基于目标引导的上肢康复训练虚拟现实系统的设计

摘要

脑卒中疾病目前是导致中国老年人死亡和残疾的重要原因。根据医学研究发现，肢体残疾人群之中相当数量的患者是可通过康复训练恢复的。然而，传统的康复治疗是一个连续重复且缓慢的过程，患者容易感到乏味而失去训练的积极性。基于目标引导的上肢康复虚拟现实训练系统采用有效手段保证系统训练过程的科学性和趣味性，提高患者在康复训练中的积极性和主动性，进而提升康复训练效率和改善康复治疗效果。　　本文针对于BrunnstromⅢ期以上具有一定运动能力的康复患者，将上肢康复任务映射为虚拟场景中目标物获取的上肢运动行为，并结合Kinect传感器对康复训练的关节运动进行监测，设计了用于引导患者进行主动康复训练的虚拟现实上肢康复训练系统，具体工作如下：　　本文首先针对整个系统进行了需求分析，定义和设计虚拟现实上肢康复训练系统与管理系统的主要功能。通过临床调研，选定了以肩肘两个关节为训练目标的临床康复方案作为设计基础，根据临床物理治疗和作业治疗科室的训练目的分别设计任务训练和游戏训练模式。两种训练模式分别对应了三项训练动作，包括根据联带运动抑制训练设计的肘关节屈曲/伸展运动、根据分离运动强化训练设计的肩关节屈曲/伸展和肩关节外展/内收运动以及根据目的性训练设计的综合性复合运动，并建立了空间坐标位置的参数映射模型。　　本项目将3Ds Max平台结合Cinema4D工具构建了虚拟人体模型和虚拟场景模型，提供虚拟超市场景和任务以实现虚拟任务训练和交互。采用Kinect采集外部人体运动数据，并利用SDK构建Kinect数据和Unity3D平台下虚拟训练场景的信息数据通道，并通过该通道接口采集数据并进一步处理和分析计算。患者可在Unity环境中对虚拟模型进行体感控制，同时系统可对康复训练过程进行引导和监测，并基于系统监测的信息实现了对训练难度和代偿运动的自适应调节，患者可根据虚拟场景的引导提示完成多项康复训练任务，系统结合患者上肢末端的运动数据以及完成训练任务的情况综合地对患者的康复训练进行评估。　　最后，实现了系统的集成工作，本文利用Qt平台结合SQLite数据库开发了用于统筹调度的管理系统，实现了患者信息管理和系统调控等功能，可对患者数据的录入、保存和管理，同时能提供康复训练的参考数据帮助医师更好地把握患者训练状况，进而及时调整训练处方优化康复训练效果。从而实现一套闭环的训练-反馈-调整-训练方案。　　本文根据临床康复方案设计科学的虚拟训练任务，并结合Kinect设备实现信息管理、数据采集处理、体感控制和训练监测从而激励用户进行康复训练。经过对管理系统和虚拟训练软件的功能测试，证明本课题研究的虚拟现实上肢运动康复训练系统兼具科学性和趣味性，系统运行稳定并能引导用户进行合理的虚拟康复训练，帮助患者改善康复效果。

目录

1 引 言

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.2.1国外研究现状

1.2.2国内研究现状

1.3技术发展趋势

1.4主要研究目标与论文内容安排

2 系统功能与虚拟康复任务设计

2.1需求分析

2.2系统功能设定

2.2.1基于虚拟现实的上肢康复训练系统功能设定

2.2.2管理平台软件功能设定

2.2.3 训练软件功能设定

2.3技术路线分析

2.4软件模块与数据流结构

2.5康复任务设计理论

2.5.1脑重塑及运动再学习理论

2.5.2临床康复运动治疗方法

2.6虚拟现实运动康复任务设计

2.6.1自由度选择

2.6.2康复任务的工程描述

2.6.3康复任务的参数映射模型设计

2.7本章小结

3 上肢康复训练任务的虚拟场景设计

3.1虚拟现实技术简介

3.1.1虚拟现实的主要特征

3.1.2虚拟现实中的交互

3.2.1模型尺寸及比例

3.2.2模型的制作

3.3.1场景模型的设计

3.3.2模型的制作

3.4本章小结

4 数据采集及康复训练过程监测

4.1采集设备选择

4.1.1 Kinect硬件组成

4.1.2 Kinect系统体系结构

4.2数据采集的实现

4.2.1骨骼位置数据采集的实现

4.2.2数据驱动体感控制的实现

4.3.1数据分析

4.3.2训练过程监测的实现

4.3.3评估的实现

4.3.4基于系统监测的自适应调节

4.4本章小结

5 系统集成及测试

5.1引言

5.2管理系统

5.2.1管理系统的实现

5.2.2管理系统功能测试

5.3软件功能测试

5.3.1训练模式选择功能测试

5.3.2训练难度选择功能测试

5.3.3训练评估功能测试

5.3.4数据采集功能测试

5.3.5训练功能测试

5.3.6虚拟现实引导效果测试

5.4本章小结

6 总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

附 录

A. 作者在攻读学位期间发表的论文

B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目

C. 学位论文数据集

致 谢