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基于深度学习的家用远程上肢康复动作识别系统

基于深度学习的家用远程上肢康复动作识别系统

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作者：吴荣悦上海体育学院

学位级别：硕士

研究目的:我国是世界上脑卒中发病率较高的国家,其中患者的手部运动功能障碍,致残率达到了100%。故上肢功能康复已成为现代康复医学和医疗工程研究的难点和热点。目前国内针对上肢康复的训练方案多以专业的康复医院为依托,对患者及家属... 详细信息

研究目的:我国是世界上脑卒中发病率较高的国家,其中患者的手部运动功能障碍,致残率达到了100%。故上肢功能康复已成为现代康复医学和医疗工程研究的难点和热点。目前国内针对上肢康复的训练方案多以专业的康复医院为依托,对患者及家属带来经济、生活等多方面压力。为了解决脑卒中患者在传统康复训练过程中存在的经济、生活、心理、康复效果等多方面问题,本文设计出一整套针对患者居家康复的家用上肢康复系统。研究方法:本项目开发的家用远程上肢康复动作识别系统,首先采用Open Pose算法在Open CV平台上进行人体跟踪和识别及关节角度程序设计,开发出关节角度测量模块,并在Open CV平台上开发相应的训练游戏;然后,用Py Qt5工具包将上述模块进行UI封装,开发出相应客户端;最后,采用Django框架和Bootstrap前端框架,开发所需的web模块。以上各个模块间的数据分享,则由My SQL数据库管理系统完成,完成服务器端模块的配置。为了论证出关节角度测量模块设计的可行性和误差源,本文设计了上肢康复系统对关节活动度测量精度的实验。选取一名健康成年人作为受试者,采用两种测量方法——Vicon红外高速运动捕捉系统、家用远程上肢康复动作识别系统——对受试者进行左侧肩关节外展内收、前屈后伸,以及肘关节屈伸三种关节运动角度的外同步测量,并对实验数据加以对比。研究结果:该系统可实现患者居家根据游戏进行康复训练,对反应时长、关节活动度、上肢动作完成度等训练效果均能够实时直观展示,同时实现训练效果数据的记录、保存和上传;训练数据可长期保存并上传云端,便于医师在web端及时查看;清晰掌握患者居家康复进展情况,以便在线指导更为科学、及时。“肩关节外展内收”、“肩关节前屈后伸”、“肘关节屈伸”的组内相关系数（ICC）分别为0.994、0.995和0.990,可初步得出,两种测量方式测得的数据一致性较好。Bland-Altman一致性分析表明,肩关节外展内收采样249个数据点,有6个样本点位于95%一致性界限范围（-13.2,7.5）以外,占比2.4%,两种测量方式差值的均值绝对值为3.1o,误差百分比（两种测量方式最大误差和活动范围的比值）为10.4%;肩关节前屈后伸采样201个数据点,有10个样本点位于95%一致性界限范围（-11.8,6.9）以外,占比4%,两者差值的均值绝对值为2.5o,误差百分比为8.9%;肘关节屈伸采样250个数据点,有9个样本点位于95%一致性界限范围（-4.2,9.5）以外,占比3.6%,两者差值的均值绝对值为2.6o,误差百分比为10.8%。实验数据的进一步分析发现,新系统在进行自动化测量时,会根据不同测量项目,产生某一方向的系统误差。这是由于关节在旋转过程中,二维成像的局限性导致的,详细原因如下:1.自动识别算法的局限性,导致关节点识别不稳定;2.由于关节在旋转过程中,皮肤和肌肉会相对于骨骼在旋转平面内发生一定程度的位移,从而使旋转后采集的关节点不再是旋转之前采集的位置。研究结论:本文设计的基于深度学习的家用远程上肢康复动作识别系统,充分利用并发挥了计算机视觉和便携式硬件设备的优势,能够实现对动作的识别。在上述三种活动中,两种测量方法数据的差值不随测量角度均值的变化而变化,即他们相互独立,超出95%一致性界限范围的数据量均小于5%,一致性程度较好,在康复领域认可的误差范围内。

关键词：脑卒中家用远程上肢康复动作识别系统关节活动度测量精度

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第十二届全国体育科学大会

作者：谢军吴荣悦刘翠鲜蒋超上海体育学院

研究目的:我国是世界上脑卒中发病率较高的国家,其中患者的手部运动功能障碍,致残率达到了100%。脑卒中是成年人身体残疾的主要原因。脑卒中患者可能会遭受一些神经损伤,其中85%的人会出现上肢麻痹的症状。此外,上肢和手功能受损是较为... 详细信息

研究目的:我国是世界上脑卒中发病率较高的国家,其中患者的手部运动功能障碍,致残率达到了100%。脑卒中是成年人身体残疾的主要原因。脑卒中患者可能会遭受一些神经损伤,其中85%的人会出现上肢麻痹的症状。此外,上肢和手功能受损是较为常见的慢性期表现,50%左右的存活患者均会出现相关症状。故上肢功能康复已成为现代康复医学和医疗工程研究的难点和热点。目前国内针对上肢康复的训练方案多以专业的康复医院为依托,对患者及家属带来经济、生活等多方面压力。为了解决脑卒中患者在传统康复训练过程中存在的经济、生活、心理、康复效果等多方面问题,本文设计出一整套针对患者居家康复的家用上肢康复系统。研究方法:本项目开发的家用远程上肢康复动作识别系统,首先采用Open Pose算法在Open CV平台上进行人体跟踪和识别及关节角度程序设计,开发出关节测量角度模块,并在OpenCV平台上开发相应的训练游戏;然后,用PyQt5工具包将上述模块进行UI封装,开发出相应客户端;最后,采用Django框架和Bootstrap前端框架,开发所需的web模块。以上各个模块间的数据分享,则由MySQL数据库管理系统完成,完成服务器端模块的配置。基于python平台,运用数据库原理,设计出规范的数据库,减少冗余数据。首先对数据进行概念模型设计,将新建系统的实际对象抽象为实体和联系,建立包含有患者信息表,游戏评价信息表,关节活动度评定信息表,医生信息表和医生评价表等相关信息。为了论证出关节测量角度模块设计的可行性和误差源,本文设计了上肢康复系统对关节活动度测量精度的实验。选取一名健康成年人作为受试者,采用两种测量方法——Vicon红外高速运动捕捉系统、家用远程上肢康复动作识别系统——对受试者进行左侧肩关节外展内收、前屈后伸,以及肘关节屈伸三种关节运动角度的外同步测量,并对实验数据加以对比。研究结果:该系统可实现患者居家根据游戏进行康复训练,对反应时长、关节活动度、上肢动作完成度等训练效果均能够实时直观展示,同时实现训练效果数据的记录、保存和上传;训练数据可长期保存并上传云端,便于医师在web端及时查看;清晰掌握患者居家康复进展情况,以便在线指导更为科学、及时。系统精度验证实验显示,"肩关节外展内收"、"肩关节前屈后伸"、"肘关节屈伸"的组内相关系数(ICC)分别为0.994、0.995和0.990,可初步得出,两种测量方式测得的数据一致性较好。Bland-Altman一致性分析表明,肩关节外展内收采样249个数据点,有6个样本点位于95%一致性界限范围(-13.2,7.5)以外,占比2.4%,两种测量方式差值的均值绝对值为3.1°,误差百分比(两种测量方式最大误差和活动范围的比值)为10.4%;肩关节前屈后伸采样201个数据点,有10个样本点位于95%一致性界限范围(-11.8,6.9)以外,占比4%,两者差值的均值绝对值为2.5°,误差百分比为8.9%;肘关节屈伸采样250个数据点,有9个样本点位于95%一致性界限范围(-4.2,9.5)以外,占比3.6%,两者差值的均值绝对值为2.6°,误差百分比为10.8%。实验数据的进一步分析发现,新系统在进行自动化测量时,会根据不同测量项目,产生某一方向的系统误差。这是由于关节在旋转过程中,二维成像的局限性导致的,详细原因如下:1.自动识别算法的局限性,导致关节点识别不稳定;2.由于关节在旋转过程中,皮肤和肌肉会相对于骨骼在旋转平面内发生一定程度的位移,从而使旋转后采集的关节点不再是旋转之前采集的位置。研究结论:本文设计的基于深度学习的家用远程上肢康复动作识别系统,能够实现对动作的识别。在上述三种活动中,两种测量方法数据的差值不随测量角度均值的变化而变化,即他们相互独立,超出95%一致性界限范围的数据量均小于5%,一致性程度较好,在康复领域认可的误差范围内。

关键词：脑卒中家用远程上肢康复动作识别系统关节活动度测量精度

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