一种上肢康复训练机器人康复训练功能的评估方法技术

本发明专利技术公开了一种上肢康复训练机器人康复训练功能的评估方法，其根据上肢康复训练的内容和特点选取评价指标，并对评价指标进行分类，构建了比较完善的评价指标体系，然后利用模糊评价法对康复训练的效果进行评估，从而使得所述上肢康复训练机器人的康复训练功能量化，减少了评估的误差；最后，所述评估方法将通过建立的评估模型得到的评估结果与康复治疗师的人工评估结果进行对比，并根据对比结果对评估模型的合理性进行判定，然后根据判定结果对隶属函数进项调整，从而增加了隶属函数的准确性，提高了评估的准确性。 1

An evaluation method for rehabilitation training function of upper limb rehabilitation training robot

The invention provides an evaluation method for the rehabilitation training function of the upper limb rehabilitation training robot. The evaluation index is selected according to the contents and characteristics of the upper limb rehabilitation training, and the evaluation index is classified, and a relatively perfect evaluation index system is constructed. Then the effect of the rehabilitation training is evaluated by the fuzzy evaluation method. Thus, the rehabilitation training robot of the upper limb rehabilitation training robot is quantified and the error of evaluation is reduced; finally, the evaluation method is compared with the results of the artificial evaluation of the rehabilitation therapist by the evaluation model established by the established evaluation model, and the rationality of the evaluation model is determined according to the comparison results, Then, the membership functions are adjusted according to the decision results, thus increasing the accuracy of the membership functions and improving the accuracy of the evaluation. One

【技术实现步骤摘要】
一种上肢康复训练机器人康复训练功能的评估方法
本专利技术涉及医疗器械领域，具体涉及一种上肢康复训练机器人康复训练功能的评估方法。
技术介绍
随着科学技术的发展，康复机器人已逐渐被应用到偏瘫患者的康复训练中，而为了能够更准确了解患者的康复效果，则需要对康复机器人的康复训练运动功能进行评估，如中国专利技术专利201410159102.8公开了一种上肢康复机器人康复训练运动功能评价方法，其利用自校正AFP-模糊分析评价法，将临床运动功能评价内容转化为上肢康复机器人的评价指标体系，从而完成了上肢康复机器人的康复训练功能的评价。但是，该评价方法的评估模型并没有根据患者的实际训练数据对其进行修正，存在较大的误差。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术所解决的技术问题是提供一种上肢康复训练机器人康复训练功能的评估方法，其利用建立的评估模型得到的评估结果与人工评估结果进行比对，并根据比对结果对评估模型进行修正，从而提高了评估的准确性。为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案内容具体如下：一种上肢康复训练机器人康复训练功能的评估方法，其包括如下步骤：(1)建立评价指标体系：根据上肢康复训练的内容和特点选取评价指标，并对评价指标进行分类，构建评价指标体系；(2)建立判断矩阵，并计算权重：利用层次分析法，建立不同层次的判断矩阵，并基于所述判断矩阵，计算所述评价指标的权重；(3)确定隶属函数：利用模糊评价法确定所述评价指标的隶属函数；(4)构建评估模型：基于所述评价指标的权重及隶属函数，构建评估模型并计算得分；(5)将所述评估模型得分与人工评估结果进行比对：将所述得分与人工评估结果进行比对，如比对结果为所述评估模型为合理，则利用所述评估模型对所述上肢康复训练机器人的康复训练功能进行评估；如比对结果为不合理，则根据比对结果对步骤(3)中的隶属函数进行调整，然后重复步骤(3)-步骤(5)，直到得到合理的评估模型。作为一种优选的技术方案，步骤(2)的具体实施步骤如下：(a)构造判断矩阵U：同等级指标之间的两两比较，(b)计算权重：采用乘积方根法计算每个所述评价指标的权重，然后对判断矩阵进行一致性检验。进一步地，在步骤(b)中采用乘积方根法计算权重的具体步骤如下：b1)计算所述判断矩阵U的特征向量W：其中，j＝1,2,...,m，b2)计算所述判断矩阵U的最大特征值λmax：b3)计算所述判断矩阵U的一致性指标CI：b4)采用平均随机一致性指标CR，对所述判断矩阵进行一致性检验：其中RI为平均同阶随机指标，当CR＜0.1时，则所述判断矩阵U通过一致性检验；当CR≥0.1时所述判断矩阵U没有通过一致性检验，则需要重新建立所述判断矩阵U。所述评价指标包括上肢Fugl-Meyer运动功能评定得分、训练次数、训练模式、训练模式难度等级、行驶速度等级、训练完成百分比、完成训练用时、运动轨迹平滑度和动作方向准确度。作为一种优选的技术方案，步骤(3)的具体实施步骤如下：1)上肢Fugl-Meyer运动功能评定得分为x，其隶属函数为μ1，并且隶属函数为μ1的构造采用k次抛物线戒下型分布的方法，则μ1表示为：其中a1、b1为相邻的分级标准且a1＜b1；2)训练次数为n，其隶属函数为μ2，并且隶属函数为μ2的构造采用偏大型Γ分布的方法，则μ2表示为：其中k1＞0，a2为常数；3)训练模式的隶属函数为μ3，并且μ3的构造采用矩形分布的方法，则μ3表示为：4)训练模式难度等级包括简单、一般和困难三个等级，其隶属函数为μ4，并且μ4的构造采用矩形分布的方法，则μ4表示为：5)行驶速度等级包括慢速、一般和快速三个等级，其隶属函数为μ5，并且μ5的构造采用矩形分布的方法，则μ5表示为：6)训练完成百分比为x，其隶属函数为μ6，则μ6表示为：μ6＝x；7)训练完成用时为x，其隶属函数为μ7，并且μ7的构造采用t型分布的方法，则μ7表示为：其中x0表示实际设置的训练时间，a3为常数；8)运动轨迹平滑度的隶属函数为μ8，并且μ8的构造采用偏小型Γ分布的方法，则μ8表示为：其中n为训练过程中出现手抖的次数，a4为常数；9)动作方向准确度x，其隶属函数为μ9，则μ9表示为：μ9＝x。作为一种优选的技术方案，步骤(4)的具体实施方式如下：假定所述上肢康复训练机器人康复训练功能的满分为100，则所述上肢康复训练机器人的康复训练评估模型得分为：更进一步地，步骤(5)的具体实施步骤如下：1)设置人工评估等级包括7个等级，分别为极好、很好、比较好、一般、比较差、很差和极差；2)确定人工评估等级与所述评估模型得分的对照表为：表1人工评估等级与所述评估模型得分的对照表人工评估等级评估模型得分极好95分以上很好85～95分比较好75～85分一般65～75分比较差55～65分很差45～55分极差45分以下3)根据患者的回复情况进行人工评估，并将人工评估结果与所述评估模型得分进行比对；4)如人工评估结果与所述评估模型得分较为一致，说明所述评估模型合理；如人工评估结果与所述评估模型得分不一致，说明所述评估模型不合理，则根据比对结果调整隶属函数，并重复步骤(3)-步骤(5)，直到得到合理的评估模型。优选地，步骤4)中根据比对结果调整隶属函数为通过调整a1的数值和/或a2的数值和/或k1的数值和/或训练模式和/或训练模式难度等级和/或训练完成百分比和/或(x-x0)的数值和/或k2的数值和/或a4的数值来调整隶属函数。与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：本专利技术公开了一种上肢康复训练机器人康复训练功能的评估方法，其利用AHP-模糊评价法构建了评估模型，并将所述评估模型得分与人工评估结果进行比对，并根据比对结果对隶属函数进行调整，进而得到更为准确的评估模型，从而提高了评估的准确性。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明如下。附图说明图1为本专利技术的整体计算流程图；具体实施方式为更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下：如图1所示，本专利技术公开了一种上肢康复训练机器人康复训练功能的评估方法，其包括如下步骤：(1)建立评价指标体系：根据上肢康复训练的内容和特点选取评价指标，并对评价指标进行分类，构建评价指标体系。根据医学康复专家的经验可知，影响患者康复训练效果的评价指标有很多，主要包括患者自身情况、训练设置情况和训练过程情况等三类指标，而每类指标又包含多个评价指标，如患者自身情况包括上肢Fugl-Meyer运动功能评定得分和训练次数，训练设置情况包括训练模式、训练模式难度等级和行驶速度等级，训练过程情况包括训练完成百分比、完成训练用时、运动轨迹平滑度和动作方向准确度，因此，在本实施例中，所述上肢康复训练机器人康复训练功能的评价指标体系如表2所示：表2上肢康复训练机器人康复训练功能的评价指标体系2)建立判断矩阵，并计算权重：利用层次分析法，建立不同层次的判断矩阵，并基于所述判断矩阵，计算所述评价指标的权重；层次分析法(Analytic本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种上肢康复训练机器人康复训练功能的评估方法，其特征在于：包括如下步骤：

【技术特征摘要】
1.一种上肢康复训练机器人康复训练功能的评估方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)建立评价指标体系：根据上肢康复训练的内容和特点选取评价指标，并对评价指标进行分类，构建评价指标体系；(2)建立判断矩阵，并计算权重：利用层次分析法，建立不同层次的判断矩阵，并基于所述判断矩阵，计算所述评价指标的权重；(3)确定隶属函数：利用模糊评价法确定所述评价指标的隶属函数；(4)构建评估模型：基于所述评价指标的权重及隶属函数，构建评估模型并计算得分；(5)将所述评估模型得分与人工评估结果进行比对：将所述所述评估模型得分与人工评估结果进行比对，如比对结果为所述评估模型为合理，则利用所述评估模型对所述上肢康复训练机器人的康复训练功能进行评估；如比对结果为不合理，则根据比对结果对步骤(3)中的隶属函数进行调整，然后重复步骤(3)-步骤(5)，直到得到合理的评估模型。2.如权利要求1所述上肢康复训练机器人康复训练功能的评估方法，其特征在于：步骤(2)的具体实施步骤如下：(a)构造判断矩阵U：同等级指标之间的两两比较，其中，Uij表示指标i和指标j之间的重要标度赋值，当i＝j时，Uij＝1；(b)计算权重：采用乘积方根法计算每个所述评价指标的权重，然后对判断矩阵进行一致性检验。3.如权利要求2所述的上肢康复训练机器人康复训练功能的评估方法，其特征在于：在步骤(b)中采用乘积方根法计算权重的具体步骤如下：b1)计算所述判断矩阵U的特征向量W：其中，j＝1,2,...,m，b2)计算所述判断矩阵U的最大特征值λmax：b3)计算所述判断矩阵U的一致性指标CI：b4)采用平均随机一致性指标CR，对所述判断矩阵进行一致性检验：其中RI为平均同阶随机指标，当时，则所述判断矩阵U通过一致性检验；当CR≥0.1时所述判断矩阵U没有通过一致性检验，则需要重新建立所述判断矩阵U。4.如权利要求3所述上肢康复训练机器人康复训练功能的评估方法，其特征在于：所述评价指标包括上肢Fugl-Meyer运动功能评定得分、训练次数、训练模式、训练模式难度等级、行驶速度等级、训练完成百分比、完成训练用时、运动轨迹平滑度和动作方向准确度。5.如权利要求4所述的上肢康复训练机器人康复训练功能的评估方法，其特征在于：步骤(3)的具体实施步骤如下：1)上肢Fugl-Meyer运动功能评定得分为x，其隶属函数为μ1，并且隶属函数为μ1的构造采用k次抛物线戒下型分布的方法，则μ1表示为：其中a1、b...

【专利技术属性】
技术研发人员：韦宇炜，何汉武，胡兆勇，汤一格，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44