一种手部运动功能评估装置制造方法及图纸

本实用新型专利技术公开了一种手部运动功能评估装置，其特征在于，包括固定支架以及设置于所述固定支架上的万向节连接器，所述万向节连接器远离所述固定支架的一端连接有指套，所述指套与所述万向节连接器支架设有拉力传感器，所述指套内设有惯性传感器，本申请通过测量手部运动过程中的动力学与运动学信息，分级量化评估手部运动功能，并可扩展测量捏力、指频、震颤等手部运动指标，与现有手部运动功能评估训练装置相比，这种基于自然抓握行为的测量形式更利于发挥肌肉神经潜能，而且结构简单，避免了使用手部机器人的复杂性，同时通过灵活安装多种传感器，采集抓握动作的各种参数，提升了传统机械式训练器的智能化和专业化。统机械式训练器的智能化和专业化。统机械式训练器的智能化和专业化。

【技术实现步骤摘要】
一种手部运动功能评估装置


[0001]本技术涉及手部运动功能评估
，具体是一种手部运动装置评估装置。

技术介绍

[0002]手是人类生活生产中最为重要的器官之一，具有感觉和运动两大功能，在运动方面，可通过肌肉神经的协同控制，完成托举、触摸、推压、抓握、二指尖捏等一系列力性动作和精细动作，从而满足日常活动所需。然而，由于一些疾病的影响，例如手外伤、烧伤、脊髓损伤、脑卒中、脑外伤、上肢骨折等，常常会带来不同程度的手功能损伤，进而影响生活质量。因此手功能的评估表征、功能重建以及康复训练，具有重要的临床意义和社会价值。
[0003]目前在临床上，手功能评估主要采用量表的方法，具体有Carroll手功能评定法、 Jebsen手工能测示法、手功能ADL能力测定等，该类方法通常设置不同的操作任务，根据测试者完成的质量，来评估手功能，这些方法可操作性强，评估全面而且科学，但是主观性较强，且费时费力。近年来，随着传感技术、仿生技术以及人工智能的快速发展，手部穿戴机器人也越来越应用到康复领域，但是这些设备造价昂贵，操作复杂，约束性强，很难大范围普及，更难以进入家庭。因此，研发可量化表征、精准训练而又操作简单、使用方便的智能化家用型设备成为康复领域重要的方向之一。

技术实现思路

[0004]本技术的目的在于提供一种手部运动装置评估装置，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本技术提供如下技术方案：
[0006]一种手部运动功能评估装置，包括固定支架以及设置于所述固定支架上的万向节连接器，所述万向节连接器远离所述固定支架的一端连接有指套，所述指套与所述万向节连接器支架设有拉力传感器，所述指套内设有惯性传感器。
[0007]作为本技术进一步的方案：所述万向节连接器设有五个，且五个所述万向节连接器与手指配合布置。
[0008]作为本技术进一步的方案：所述拉力传感器与指套之间设有弹簧。
[0009]作为本技术进一步的方案：所述指套与所述拉力传感器可拆卸连接。
[0010]作为本技术进一步的方案：所述固定支架上设有与所述拉力传感器、惯性传感器信号连通的主控电路。
[0011]与现有技术相比，本技术的有益效果是：
[0012]1、本申请通过测量手部运动过程中的动力学与运动学信息，分级量化评估手部运动功能，并可扩展测量捏力、指频、震颤等手部运动指标，与现有手部运动功能评估训练装置相比，这种基于自然抓握行为的测量形式更利于发挥肌肉神经潜能，并且测试方便、智能化程度高。
[0013]2、本申请与现有的手部功能评估训练装置相比，一方面结构简单，避免了使用手部机器人的复杂性，另一方面，通过灵活安装多种传感器，采集抓握动作的各种参数，提升了传统机械式训练器的智能化和专业化，本申请可为具有运动功能障碍的神经系统疾病患者以及外伤患者，提供一种简单有效的抓握功能训练方法，并为临床诊断、临床康复提供科学化的评估意见和数据基础。
附图说明
[0014]图1为本申请的手部运动评估装置结构示意图；
[0015]图2为本申请手部运动评估方法逻辑。
[0016]图中：1-固定支架、2-万向节、3-拉力传感器、4-弹簧、5-指套、6-惯性传感器、7
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主控电路。
具体实施方式
[0017]下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
[0018]请参阅图1-2，本技术实施例中，一种手部运动功能评估装置，包括固定支架1 以及设置于固定支架1上的万向节连接器2，万向节连接器2远离固定支架1的一端连接有拉力传感器3、拉力传感器3另一端固定连接有弹簧4，弹簧4另一端固定连接有指套5，指套5内设有惯性传感器6，万向节连接器2、拉力传感器3、弹簧4、指套5、惯性传感器6设有五组以对应五个手指，同时，指套5采用可拆卸连接，进而可以拆卸下来用于手部单项功能的评估，同时在固定支架1上还设有主控电路7，通过主控电路7对拉力传感器2、惯性传感器6的获取的参数进行读取并处理，同时输出评估结果。
[0019]本实施例使用过程包括以下步骤：
[0020]S1、患者手指插入指套5并进行手部整体功能检验和手部单项功能检验，整体功能包括抓握功能，单项功能包括捏力、指颤、指频；
[0021]S2、获取参数，在患者进行手部整体功能检验和手部单项功能检验的过程中，通过拉力传感器3、惯性传感器6分别获取患者手部整体功能检验和手部单项功能检验过程中的运动学参数和动力学参数，拉力传感器3、惯性传感器6的采样频率为100Hz，即每间隔 10ms进行一次参数采集，采样参数包括拉力、加速度、角速度；通过采集的拉力、加速度、角速度获取运动学参数和动力学参数，动力学参数包括终止拉力，运动学参数包括初始加速度、平均速度、终止弯曲角度；
[0022]S3、数据处理，通过主控电路7对S2中获取的参数进行处理，并获得患者手部整体功能指标和单项功能指标，数据处理包括以下步骤：
[0023]S3.1、对步骤S2中获取的拉力、加速度、角速度参数进行五点均值滤波处理，获得 20Hz的有效参数；
[0024]S3.2、通过S3.1中的拉力、加速度、角速度有效参数计算终止拉力、初始加速度、平均速度、终止弯曲角度、捏力、指颤、指频，通过终止拉力、初始加速度、平均速度、终止弯曲
角度判断手部整体功能，通过捏力、指颤、指频判断手部单项功能,本实施例中的终止拉力、初始加速度、平均速度、终止弯曲角度评价参数是通过针对手部运动功能不同的人群开展实验，采集特征数据，通过双边T检验之类的统计学方法，在上述特征参数中寻找差异性参数，进行参数的冗余处理得到的；
[0025]S3.3、根据终止拉力、初始加速度、平均速度、终止弯曲角度判断手部整体功能并得出手部整体功能指标，本实施例中，根据四个指标参数建立4个输入、3个输出的双层神经网络模型，第一层神经元数大于4个，第二层神经元数为3个，根据上述的实验数据，进行参数训练，完成模型构建，并定义输出[0 0 0]为优，[1 00]为良、[1 1 0]为合格、 [0 1 0]为略差、[0 0 1]为差，基于这一模型，实现手部抓握运动功能的分级量化评估；另外神经网络模型为本申请
的常用技术手段，因而在此不再赘述；
[0026]S4、将步骤S3中的患者手部整体功能指标与单项功能指标输入手部功能评估函数并输出手部评估结果；手部评估函数为：Score＝A*抓握功能+B*捏力+C*指频+D*指颤，其中A、 B、C、D为权重系数，且A+B+C+D＝1。
[0027]对于本领域技术人员而言，显然本技术不限于上述示范性实施例的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种手部运动功能评估装置，其特征在于，包括固定支架(1)以及设置于所述固定支架(1)上的万向节连接器(2)，所述万向节连接器(2)远离所述固定支架(1)的一端连接有指套(5)，所述指套(5)与所述万向节连接器(2)支架设有拉力传感器(3)，所述指套(5)内设有惯性传感器(6)。2.根据权利要求1所述的一种手部运动功能评估装置，其特征在于，所述万向节连接器(2)设有五个，且五个所述万向节连接器(2)...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭伟，
申请(专利权)人：中国科学院合肥物质科学研究院，
类型：新型
国别省市：