基于人体运动模型的上肢个性化康复训练方法和系统技术方案

提供一种基于人体运动模型的上肢个性化康复训练方法和系统，包括：测量并输入患者上肢尺寸和各关节活动度参数；基于预先建立的人体运动学模型计算患者上肢末端的活动轨迹的最大范围；自动生成虚拟现实训练游戏的参数设置，控制调整康复训练装置手柄的运动轨迹，不同游戏内容对应不同关节的运动训练，系统内预先存储正常人上肢各关节的最大活动度，通过将正常人上肢各关节的最大活动度和患者两侧各关节的最大活动角度对比，自动判断哪些关节活动度不够而需要进行训练，匹配相应的游戏内容，游戏难度通过设置各游戏中肢体末端不同运动轨迹对应的游戏得分实现。本发明专利技术设置个性化的康复训练范式，能够在提高康复训练效果的同时保障训练过程中的安全。时保障训练过程中的安全。时保障训练过程中的安全。

【技术实现步骤摘要】
基于人体运动模型的上肢个性化康复训练方法和系统


[0001]本专利技术涉及肢体运动康复训练领域，特别涉及一种基于人体运动模型的上肢个性化康复训练方法和系统，用于提供个性化的康复训练方案。

技术介绍

[0002]我国每年新增脑卒中患者200多万人，而且呈逐年上升趋势，其中，55
‑
75％的脑卒中患者表现出运动功能障碍。同时，脑瘫、脑外伤等引起的脑功能损伤也会导致肢体运动功能障碍，给患者及其家庭、社会带来了沉重的负担。
[0003]基于智能化设备的康复训练是恢复患者运动功能的重要手段，而针对患者的不同情况制定个性化的康复训练处方是保障训练效果的重要条件。然而，目前的康复训练设备大多训练任务和难度固定或仅划分固定等级，不能根据患者的功能水平进行调整，导致训练内容和难度与患者当前的功能水平不匹配。难度过大会打击患者训练的积极性，太简单又不能达到最佳的训练效果。另外，一些带动患者进行被动训练的康复设备，预设的运动轨迹是按照正常人体运动范围设计的，而患者由于一些关节活动范围受限，不能达到预设的运动范围，强行训练会存在肌肉拉伤、关节脱位等损伤的风险。
[0004]因此，针对患者的肢体尺寸参数和关节活动范围个性化设置训练内容、难度和运动轨迹十分必要。

技术实现思路

[0005]基于上述问题，本专利技术的目的是提供一种基于人体运动模型的上肢个性化康复训练方法和系统。具体地，其康复训练方法包括以下步骤：
[0006]1)测量并输入患者上肢尺寸参数和各关节活动度参数，包括双侧手掌、前臂、上臂的长度，以及双侧腕关节、肘关节和肩关节在各个自由度上的最大活动角度。
[0007]2)根据输入的患者上肢尺寸参数和各关节活动度参数，基于预先建立的人体运动学模型自动计算患者上肢末端活动轨迹的最大范围。
[0008]3)根据活动轨迹的最大范围，自动生成虚拟现实训练游戏的参数设置，包括选择游戏内容、设置游戏难度、设置训练模式，并且控制调整康复训练装置手柄的运动轨迹，以及控制调整康复训练装置手柄的运动轨迹，不同的游戏内容对应不同关节的运动训练，系统内预先存储了正常人上肢各关节的最大活动度，模型通过将正常人上肢各关节的最大活动度和患者两侧各关节的最大活动角度对比，自动判断哪些关节活动度不够而需要进行训练，从而匹配相应的游戏内容，游戏难度通过设置各游戏中肢体末端不同运动轨迹对应的游戏得分实现，训练模式包括关节活动度训练、运动姿态训练和被动训练。
[0009]4)利用设置(例如绑定)在上肢上的运动传感单元(例如运动传感器)测量并计算患者实际运动过程中各关节的角度，并且利用预先建立的人体运动学模型计算得到肢体末端的实际运动轨迹，并与虚拟现实游戏结合进行拟实交互训练。预先建立的人体运动学模型为多自由度刚体模型，将上肢简化为上臂、前臂和手三个刚体，分别由肩关节、肘关节和
腕关节连接而成。其中肩关节具有屈/伸、外展/内收、内/外旋三个运动自由度，肘关节具有屈/伸和前臂旋前/旋后两个自由度，腕关节具有屈/伸和外展/内收两个自由度。通过输入患者上肢尺寸参数和各关节活动度参数，该预先建立的人体运动学模型能够计算得到患者上肢末端在三维空间的最大活动范围。
[0010]在一个有利实施例中，上述步骤3)中虚拟现实训练游戏的参数设置包括选择游戏内容、设置游戏难度、设置训练模式等。
[0011]具体地，不同游戏内容对应不同关节的运动训练，系统根据患者两侧各关节的最大活动角度自动判断哪些关节活动度不够需要进行训练，从而匹配相应的游戏内容。根据一个实施例，游戏1主要训练肩关节活动，游戏2主要训练肘关节活动，游戏3训练腕关节活动，游戏4为关节联动训练。系统内预先存储了正常人上肢各关节的最大活动度，当模型计算得到的肩关节最大活动范围小于正常人的肩关节活动度时，推荐进行游戏1训练；当模型计算得到的肘关节最大活动范围小于正常人的肘关节活动度时，推荐进行游戏2训练；当模型计算得到的腕关节最大活动范围小于正常人的腕关节活动度时，推荐进行游戏3训练；此外，除针对各关节的单独游戏训练外，还推荐进行游戏4训练；当某一关节的活动范围符合正常人的关节活动度时，不进行相应游戏的训练。
[0012]训练模式包括关节活动度训练、运动姿态训练和被动训练，其中关节活动度训练和运动姿态训练为患者主动训练，利用运动传感器结合虚拟现实游戏实现，被动训练利用训练装置的运动带动患者上肢进行训练。当患者不具备主动运动能力时，选用被动训练；当患者某一关节具有主动运动能力时，但主动活动范围不够时，选用关节活动度训练；当患者关节活动度达到较大范围，但运动姿态不正常时，选用运动姿态训练。
[0013]游戏难度通过设置各游戏中肢体末端不同运动轨迹对应的游戏得分实现，具体为：
[0014]在关节活动度训练模式下，游戏内容为伸够游戏，虚拟现实游戏中需要伸够的目标物体根据人体运动学模型计算得到的患者在三维空间的最大活动范围分布，分别布置在最大活动范围外周轨迹以及按最大活动范围的不同比例设置的外周轨迹上；触碰到不同外周轨迹上的目标所得分值不同，轨迹范围越大得分越高，触碰到所有目标为满分。根据一个实施例，伸够游戏难度设置方法为：虚拟现实游戏中需要伸够的目标物体均处于模型计算得到的患者最大活动范围内，分布在最大活动范围外周轨迹、最大活动范围90％的外周轨迹以及最大活动范围80％的外周轨迹上；触碰到最大活动范围外周轨迹上的目标得5分，触碰到最大活动范围90％的外周轨迹上的目标得3分，触碰到最大活动范围80％的外周轨迹上的目标得1分，触碰到所有目标为满分。根据另一个实施例，伸够游戏难度设置方法也可以为：虚拟现实游戏中需要伸够的目标物体分布在最大活动范围外周轨迹、最大活动范围110％的外周轨迹以及最大活动范围90％的外周轨迹上；触碰到最大活动范围外周轨迹上的目标得3分，触碰到最大活动范围110％的外周轨迹上的目标得5分，触碰到最大活动范围90％的外周轨迹上的目标得1分，触碰到所有目标为满分。
[0015]在运动姿态训练模式下，游戏内容为目标跟踪游戏，难度设置方法为：游戏内设置有一些正常人执行特定动作时上肢末端的运动轨迹，通过输入患者上肢尺寸参数，人体运动学模型可以计算得到患者执行该动作对应的标准运动轨迹，将其设置为目标移动轨迹，计算患者跟踪目标过程中实际运动轨迹与目标轨迹的拟合度，完全拟合为满分，实际得分
为满分*拟合度。具体地，拟合度在0
‑
1之间，可通过计算两条轨迹曲线的决定系数R2得到，计算方法为：
[0016]假设目标轨迹B1为数据序列Y
i
，实际运动轨迹B2为数据序列y
i
，序列Y
i
的平均值为则拟合度R2为：
[0017][0018]在被动训练模式下，难度设置方法为：训练装置手柄的运动轨迹根据模型计算得到的患者最大活动范围的外周轨迹进行设置，难度等级越大，运动范围越大，且手柄的运动范围不超过患者最大活动范围的外周轨迹。
[0019]本专利技术的另一方面提供本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人体运动模型的上肢个性化康复训练方法，其特征在于，包括以下步骤：测量并输入患者上肢尺寸参数和各关节活动度参数；根据所输入的患者上肢尺寸参数和各关节活动度参数，基于预先建立的人体运动学模型自动计算患者上肢末端的活动轨迹的最大范围；根据活动轨迹的最大范围，自动生成虚拟现实训练游戏的参数设置，包括选择游戏内容、设置游戏难度、设置训练模式，并且控制调整康复训练装置手柄的运动轨迹，不同的游戏内容对应不同关节的运动训练，系统内预先存储了正常人上肢各关节的最大活动度，模型通过将正常人上肢各关节的最大活动度和患者两侧各关节的最大活动角度对比，自动判断哪些关节活动度不够而需要进行训练，从而匹配相应的游戏内容，游戏难度通过设置各游戏中肢体末端不同运动轨迹对应的游戏得分实现，训练模式包括关节活动度训练、运动姿态训练和被动训练；利用设置在上肢上的运动传感单元测量并计算患者实际运动过程中各关节的角度，并且利用预先建立的人体运动学模型计算得到肢体末端的实际运动轨迹，并与虚拟现实游戏结合进行拟实交互训练；其中，预先建立的人体运动学模型为多自由度刚体模型，将上肢简化为上臂、前臂和手三个刚体，分别由肩关节、肘关节和腕关节连接而成，能够通过输入各节段的长度和各关节的角度而计算得到肢体末端的位置，通过输入患者上肢尺寸参数和各关节活动度参数，该预先建立的人体运动学模型能够计算得到患者上肢末端在三维空间的最大活动范围。2.根据权利要求1所述的基于人体运动模型的上肢个性化康复训练方法，其特征在于，根据以下步骤实现不同的游戏难度：在关节活动度训练模式下，游戏内容为伸够游戏，虚拟现实游戏中需要伸够的目标物体根据人体运动学模型计算得到的患者在三维空间的最大活动范围分布，并且分别布置在最大活动范围外周轨迹以及按最大活动范围的不同比例设置的外周轨迹上；触碰到不同外周轨迹上的目标所得分值不同，轨迹范围越大得分越高，触碰到所有目标为满分；在运动姿态训练模式下，游戏内容为目标跟踪游戏，人体运动学模型根...

【专利技术属性】
技术研发人员：张腾宇，李增勇，张静莎，
申请(专利权)人：国家康复辅具研究中心，
类型：发明
国别省市：