基于视觉和本体感觉阻断的人体静态平衡能力的评估研究

发布时间：2017-09-19 16:02

  本文关键词：基于视觉和本体感觉阻断的人体静态平衡能力的评估研究

  更多相关文章： 静态平衡 小波熵 多元多尺度熵 模糊聚类分析 姿态稳定性 足底压力中心

【摘要】：人体平衡能力在日常行为活动中起着至关重要的作用,一旦人体平衡能力受损,将导致跌倒、运动控制障碍等生理疾病,因此人体平衡能力的评估研究对平衡功能障碍患者的病例分析和康复治疗尤为重要。人体平衡的维持是中枢神经综合多方面的感觉信息进行决策,然后通过肢体的各个关节、肌肉等对决策进行实施的过程,其中任何环节出现问题都会对人体平衡能力产生一定的影响。本文的实验条件是基于测力板和姿态模块相结合的人体静态平衡检测系统,对人体静态平衡相关指标的提取方法和平衡能力的评估方法展开了较深入的研究,设计了基于海绵垫的本体感觉阻断实验,探讨了视觉和本体感觉阻断情况下人体静态平衡调节的运动力学信息变化过程,以及不同特征信息与平衡能力的关系。现将本文的主要研究工作成果及创新点归纳如下:(1)相对于传统基于足底压力中心的相关指标进行分析研究,本文设计了对人体头部运动参数、髋部运动参数、足底压力中心与重心轨迹三个主要部位的信息进行数据采集的方法,几乎涵盖了与人体平衡能力相关的重要身体部位的信息采集,使平衡数据信息的采集更全面,也使评估结果更加准确可靠并更具说服力。(2)本文应用海绵垫置于静态平衡仪刚性踏板上面对本体感觉实施阻断,当海绵垫达到一定厚度时可认为消除来自足底和踝关节的本体感觉信息输入,这种阻断方法简单有效实用。通过测力平板+海绵垫,可定量研究本体感觉阻断和睁眼、闭眼视觉阻断时不同感知状态下姿势稳定性变化。(3)本文综合足底压力中心坐标的相关指标和姿态模块的输出信号等运动力学参数进行统计学分析,运用主成分分析的方法对不同测试模式下人体的静态平衡能力给出了一个综合评价指标,并对视觉和本体感觉阻断时人体平衡相关指标进行了分析研究,得出相关指标与人体静态平衡能力的关系,以及本体感觉对静态平衡稳定性的影响比视觉大等具有指导和参考价值的结论。(4)针对传统多元多尺度熵在处理大量输入变量时,由于计算量大而容易发生内存溢出的问题,本文在算法上对传统多元多尺度熵进行了改进,并就传统多元样本熵与改进的多元样本熵分别对人体平衡运动力学参数进行进行特征提取,对比分析发现改进后的多元多尺度熵不仅计算速度快、发生内存溢出的可能性小,而且其特征提取效果更好。(5)人体平衡系统是一个复杂的生物系统,人体平衡相关的数据信息(如足底压力中心坐标)往往具有多时间尺度和多空间尺度的特性,小波包变换具有多尺度和多分辨率特性,多元多尺度熵具有多空间尺度特性,因此本文将提取的小波熵特征与多元多尺度熵特征相结合,其中小波熵更多的表征原始各通道信号的自身特征信息,而多元多尺度熵则表征所有原始输入信号的整体特征信息,将两者结合起来进行聚类分析,以达到对人体平衡能力进行评估划分的目的,结果表明这种划分方法对人体平衡能力的评估具有一定的可行性。
【关键词】：静态平衡 小波熵 多元多尺度熵 模糊聚类分析 姿态稳定性 足底压力中心
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R49
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 绪论11-23
• 1.1 课题研究背景和意义11-12
• 1.2 平衡能力的评估方法12-18
• 1.2.1 观察法12-13
• 1.2.2 功能性评定量表法13
• 1.2.3 平衡测试仪评估方法13-15
• 1.2.4 其它评估检测方法15-17
• 1.2.5 人体平衡能力评估的发展前景17-18
• 1.3 人体姿态平衡的影响因素及生理机制18-20
• 1.4 研究内容与论文结构20-21
• 1.5 本章小结21-23
• 第2章 静立平衡检测系统介绍与实验方案设计23-30
• 2.1 多参数静立平衡检测系统介绍23-27
• 2.1.1 系统设备介绍23-25
• 2.1.2 系统软件介绍25-27
• 2.2 实验方案设计27-29
• 2.3 本章小结29-30
• 第3章 静立平衡运动力学信号的统计学分析方法30-40
• 3.1 运动力学信号的预处理30-33
• 3.1.1 COP信号的预处理30-32
• 3.1.2 姿态模块输出信号32-33
• 3.2 静立平衡评估中针对运动力学参数的统计分析方法33-34
• 3.3 基于统计方法的结果分析34-39
• 3.3.1 统计分析34-38
• 3.3.2 统计学分析的结论38
• 3.3.3 统计学分析的优点和不足38-39
• 3.4 本章小结39-40
• 第4章 静立平衡运动力学信号的信息熵特征提取40-55
• 4.1 小波包变换40-42
• 4.1.1 小波包变换原理40-41
• 4.1.2 小波包分解41-42
• 4.2 基于小波熵的运动力学信号特征提取42-47
• 4.2.1 多尺度下的小波熵42
• 4.2.2 静立平衡运动力学信号的小波熵特征提取42-47
• 4.3 基于多元多尺度样本熵的运动力学信号特征提取47-53
• 4.3.1 多元多尺度样本熵算法47-51
• 4.3.2 改进的多元多尺度熵51-52
• 4.3.3 基于多元多尺度熵特征提取分析52-53
• 4.4 本章小结53-55
• 第5章 静立平衡运动力学信号的信息熵聚类分析方法55-63
• 5.1 聚类分析55-57
• 5.1.1 相似性度量55-56
• 5.1.2 聚类分析方法56-57
• 5.2 模糊聚类分析57-59
• 5.2.1 模糊集合理论57-58
• 5.2.2 模糊聚类算法58-59
• 5.3 实验方法与结果分析59-61
• 5.3.1 实验方法与算法步骤60-61
• 5.3.2 结果分析61
• 5.4 本章小结61-63
• 第6章 总结和展望63-65
• 6.1 本文工作总结63-64
• 6.2 研究展望64-65
• 致谢65-66
• 参考文献66-70
• 附录70

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本文编号：882550