基于Kinect的社区家庭处方式康复训练系统的建立

发布时间：2017-10-07 20:36

  本文关键词：基于Kinect的社区家庭处方式康复训练系统的建立

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【摘要】：近年来随着互联网、医院和医疗卫生信息化的飞速发展,在我国老龄化程度严峻的背景下,如何为群众提供全方位的医疗服务已成为亟待解决的问题。康复运动是医疗服务的重要组成部分,也一直是医疗领域的热点。然而我国康复医疗资源如:器材、场地等有限,因此将一定程度的康复训练“搬入”家庭和社区具有积极意义。它不仅能够减轻医护人员的工作,也让患者能在轻松愉悦的环境享受医疗服务,从而加强康复效果。在医疗服务逐渐进驻社区的大背景下为了深化发展“医院——社区家庭”全方位模式,必须找到合适的仪器将病人从医院“解放”至社区家庭。合适的仪器应满足:1.从穿戴、场地和操作方法上方便动作数据采集;2.价格合适,性价比高。课题组经过研究发现Kinect传感器符合这两点要求。本课题依托中山大学附属第六医院神经内科,研讨了利用Kinect传感器采集处理数据并开发康复训练系统的可能性。主要包括1.在Microsoft Visual Studio 2010的开发环境中设计并实现基于Kinect传感器与虚拟现实的处方式康复训练前端系统,同时尝试在一个动作中利用基于均值Hausdorff距离(Mean Hausdorff Distance,MDH)进行姿势识别来对该动作评分。2.在MyEclipse 10的开发环境中构建了MVC模式的中心网站,实现患者、医生不同角色用户的交互。经测试康复训练前端系统与中心网站构成的基于Kinect的社区家庭处方式康复训练系统基本可以满足相关人员对社区家庭康复的需求。本文研究内容有:(1)针对脑卒中后遗留肢体活动障碍患者的康复特点,确定康复运动指导原则及依据——神经肌肉本体促进技术,并制定了17个康复训练动作。设计与实现康复训练动作模板,每个动作模板含该动作评分算法与动作指导。所有动作模板构成康复训练动作库,而这17个动作模板分别针对用户不同的患侧进行上肢、下肢或者全身训练。(2)以动作库的动作处方为依据,设计开发人机交互良好的训练系统。新用户创建个人编号,通过导入临床专科医生提供的运动处方,在康复前端系统窗口进行个性化设置从而生成相应训练方案。康复训练前端系统实现了采集患者基本信息、创立个人运动方案、提供康复训练指导、采集实时运动数据、识别与评分动作、反馈训练结果PDF文档和保存用户训练信息的功能。(3)在前端系统中,技术关键点在于提取Kinect传感器数据流中的深度数据并生成用户骨骼骨架skeleton实体与虚拟现实镜像。同时尝试利用MDH算法对指定动作(如动作8)中的多个评分要点进行姿势判断与识别。(4)课题组搭建了J2EE架构的配套简易网站,以患者、医生不同角色注册、登陆后可在线查阅相应信息,通过上传、下载相应文件更新本地或服务器数据。
【关键词】：Kinect 社区康复 处方 动作库 MDH姿势识别
【学位授予单位】：中山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R743.3;R49
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-10
• 第1章 引言10-16
• 1.1 课题研究背景与意义10-14
• 1.1.1 国外相关研究进展11-12
• 1.1.2 国内相关研究进展12-13
• 1.1.3 国内外研究进展分析13-14
• 1.1.4 本课题所解决问题14
• 1.2 课题研究内容14-15
• 1.3 论文组织结构15-16
• 第2章 社区家庭处方式康复训练系统的理论研究16-26
• 2.1 概述16
• 2.2 医学原理简介16-20
• 2.2.1 神经系统疾病的运动疗法16-17
• 2.2.2 神经肌肉本体促进技术PNF17-18
• 2.2.3 动作处方18-19
• 2.2.4 Barthel ADL指数19-20
• 2.3 数学原理简介20-22
• 2.3.1 Hausdorff距离20
• 2.3.2 均值Hausdorff距离20-22
• 2.4 系统的工程技术原理22-25
• 2.4.1 Kinect传感器的技术原理22-24
• 2.4.2 技术开发环境简介24-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第3章 系统总体设计与主要模块设计26-41
• 3.1 系统需求分析26-27
• 3.2 系统设计原则和目标27
• 3.3 系统框架设计和技术方案27-30
• 3.4 系统功能模块设计30-40
• 3.4.1 系统动作库设计32-35
• 3.4.2 系统服务器端数据库设计35-40
• 3.5 本章小结40-41
• 第4章 社区家庭处方式康复训练系统的实现41-74
• 4.1 康复训练前端系统各功能的实现41-56
• 4.1.1 康复训练前端系统用户界面模块的实现41-46
• 4.1.2 康复训练前端系统动作库模块的实现46-50
• 4.1.3 康复训练前端系统数据采集与处理模块的实现50-54
• 4.1.4 康复训练前端系统的人体姿势识别54-56
• 4.2 系统中心网站各功能的实现56-65
• 4.2.1 公共模块实现58-60
• 4.2.2 患者用户模块实现60-64
• 4.2.3 医生用户模块实现64-65
• 4.3 社区家庭处方式康复训练系统的测试65-73
• 4.4 本章小结73-74
• 第5章 总结与展望74-77
• 5.1 总结74-75
• 5.2 展望75-77
• 参考文献77-83
• 附录 本文作者在研究生阶段已发表的论文和获奖情况83-84
• 致谢84-85

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本文编号：989942