一种适用于脑卒中患者的手功能康复自动评估方法技术

本发明专利技术公开了一种适用于脑卒中患者的手功能康复自动评估方法，涉及医学领域；包括以下步骤：数据采集，将Leap Motion置于患者手部下方，依次采集多类动作数据；数据处理，对数据进行清洗和特征提取与计算；模型构建，针对每个标准动作分别建立一个独立的基于FMA量表的有序逻辑回归分类模型；评估，将提取计算的特征输入模型中，然后模型输出FMA评分，评分为0/1/2。本发明专利技术基于Leap Motion的非接触式采集技术，在保证高精度数据采集的同时，显著降低了设备成本与操作复杂度。通过机器学习算法对采集到的手部运动数据进行分析，实现了FMA量表的手功能自动化评估，减少了对专业治疗师的依赖，提高了评估效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医学领域，尤其涉及一种适用于脑卒中患者的手功能康复自动评估方法。

技术介绍

1、脑卒中，又称中风，是一种严重的脑血管疾病，具有高发病率、高致残率、高死亡率、高复发率和高经济负担的“五高”特点，是威胁人类健康的主要疾病之一。脑卒中发生后，常出现各种手部运动功能障碍、感觉功能障碍、痉挛和挛缩、肩手综合征等，需要尽早把握康复的黄金期。评定是康复的基石。手功能康复评估在康复医学中占据极其重要的地位，不仅能够为医生提供精确判断患者康复情况依据，还能指导康复治疗方案和评估康复效果。现有面向临床的手功能康复评估主要通过康复治疗师的观察进行判断，极大地依赖康复治疗师的经验，存在主观性强、耗时长、易出错等缺点。因此，亟需应用信息技术手段，如人工智能、大数据，建立自动评估方法，提高康复评估的准确性。

2、fugl-meyer assessment(fma)量表是专门针对脑卒中康复的功能评估工具，涵盖了运动、感觉、平衡、关节活动度和疼痛五个领域的内容。该量表采用有序计分方式，要求患者完成指定动作或维持某姿势。每项评估得分范围为0-2分，不同分数对应患者本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种适用于脑卒中患者的手功能康复自动评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种适用于脑卒中患者的手功能康复自动评估方法，其特征在于，所述S1步骤中，Leap Motion置于患者手部下方20-25cm处。

3.根据权利要求1所述的一种适用于脑卒中患者的手功能康复自动评估方法，其特征在于，所述S1步骤中，标准动作包括七类，每类动作重复3次，七类标准动作分别为：钩状抓握、全指屈曲、拇指外展、柱状抓握、球形抓握、全指伸展、拇食指对指。

4.根据权利要求1所述的一种适用于脑卒中患者的手功能康复自动评估方法，其特征在于，所述S2步骤中...

【技术特征摘要】

1.一种适用于脑卒中患者的手功能康复自动评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种适用于脑卒中患者的手功能康复自动评估方法，其特征在于，所述s1步骤中，leap motion置于患者手部下方20-25cm处。

3.根据权利要求1所述的一种适用于脑卒中患者的手功能康复自动评估方法，其特征在于，所述s1步骤中，标准动作包括七类，每类动作重复3次，七类标准动作分别为：钩状抓握、全指屈曲、拇指外展、柱状抓握、球形抓握、全指伸展、拇食指对指。

4.根据权利要求1所述的一种适用于脑卒中患者的手功能康复自动评估方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋凌云，谢友红，游金桦，
申请(专利权)人：重庆医科大学，
类型：发明
国别省市：