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一种基于虚拟现实的脑卒中肢体康复训练系统及方法技术方案

技术编号:36403033 阅读:12 留言:0更新日期:2023-01-18 10:10
本发明专利技术公开一种基于虚拟现实的脑卒中肢体康复训练系统及方法,包括:运动传感装置,检测肢体执行训练任务时的运动加速度;VR训练模块,获取肢体完成训练任务后的通关数、每关得分、每关通关时间、运动终点位置以及运动轨迹;评估模块,根据通关数、每关得分和每关通关时间得到总得分和平均通关时间,根据运动终点位置和目标终点位置得到绝对距离误差,根据运动加速度、通关数和每关通关时间得到加速度均值,根据运动轨迹中的实际位置与设定的标准位置得到运动误差;控制终端得到当前训练状态的评估结果。客观量化、快捷、精准地对用户的肢体运动功能进行评估,为康复训练计划的制定与实施提供客观量化的评价。施提供客观量化的评价。施提供客观量化的评价。

【技术实现步骤摘要】
一种基于虚拟现实的脑卒中肢体康复训练系统及方法


[0001]本专利技术涉及脑卒中康复训练
,特别是涉及一种基于虚拟现实的脑卒中肢体康复训练系统及方法。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息,不必然构成在先技术。
[0003]目前,对于一些患有近端肢体无力和肩部疼痛症状的脑卒中患者,独立进行重复性训练存在困难。随着医学研究和科技的进步,越来越多的新兴技术应用到脑卒中康复产品中,例如虚拟现实(Virtual Reality,VR)、增强现实(Augmented Reality,AR)、混合现实(Mixed Reality,MR)等技术,由于其所带来的沉浸感和趣味性等特点,在脑卒中康复产品的研发中表现出巨大的潜力。
[0004]当今市面上基于VR的康复产品普遍存在以下问题:
[0005](1)大部分产品应用于临床,使用门槛较高,不适用于居家康复阶段;
[0006](2)多采用穿戴式捕捉设备捕捉用户的运动数据,不够便捷;
[0007](3)大多面向有一定自主运动能力的患者,对于患有近端肢体无力和肩部疼痛症状的脑卒中患者,缺少与相关辅助设备结合的产品;
[0008](4)大多虚拟现实的任务的设计仅针对患者运动功能的康复,未能结合对认知功能的训练;
[0009](5)评估方法方面,主观评估方法多采用量表,存在主观性的影响;客观评估多采用行为学指标,有些将用户肢体与示范肢体的吻合程度进行对比,可能由于肢体形态差异存在不可预测的误差;且大部分产品未将行为学指标与用户在虚拟现实系统中的任务得分结合。

技术实现思路

[0010]为了解决上述问题,本专利技术提出了一种基于虚拟现实的脑卒中肢体康复训练系统及方法,对运动训练数据进行分析,以客观量化、快捷、精准地对用户的肢体运动功能进行评估,为康复训练计划的制定与实施提供客观量化的评价。
[0011]为了实现上述目的,本专利技术采用如下技术方案:
[0012]第一方面,本专利技术提供一种基于虚拟现实的脑卒中肢体康复训练系统,包括:
[0013]运动传感装置,包括用于承载肢体的运动训练装置本体以及运动训练装置本体上设置的加速度传感器,所述加速度传感器用于检测肢体执行训练任务时的运动加速度;
[0014]VR训练模块,用于搭建虚拟训练环境,并获取肢体完成训练任务后的通关数、每关得分、每关通关时间、运动终点位置以及运动轨迹;
[0015]评估模块,用于根据通关数、每关得分和每关通关时间得到总得分和平均通关时间,根据运动终点位置和目标终点位置得到绝对距离误差,根据运动加速度、通关数和每关
通关时间得到加速度均值,根据运动轨迹中的实际位置与设定的标准位置得到运动误差;
[0016]控制终端,根据评估模块中得到的参数得到当前训练状态的评估结果。
[0017]作为可选择的实施方式,所述运动终点位置和目标终点位置的欧式距离为绝对距离误差。
[0018]作为可选择的实施方式,所述绝对距离误差d为:其中,(x1,y1,z1)是运动终点的空间位置坐标,(x2,y2,z2)是目标终点的空间位置坐标。
[0019]作为可选择的实施方式,所述运动误差包括比例角误差和运动轨迹误差。
[0020]作为可选择的实施方式,所述比例角误差为运动轨迹中每个拐点处的实际运动轨迹角度与标准运动轨迹角度之比的均值。
[0021]作为可选择的实施方式,所述比例角误差θ为:其中,α
i
是第i个拐点处的实际运动轨迹角度,β
i
是第i个拐点处的标准运动轨迹角度,n是拐点总数。
[0022]作为可选择的实施方式,所述运动轨迹误差为运动轨迹中每个拐点处的实际位置与标准位置的距离之差的均值。
[0023]作为可选择的实施方式,所述运动轨迹误差ρ为:其中,(a
i
,b
i
,c
i
)是第i个拐点处的实际空间位置坐标,(l
i
,m
i
,n
i
)是第i个拐点处的标准空间位置坐标,n是拐点总数。
[0024]作为可选择的实施方式,所述控制终端根据评估模块中得到的参数对当前训练状态进行评估的过程包括:
[0025]构建线性回归模型,并采用训练集对线性回归模型进行训练;线性回归模型为:h
θ
(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x3+θ4x4+θ5x5;
[0026]其中,x1,x
2,
x3,x4,x5分别代表训练集中的平均通关时间、绝对距离误差、加速度均值、比例角误差和运动轨迹误差,θ0,θ1,θ2,θ3,θ4,θ5为待求参数;
[0027]在训练过程中,以最小化损失函数的值为优化目标;损失函数为:
[0028][0029]其中,h
θ
(x
(i)
)是第i个样本的预测值,y
(i)
是第i个样本的真实值,m是样本总数;
[0030]采用梯度下降算法迭代求解损失函数的局部最小值,直至收敛,得到线性回归模型中待求参数的最优解,完成对线性回归模型的训练;
[0031]根据评估模块中得到的参数采用训练后的线性回归模型得到当前训练状态的预测得分,将预测得分与总得分进行比较,判断二者差值是否处于预设范围内,从而得到当前训练状态的评估结果。
[0032]第二方面,本专利技术提供一种基于虚拟现实的脑卒中肢体康复训练方法,包括:
[0033]获取肢体在执行训练任务时的运动加速度;
[0034]获取肢体在完成训练任务后的通关数、每关得分、每关通关时间、运动终点位置以及运动轨迹;
[0035]根据通关数、每关得分和每关通关时间得到总得分和平均通关时间;
[0036]根据运动终点位置和目标终点位置得到绝对距离误差;
[0037]根据运动加速度、通关数和每关通关时间得到加速度均值;
[0038]根据运动轨迹中的实际位置与设定的标准位置得到运动误差;
[0039]根据总得分、平均通关时间、绝对距离误差、加速度均值和运动误差得到当前训练状态的评估结果。
[0040]与现有技术相比,本专利技术的有益效果为:
[0041]本专利技术提出了一种基于虚拟现实的脑卒中肢体康复训练系统及方法,对运动训练数据进行分析以对用户的肢体运动功能进行评估,在帮助用户训练的同时,能客观量化、快捷、精准地对肢体运动功能进行评估,并提供实时反馈,为康复训练计划的制定与实施提供客观量化的评价。
[0042]本专利技术提出了一种基于虚拟现实的脑卒中肢体康复训练系统及方法,将运动传感装置与虚拟现实技术结合,训练者借助运动传感装置的辅助,可以自行锻炼而无需额外支持,同时,由于引入了VR技术,可以增强重复训练的趣味性,缓解训练的枯燥感,调动训练者的积极性,达到更高的康复治疗目标。
[0043]本本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于虚拟现实的脑卒中肢体康复训练系统,其特征在于,包括:运动传感装置,包括用于承载肢体的运动训练装置本体以及运动训练装置本体上设置的加速度传感器,所述加速度传感器用于检测肢体执行训练任务时的运动加速度;VR训练模块,用于搭建虚拟训练环境,并获取肢体完成训练任务后的通关数、每关得分、每关通关时间、运动终点位置以及运动轨迹;评估模块,用于根据通关数、每关得分和每关通关时间得到总得分和平均通关时间,根据运动终点位置和目标终点位置得到绝对距离误差,根据运动加速度、通关数和每关通关时间得到加速度均值,根据运动轨迹中的实际位置与设定的标准位置得到运动误差;控制终端,根据评估模块中得到的参数得到当前训练状态的评估结果。2.如权利要求1所述的一种基于虚拟现实的脑卒中肢体康复训练系统,其特征在于,所述运动终点位置和目标终点位置的欧式距离为绝对距离误差。3.如权利要求2所述的一种基于虚拟现实的脑卒中肢体康复训练系统,其特征在于,所述绝对距离误差d为:其中,(x1,y1,z1)是运动终点的空间位置坐标,(x2,y2,z2)是目标终点的空间位置坐标。4.如权利要求1所述的一种基于虚拟现实的脑卒中肢体康复训练系统,其特征在于,所述运动误差包括比例角误差和运动轨迹误差。5.如权利要求4所述的一种基于虚拟现实的脑卒中肢体康复训练系统,其特征在于,所述比例角误差为运动轨迹中每个拐点处的实际运动轨迹角度与标准运动轨迹角度之比的均值。6.如权利要求5所述的一种基于虚拟现实的脑卒中肢体康复训练系统,其特征在于,所述比例角误差θ为:其中,α
i
是第i个拐点处的实际运动轨迹角度,β
i
是第i个拐点处的标准运动轨迹角度,n是拐点总数。7.如权利要求4所述的一种基于虚拟现实的脑卒中肢体康复训练系统,其特征在于,所述运动轨迹误差为运动轨迹中每个拐点处的实际位置与标准位置的距离之差的均值。8.如权利要求7所述的一种基于虚拟现实的脑卒中肢体康复训练系统,其特征在于,所述运动轨迹误差ρ为:其中,(a
i
,b
...

【专利技术属性】
技术研发人员:卜令国楚曼
申请(专利权)人:山东大学
类型:发明
国别省市:

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