基于Kinect的家庭辅助上肢康复训练系统设计

发布时间：2017-10-10 15:11

  本文关键词：基于Kinect的家庭辅助上肢康复训练系统设计

  更多相关文章： 康复训练 Kinect 姿势识别 肌电信号 训练评估 运动时间

【摘要】：目前,人口老龄化,高血压、脑卒中的患病率日益增长;由于交通事故、地震和海啸等因素造成的伤害,导致肢体残疾的人数逐年上升。肢体损伤通常会导致肢体功能障碍甚至缺失。医学研究表明,手术治疗仅为肢体功能重建的开始,要想恢复功能,需要结合科学的康复训练。在医疗康复领域,传统的康复训练需要穿戴复杂的设备,而且专业的康复医师也较少,整体康复医疗资源比较缺乏。人机交互式的康复训练方法可以让这个问题得到有效解决。基于人机交互的智能康复训练所需设备廉价、小型轻便,能够保证患者后期在家就可以进行辅助康复训练,从而实现康复训练的家庭化。所以,研究居家式的辅助康复训练系统具有重要的社会价值和意义。首先,利用Kinect设备,构建了一套交互式康复训练系统。该系统利用光学传感器实时获取患者的康复训练轨迹,并将训练轨迹与按照医生的要求设计的运动轨迹进行对比。通过病患与标准动作的匹配程度来评价康复训练动作完成的准确性。同时将训练与趣味性的游戏相结合,避免了康复训练的枯燥性,提高了患者训练的积极性。为了避免过度训练造成肌肉的拉伤等伤害,在训练的过程中实时地采集被训练肌肉的表面肌电信号,并对其进行疲劳分析。为科学、方便、安全的康复训练提供了有效的依据。其次,为了精确地分析肌肉的状态,确定合理的康复训练计划,提出了一种分析肌肉疲劳的方法。该方法利用两个较小的时间段内表面肌电信号的积分肌电值(integrated EMG,iEMG)差值的特征突变来判断肌肉疲劳的时间点,并以肱二头肌为例进行了实验分析。实验结果验证了该方法的有效性,该方法为保证居家康复训练的安全性提供了一定的理论依据。最后,基于人体动作识别和肌肉疲劳的分析方法完成了“家庭化、趣味化”家庭辅助康复训练系统设计,并进行了试验测试。实验结果证明,该系统具有较好的康复训练效果,而且具有一定的趣味性。本文工作拓展了Kinect的应用领域,对居家康复训练系统进行了初探性的研究,为后续实现智能的辅助康复训练以及居家康复设备的研究提供一定的理论基础和技术支撑。
【关键词】：康复训练 Kinect 姿势识别 肌电信号 训练评估 运动时间
【学位授予单位】：河北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R496
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-15
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 人机交互研究现状11-12
• 1.2.2 表面肌电信号的国内外研究现状12-13
• 1.3 本文主要工作13-14
• 1.4 文章章节安排14-15
• 第2章 Kinect开发平台15-22
• 2.1 Kinect结构15-16
• 2.2 Kinect处理识别过程16-17
• 2.3 Kinect工作原理17-19
• 2.3.1 获取深度图像17
• 2.3.2 Kinect骨架获取原理17-19
• 2.4 姿势识别19-21
• 2.5 Kinect SDK21
• 2.6 本章小结21-22
• 第3章 康复训练动作的设计与实现22-28
• 3.1 康复训练动作的设计22-24
• 3.2 设计实现24-26
• 3.3 DTW（动态时间规整）算法原理26-27
• 3.4 本章小结27-28
• 第4章 系统的交互实现28-38
• 4.1 动作获取28-29
• 4.2 虚拟环境设计29-30
• 4.2.1 系统主框架、图形、角色和声音的设计29-30
• 4.2.2 搭建康复训练环境30
• 4.3 Kinect动作捕捉30-31
• 4.4 交互设计31-36
• 4.4.1 交互设计相关算法31-32
• 4.4.2 轨迹上图形的变化32
• 4.4.3 手臂和图形的碰撞过程32-34
• 4.4.4 交互设计的实现34-36
• 4.5 康复方案设计36
• 4.6 本章小结36-38
• 第5章 基于交互动作的肱二头肌疲劳点分析38-54
• 5.1 人体表面肌电信号38-39
• 5.2 肌电信号的数据来源39-41
• 5.2.1 肌电信号的采集设备和材料39-41
• 5.2.2 肌电信号的数据41
• 5.3 肌肉疲劳点分析41-53
• 5.3.1 肌电信号特征分析41-42
• 5.3.2 实验过程42-47
• 5.3.3 分析数据得出疲劳点47-53
• 5.4 结论53
• 5.5 本章小结53-54
• 第6章 总结和展望54-56
• 参考文献56-60
• 致谢60

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本文编号：1007059