些带动患者进行被动训练的康复设备，预设的运动轨迹是按照正常人体运动范围设计的，而患者由于一些关节活动范围受限，不能达到预设的运动范围，强行训练会存在肌肉拉伤、关节脱位等损伤的风险。
因此，针对患者的肢体尺寸参数和关节活动范围个性化设置训练内容、难度和运动轨迹十分必要。
发明内容
基于上述问题，本发明的目的是提供一种基于人体运动模型的上肢个性化康复训练方法和系统。具体地，其康复训练方法包括以下步骤：
1)测量并输入患者上肢尺寸参数和各关节活动度参数，包括双侧手掌、前臂、上臂的长度，以及双侧腕关节、肘关节和肩关节在各个自由度上的最大活动角度。
2)根据输入的患者上肢尺寸参数和各关节活动度参数，基于预先建立的人体运动学模型自动计算患者上肢末端活动轨迹的最大范围。
3)根据活动轨迹的最大范围，自动生成虚拟现实训练游戏的参数设置，包括选择游戏内容、设置游戏难度、设置训练模式，并且控制调整康复训练装置手柄的运动轨迹，以及控制调整康复训练装置手柄的运动轨迹，不同的游戏内容对应不同关节的运动训练，系统内预先存储了正常人上肢各关节的最大活动度，模型通过将正常人上肢各关节的最大活动度和患者两侧各关节的最大活动角度对比，自动判断哪些关节活动度不够而需要进行训练，从而匹配相应的游戏内容，游戏难度通过设置各游戏中肢体末端不同运动轨迹对应的游戏得分实现，训练模式包括关节活动度训练、运动姿态训练和被动训练。
4)利用设置(例如绑定)在上肢上的运动传感单元(例如运动传感器)测量并计算患者实际运动过程中各关节的角度，并且利用预先建立的人体运动学模型计算得到肢体末端的实际运动轨迹，并与虚拟现实游戏结合进行拟实交互训练。预先建立的人体运动学模型为多自由度刚体模型，将上肢简化为上臂、前臂和手三个刚体，分别由肩关节、肘关节和腕关节连接而成。其中肩关节具有屈/伸、外展/内收、内/外旋三个运动自由度，肘关节具有屈/伸和前臂旋前/旋后两个自由度，腕关节具有屈/伸和外展/内收两个自由度。通过输入患者上肢尺寸参数和各关节活动度参数，该预先建立的人体运动学模型能够计算得到患者上肢末端在三维空间的最大活动范围。
在一个有利实施例中，上述步骤3)中虚拟现实训练游戏的参数设置包括选择游戏内容、设置游戏难度、设置训练模式等。
具体地，不同游戏内容对应不同关节的运动训练，系统根据患者两侧各关节的最大活动角度自动判断哪些关节活动度不够需要进行训练，从而匹配相应的游戏内容。根据一个实施例，游戏1主要训练肩关节活动，游戏2主要训练肘关节活动，游戏3训练腕关节活动，游戏4为关节联动训练。系统内预先存储了正常人上肢各关节的最大活动度，当模型计算得到的肩关节最大活动范围小于正常人的肩关节活动度时，推荐进行游戏1训练；当模型计算得到的肘关节最大活动范围小于正常人的肘关节活动度时，推荐进行游戏2训练；当模型计算得到的腕关节最大活动范围小于正常人的腕关节活动度时，推荐进行游戏3训练；此外，除针对各关节的单独游戏训练外，还推荐进行游戏4训练；当某一关节的活动范围符合正常人的关节活动度时，不进行相应游戏的训练。
训练模式包括关节活动度训练、运动姿态训练和被动训练，其中关节活动度训练和运动姿态训练为患者主动训练，利用运动传感器结合虚拟现实游戏实现，被动训练利用训练装置的运动带动患者上肢进行训练。当患者不具备主动运动能力时，选用被动训练；当患者某一关节具有主动运动能力时，但主动活动范围不够时，选用关节活动度训练；当患者关节活动度达到较大范围，但运动姿态不正常时，选用运动姿态训练。
游戏难度通过设置各游戏中肢体末端不同运动轨迹对应的游戏得分实现，具体为：
在关节活动度训练模式下，游戏内容为伸够游戏，虚拟现实游戏中需要伸够的目标物体根据人体运动学模型计算得到的患者在三维空间的最大活动范围分布，分别布置在最大活动范围外周轨迹以及按最大活动范围的不同比例设置的外周轨迹上；触碰到不同外周轨迹上的目标所得分值不同，轨迹范围越大得分越高，触碰到所有目标为满分。根据一个实施例，伸够游戏难度设置方法为：虚拟现实游戏中需要伸够的目标物体均处于模型计算得到的患者最大活动范围内，分布在最大活动范围外周轨迹、最大活动范围90％的外周轨迹以及最大活动范围80％的外周轨迹上；触碰到最大活动范围外周轨迹上的目标得5分，触碰到最大活动范围90％的外周轨迹上的目标得3分，触碰到最大活动范围80％的外周轨迹上的目标得1分，触碰到所有目标为满分。根据另一个实施例，伸够游戏难度设置方法也可以为：虚拟现实游戏中需要伸够的目标物体分布在最大活动范围外周轨迹、最大活动范围110％的外周轨迹以及最大活动范围90％的外周轨迹上；触碰到最大活动范围外周轨迹上的目标得3分，触碰到最大活动范围110％的外周轨迹上的目标得5分，触碰到最大活动范围90％的外周轨迹上的目标得1分，触碰到所有目标为满分。
在运动姿态训练模式下，游戏内容为目标跟踪游戏，难度设置方法为：游戏内设置有一些正常人执行特定动作时上肢末端的运动轨迹，通过输入患者上肢尺寸参数，人体运动学模型可以计算得到患者执行该动作对应的标准运动轨迹，将其设置为目标移动轨迹，计算患者跟踪目标过程中实际运动轨迹与目标轨迹的拟合度，完全拟合为满分，实际得分为满分*拟合度。具体地，拟合度在0-1之间，可通过计算两条轨迹曲线的决定系数R2得到，计算方法为：
假设目标轨迹B1为数据序列Yi，实际运动轨迹B2为数据序列yi，序列Yi的平均值为则拟合度R2为：
在被动训练模式下，难度设置方法为：训练装置手柄的运动轨迹根据模型计算得到的患者最大活动范围的外周轨迹进行设置，难度等级越大，运动范围越大，且手柄的运动范围不超过患者最大活动范围的外周轨迹。
本发明的另一方面提供一种基于人体运动模型的上肢个性化康复训练系统，其特征在于：
康复训练系统包括：运动传感单元，其为绑定在患者上肢各节段的运动传感器，用于检测患者肢体运动参数；运动康复训练单元，其为上肢康复训练机构，用于带动患者上肢进行康复训练；虚拟现实交互单元，用于显示虚拟现实训练任务以及实现患者上肢运动与训练任务的交互；训练参数设置及显示单元，用于输入患者上肢尺寸参数和各关节活动度参数，并且显示和下载训练过程中的运动学数据。
具体地，训练参数设置及显示单元预先嵌入有人体运动学模型，当输入患者上肢尺寸参数和各关节活动度参数后，模型自动计算得到肢体末端在三维空间的最大活动范围，并依据该活动范围和输入的患者上肢尺寸参数和各关节活动度参数自动匹配游戏内容、游戏难度，设置训练模式，并将上述游戏设置参数发送到虚拟现实交互单元，显示相应的游戏界面；同时将计算得到的最大活动范围发送到上肢康复训练单元，自动设置上肢康复训练机构的运动轨迹。运动传感器检测的数据传输到所述的人体运动学模型计算得到患者运动上肢末端的位置，并将位置信息传输到所述的虚拟现实交互单元，在游戏界面中显示，进行拟实交互。为上肢康复训练机构包括手柄和连杆，手柄为患者与机构的接触部位，在连杆的带动下手柄能够实现三维空间的运动。
本发明的有益效果是，本发明针对患者的肢体尺寸参数和关节活动范围，利用人体运动模型自动计算肢体最大活动范围，个性化匹配训练内容、难度和运动轨迹，避免无效训练和过度训练，在提高训练效率的同时提高了训练的安全性。
上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本发明进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。
附图说明
在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本发明公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本发明范围的限制。
图1为本发明实施例的一种基于人体运动模型的上肢个性化康复训练方法的实施步骤；
图2为本发明实施例的关节活动度训练模式下伸够游戏设置的示意图；
图3为本发明实施例的运动姿态训练模式下目标跟踪游戏设置的示意图；
图4为本发明实施例的基于人体运动模型的上肢个性化康复训练系统的结构组成示意图。
具体实施方式
在下文中，仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样，在不脱离本发明的精神或范围的情况下，可通过各种不同方式修改所描述的实施例。因此，附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。
以下通过附图详细地描述根据本发明的基于人体运动模型的上肢个性化康复训练方法和系统。
图1示出了一种基于人体运动模型的上肢个性化康复训练方法，其包括以下步骤：
S1.测量并输入患者上肢尺寸参数和各关节活动度参数，包括双侧手掌、前臂、上臂的长度，以及双侧腕关节、肘关节和肩关节在各个自由度上的最大活动角度。
S2.根据输入的上肢尺寸参数和各关节活动度参数，基于预先建立的人体运动学模型计算患者上肢末端活动轨迹的最大范围。
S3.根据活动轨迹的最大范围自动生成虚拟现实训练游戏的参数设置，包括选择游戏内容、设置游戏难度、设置训练模式等，同时控制调整康复训练装置手柄的运动轨迹。
S4.患者进行运动训练，利用绑定在上肢上的运动传感器测量并计算患者实际运动过程中各关节的角度，通过预先建立的模型计算得到肢体末端的实际运动轨迹，并与虚拟现实游戏结合进行拟实交互训练。
其中，步骤S2预先建立的人体运动学模型为将上肢各节段简化为刚体建立的多自由度刚体模型，可以通过输入各节段长度和各关节角度计算得到肢体末端的位置。利用该模型，输入所述的患者上肢尺寸参数和各关节活动度参数，能够计算得到患者上肢末端在三维空间的最大活动范围。
上述步骤S3中虚拟现实训练游戏的参数设置，包括选择游戏内容、设置游戏难度、设置训练模式等。
其中，不同游戏内容对应不同关节的运动训练，系统根据患者两侧各关节的最大活动角度自动判断哪些关节活动度不够需要进行训练，从而匹配相应的游戏内容。比如，游戏1主要训练肩关节活动，游戏2主要训练肘关节活动，游戏3训练腕关节活动，游戏4为关节联动训练。系统内预先存储了正常人上肢各关节的最大活动度，当模型计算得到的肩关节最大活动范围小于正常人的肩关节活动度时，推荐进行游戏1训练；当模型计算得到的肘关节最大活动范围小于正常人的肘关节活动度时，推荐进行游戏2训练；当模型计算得到的腕关节最大活动范围小于正常人的腕关节活动度时，推荐进行游戏3训练；此外，除针对各关节的单独游戏训练外，还推荐进行游戏4训练；当某一关节的活动范围符合正常人的关节活动度时，不进行相应游戏的训练。
训练模式包括关节活动度训练、运动姿态训练和被动训练，其中关节活动度训练和运动姿态训练为患者主动训练，利用运动传感器结合虚拟现实游戏实现，被动训练利用训练装置的运动带动患者上肢进行训练。当患者不具备主动运动能力时，选用被动训练；当患者某一关节具有主动运动能力时，但主动活动范围不够时，选用关节活动度训练；当患者关节活动度达到较大范围，但运动姿态不正常时，选用运动姿态训练。
游戏难度通过设置各游戏中肢体末端不同运动轨迹对应的游戏得分实现，具体为：
如图2所示，在关节活动度训练模式下，游戏内容为伸够游戏，虚拟现实游戏中需要伸够的目标物体A5根据模型计算得到的患者在前、后、左、右各个方向三维空间的最大活动范围分布，分别布置在最大活动范围外周轨迹A1以及按最大活动范围的不同比例设置的外周轨迹A2、A3、A4上；触碰到不同外周轨迹上的目标所得分值不同，轨迹范围越大得分越高，触碰到所有目标为满分。比如，伸够游戏可以设置为：虚拟现实游戏中需要伸够的目标物体A5分布在最大活动范围外周轨迹A1、最大活动范围110％的外周轨迹A2以及最大活动范围90％的外周轨迹A3上；触碰到最大活动范围外周轨迹A1上的目标A5得3分，触碰到最大活动范围110％的外周轨迹A2上的目标A5得5分，触碰到最大活动范围90％的外周轨迹A3上的目标A5得1分，触碰到所有目标A5为满分。伸够游戏还可以设置为：虚拟现实游戏中需要伸够的目标物体A5均处于模型计算得到的患者最大活动范围内，分布在最大活动范围外周轨迹A1、最大活动范围90％的外周轨迹A3以及最大活动范围80％的外周轨迹A4上；触碰到最大活动范围外周轨迹A1上的目标A5得5分，触碰到最大活动范围90％的外周轨迹A3上的目标A5得3分，触碰到最大活动范围80％的外周轨迹A4上的目标A5得1分，触碰到所有目标A5为满分。
如图3所示，运动姿态训练模式下，游戏内容为目标跟踪游戏，难度设置方法为：游戏内设置有一些正常人执行特定动作时上肢末端的运动轨迹，通过输入患者上肢尺寸参数，人体运动学模型可以计算得到患者执行该动作对应的标准运动轨迹，将其设置为目标B3的移动轨迹B1，计算患者跟踪目标过程中实际运动轨迹B2与目标轨迹B1的拟合度，完全拟合为满分，实际得分为满分*拟合度。具体地，拟合度在0-1之间，为两条轨迹曲线的线性回归决定系数R2，计算方法为：
假设目标轨迹B1为数据序列Yi，实际运动轨迹B2为数据序列yi，序列Yi的平均值为则R2为：
在被动训练模式下，难度设置方法为：训练装置手柄的运动轨迹根据模型计算得到的患者最大活动范围的外周轨迹进行设置，难度等级越大，运动范围越大，且手柄的运动范围不超过患者最大活动范围的外周轨迹。
如图4所示，本发明的基于人体运动模型的上肢个性化康复训练系统C包括：运动传感单元C1，为绑定在患者上肢各节段(上臂、前臂、手部)的运动传感器(C11、C12、C13)以及绑定在躯干的运动传感器C14，用于检测患者相应肢体节段的运动加速度、角速度参数；运动康复训练单元C2，为上肢康复训练机构，用于带动患者上肢进行康复训练；虚拟现实交互单元C3，用于显示虚拟现实训练任务以及实现患者上肢运动与训练任务的交互；训练参数设置及显示单元C4，用于输入患者上肢尺寸参数和各关节活动度参数，以及显示和下载训练过程中的运动学数据。
具体地，训练参数设置及显示单元C4预先嵌入了人体运动学模型，当输入患者上肢尺寸参数和各关节活动度参数后，模型自动计算得到肢体末端在三维空间的最大活动范围，并依据该活动范围和输入的患者上肢尺寸参数和各关节活动度参数自动匹配游戏内容、游戏难度，设置训练模式，并将上述游戏设置参数发送到虚拟现实交互单元C3，显示相应的游戏界面；同时将计算得到的最大活动范围发送到上肢康复训练单元C2，自动设置上肢康复训练机构的运动轨迹。运动传感器C11-C14检测的数据传输到所述的人体运动学模型计算得到患者运动上肢末端的位置，并将位置信息传输到所述的虚拟现实交互单元C3，在游戏界面中显示，进行拟实交互。上肢康复训练单元C2的上肢康复训练机构包括手柄C21和连杆C22，手柄C21为患者与机构的接触部位，在连杆C22的带动下手柄C21能够实现三维空间的运动。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换，而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (4)
1.一种基于人体运动模型的上肢个性化康复训练方法，其特征在于，包括以下步骤：
测量并输入患者上肢尺寸参数和各关节活动度参数；
根据所输入的患者上肢尺寸参数和各关节活动度参数，基于预先建立的人体运动学模型自动计算患者上肢末端的活动轨迹的最大范围；
根据活动轨迹的最大范围，自动生成虚拟现实训练游戏的参数设置，包括选择游戏内容、设置游戏难度、设置训练模式，并且控制调整康复训练装置手柄的运动轨迹，不同的游戏内容对应不同关节的运动训练，系统内预先存储了正常人上肢各关节的最大活动度，模型通过将正常人上肢各关节的最大活动度和患者两侧各关节的最大活动角度对比，自动判断哪些关节活动度不够而需要进行训练，从而匹配相应的游戏内容，游戏难度通过设置各游戏中肢体末端不同运动轨迹对应的游戏得分实现，训练模式包括关节活动度训练、运动姿态训练和被动训练；
利用设置在上肢上的运动传感单元测量并计算患者实际运动过程中各关节的角度，并且利用预先建立的人体运动学模型计算得到肢体末端的实际运动轨迹，并与虚拟现实游戏结合进行拟实交互训练；
其中，预先建立的人体运动学模型为多自由度刚体模型，将上肢简化为上臂、前臂和手三个刚体，分别由肩关节、肘关节和腕关节连接而成，能够通过输入各节段的长度和各关节的角度而计算得到肢体末端的位置，通过输入患者上肢尺寸参数和各关节活动度参数，该预先建立的人体运动学模型能够计算得到患者上肢末端在三维空间的最大活动范围，
其中，根据以下步骤实现不同的游戏难度：在关节活动度训练模式下，游戏内容为伸够游戏，虚拟现实游戏中需要伸够的目标物体根据人体运动学模型计算得到的患者在三维空间的最大活动范围分布，并且分别布置在最大活动范围外周轨迹以及按最大活动范围的不同比例设置的外周轨迹上；触碰到不同外周轨迹上的目标所得分值不同，轨迹范围越大得分越高，触碰到所有目标为满分；在运动姿态训练模式下，游戏内容为目标跟踪游戏，人体运动学模型根据患者上肢尺寸参数和正常人体执行某一动作时上肢末端的运动轨迹自动设置目标移动轨迹，计算患者跟踪目标过程中实际运动轨迹与目标轨迹的拟合度，完全拟合为满分，实际得分为满分*拟合度；在被动训练模式下，训练装置手柄的运动轨迹根据人体运动学模型计算得到的患者最大活动范围的外周轨迹进行设置，难度等级越大，运动范围越大，且手柄的运动范围不超过患者最大活动范围的外周轨迹。
2.根据权利要求1所述的基于人体运动模型的上肢个性化康复训练方法，其特征在于，上肢尺寸参数和各关节活动度参数包括：双侧手掌、前臂、上臂的长度；以及双侧腕关节、肘关节和肩关节在各个自由度上的最大活动角度。
3.一种基于人体运动模型的上肢个性化康复训练系统，用于实施权利要求1或2所述的基于人体运动模型的上肢个性化康复训练方法，并且包括：
运动传感单元，所述运动传感单元设置在患者上肢各节段上，用于检测患者肢体运动参数；
运动康复训练单元，所述运动康复训练单元作为上肢康复训练机构用于带动患者上肢进行康复训练；
虚拟现实交互单元，所述虚拟现实交互单元用于显示虚拟现实训练任务以及实现患者上肢运动与训练任务的交互；
训练参数设置及显示单元，所述训练参数设置及显示单元用于输入患者上肢尺寸参数和各关节活动度参数，并且显示和下载训练过程中的运动学数据，
其中，在所述训练参数设置及显示单元中预先嵌入有人体运动学模型，当输入患者上肢尺寸参数和各关节活动度参数后，人体运动学模型自动计算得到肢体末端在三维空间的最大活动范围，并依据该活动范围和输入的患者上肢尺寸参数以及各关节活动度参数自动匹配游戏内容、游戏难度，设置训练模式，并将这些游戏设置参数发送到虚拟现实交互单元，显示相应的游戏界面，同时将计算得到的最大活动范围发送到上肢康复训练单元，自动设置上肢康复训练机构的运动轨迹。
4.根据权利要求3所述的基于人体运动模型的上肢个性化康复训练系统，其特征在于，所述运动传感单元所检测的数据被传输到人体运动学模型以计算得到患者运动上肢末端的位置，并将位置的信息传输到虚拟现实交互单元，在游戏界面中显示，以进行拟实交互。
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