一种脑卒中患者手功能状态评估方法技术

本发明专利技术涉及一种脑卒中患者手功能状态评估方法，属于脑卒领域，该方法结合了Fugl‑Meyer运动功能评定量表及医生建议，确定了九个标准手部动作进行评估，通过采用Mediapipe算法，精确获取患者手部的21个关键点三维坐标，为评估提供了准确的数据基础，根据每个手部动作的特点，本发明专利技术选取了对于“健康”或“患病”状态区分度最高的几何特征作为评价指标，包括角度和距离，能够稳定地区分不同康复等级的手功能状态。在评估过程中，本发明专利技术采用加权平均的方法，为不同手指赋予了合理的权重，突出了健患手间的差异，进一步提高了评估的准确性，同时，引入粒子群优化PSO算法实现阈值的自动选择，避免了人为设定阈值的主观性和不确定性，使评估结果更加科学、合理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及脑卒，具体为一种脑卒中患者手功能状态评估方法。

技术介绍

1、脑卒中是一种多发于高龄的常见神经系统疾病，80％的脑卒中患者存在手功能障碍，临床表明，经重复的康复治疗后，患者的手功能情况会得到明显改善。在康复过程中，需要定期对手功能情况进行评估，以便及时调整康复计划。目前临床上通常需要康复医生结合医学定性量表进行人工评估，人力成本较高，对于患者的日常评估来说效率较低。

2、因此，为实现自动化，标准化地评估脑卒中患者的手功能康复状态，国内外学者展开研究。目前主要有以下三类方法，分别是基于可穿戴设备、基于光学捕捉设备以及基于计算机视觉的方法。基于可穿戴设备的康复训练与评估方法可以实时识别手部动作和空间三维信息，该类方法精度高，且不易受外界干扰，鲁棒性好，但通常价格昂贵。当患者出汗时，准确性会受到影响，也容易使患者感到疲劳。除此之外，一些康复设备如机械手套的佩戴方式对于手部运动能力较差的患者存在一定限制，较重的设备也有可能对患者造成二次受伤。基于光学捕捉设备的方法对用户基本无干扰，但leap motion可获取的侧面手指信息过少，对于一些本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种脑卒中患者手功能状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种脑卒中患者手功能状态评估方法，其特征在于，S1，共采集了2520个Rgb视频数据，9类动作，每类280个视频，其中包含168个健康手及112个患病手视频，时长2s~8s不等；其中九个标准手部动作为包括尺偏、腕背伸、腕掌屈、球状抓握、四指屈曲、前臂旋前、手指内收外展、拇指外展、拇指对食指。

3.根据权利要求1所述的一种脑卒中患者手功能状态评估方法，其特征在于，S3中，以角度为评价指标的动作包括尺偏、腕背伸、腕掌屈、球状抓握、四指屈曲、手指内收外展和拇指外展。为了突出健患手间...

【技术特征摘要】

1.一种脑卒中患者手功能状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种脑卒中患者手功能状态评估方法，其特征在于，s1，共采集了2520个rgb视频数据，9类动作，每类280个视频，其中包含168个健康手及112个患病手视频，时长2s~8s不等；其中九个标准手部动作为包括尺偏、腕背伸、腕掌屈、球状抓握、四指屈曲、前臂旋前、手指内收外展、拇指外展、拇指对食指。

3.根据权利要求1所述的一种脑卒中患者手功能状态评估方法，其特征在于，s3中，以角度为评价指标的动作包括尺偏、腕背伸、腕掌屈、球状抓握、四指屈曲、手指内收外展和拇指外展。为了突出健患手间的差异，稳定地区分不同康复等级，部分动作采用加权平均，例如球状抓握中拇指、食指、中指、无名指、小拇指弯曲度的权重分别为0.1、0.15、0.15、0.3、0.3。

4.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁方略，孙添懿，朱诗逸，陆小锋，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：