帕金森病人手部功能评估系统

摘要

手功能障碍是帕金森病患者临床主要表现,但目前对帕金森病患者手功能状态的评估缺乏客观性与全面性。设计了一款可穿戴的基于多传感器数据融合的评估手套,实现对手部稳定性、灵活性、肌力状态的估计。利用多种滤波方式解析出各路传感器所采集到的最佳信号,采用BP神经网络训练,实现手部震颤等级划分,结合临床上的TAM评定法、Lovetter评定法,实现灵活度与肌力状态等级的评估。结果表明:震颤等级评估准确率为84.50%,灵活度和肌力状态等级划分结果与临床观察具有一致性。所设计的手套可实现对帕金森患者手功能康复及受损情况的准确估计,辅助医生用于康复训练。