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《燕山大学》 2017年
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基于肌电反馈和虚拟现实的康复系统设计

杨春华  
【摘要】:随着人们物质生活水平的提高和人口老龄化的加剧,由脑卒中等疾病造成的神经功能损伤导致肢体运动出现异常,严重影响了患者的日常生活和工作。研究表明,针对中风患者导致的运动功能性障碍,进行适当的康复训练能够有效进行增强恢复和改善肢体运动能力,同时能够减少昂贵的长期护理所带来的费用。然而传统康复训练方法存在模式单一、训练过程枯燥乏味和缺少定量的康复评估,同时康复费用高等缺点,而近些年来随着康复医学理论和新型康复技术手段的发展,虚拟现实技术由于其具有沉浸感、交互性和多感知新等特点而被用于康复训练中。同时肌电信号能够反映肢体运动状态特征以及变化规律,能够获取肢体运动的功能特性进而达到对患者的康复状况的精确评估。因此,本文将探索肌电信号与肢体运动内在联系,并结合虚拟现实搭建康复训练系统,本文具体工作如下:首先,介绍了传统康复训练及康复机器人存在的缺陷,并分别分析了基于肌电反馈和基于虚拟现实的康复训练的研究现状,结合康复系统设计的医学基础,设计基于肌电反馈和虚拟现实的康复系统,明确康复系统构建的总体方案设计的思路。其次,构建表面肌电信号动作模式识别模型,利用滤波器进行噪声的去除,采用滑动窗移动均值方法进行活动段有效数据截取,同时采用积分肌电值、AR模型和小波最大值分解进行肌电信号的运动意图提取,并对比分析选择适合分类器进行肢体动作模式的划分。再次,针对肌电信号采集及特征提取过程中掺杂的冗余,进而影响分类器构造难度和识别效果,提出一种基于互信息最大化的肌电特征选择方法,进行特征筛选,并通过受试者上肢不同角度下手臂屈伸实验,从累积贡献率和动作模式的识别率等方面验证了该降维算法的有效性。最后,实现基于肌电反馈和虚拟现实的康复系统搭建,包括康复系统的软硬件功能设计及实现,同时介绍康复系统的训练策略及操作流程。并同时对患者进行系统实验研究,从理论算法的降维、系统的识别率和康复评价效果等方面分析系统的性能,验证本文系统相对传统康复训练系统的优越性。
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TH789

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