基于Kinec系统运动采集的康复训练平台的研究设计_开题报告

第五次人口普查的数据告诉我们，中国目前人口的老龄化现象严重，全国65岁以上的老人占到了人口总数的10%以上，随着人们身体健康程度每况愈下，一些心血管疾病的发病人群不仅人数众多，而且年龄层也下降了。也是身边的人出现了类似的病况，本人才能更直观的感受到当身体机能不能由大脑正常支配后，患者与家人的辛劳与痛苦。试想一下，一个瘫痪病患，如果可以通过科学的康复训练，借助医疗环境中的各种设备和手段，从而使自己的患部功能或身体机能得到最大程度的康复，最终，过上像正常人一样的生活，内心的愉悦和欣喜那是不可言喻的。

在过去的岁月里，帮助人们进行复健的方法很少，也就是基础的关节活动训练、转移步行训练、常见的肌肉训练等，或进行针对性的单一训练，或将几种训练进行有效结合，以达到复健的目的。从我国中医的角度来讲，根据病患严重程度，采用不同程度的按摩、针灸等治疗方式。

随着科技的不断发展，进入21世纪之后，多种康复手段百花齐放，极具创新性的康复训练方式被广泛应用于临床的医疗和康复训练中，其中具有代表性的利用神经学前沿的研究成果和机器人最新的智能控制技术较为新颖。

1. Bobath康复方法[19]：此方法主要应用于如中风、成人后的神经功能康复，脑瘫患儿等病人的评估和治疗。通过具体病患的情况采用具体的处理技巧，指导病患通过完成计划任务的方式来保证病患的恢复过程。Bobath概念是不断发展且应用广泛的，在美国，Bobath概念也被称为“神经发育的治疗”。

2. 功能性电刺激[19]：FES——Functional Electrical Stimulation。此方法主要应用于由于大脑中电信号的减弱和人体肌肉的损伤导致的人体瘫痪，帮助其肢体功能的恢复以及器官功能的调节。FES也可应用于治疗疼痛、压力和疼痛的预防，例如让截瘫病患恢复行走，恢复手的抓握能力以及恢复病患的肠道和膀胱功能。通过电对神经中枢系统的刺激作用，也可加快病患从昏迷或者植物人的状态中恢复过来的速度。特别是在日本，FES应用于帮助长期昏迷患者的恢复已有较长历史。

3. 诱导的运动疗法[19]：CIMT 可以适用于最高七成中风患者，在治疗中风方面，也是一种极其有效的装置。尽管由于遭受上肢麻痹的病人无法感知自己的状态，但是诱导性的运动疗法及强度加上密集和丰富多样的运动训练，仍是有效减少痉挛和增强慢性中风患者偏瘫上肢功能的主要方法。

我们不熟悉的机器人现在也越来越多的应用在了康复领域，比如帮助四肢康复的康复机器人。一般情况下患者遵从已设置好机器人，进行既有模式的规定动作练习。此种情况下没有自由和交互可言，属于被动练习。如今，出现主动训练模式，为了增强交互性及自由性，也为了调动患者的训练兴趣，系统要提供具有交互性的场景，让病患在训练情境中与其中的人、物等进行互动。并根据康复动作，对机器人设置一些不仅有趣且有针对性的活动，如此，患者既能锻炼，又有很大的自由度，还不会觉得枯燥无趣。同时，主治医生可以参考患者在做康复时的动作数据对病患的康复情况进行电子化的评估。

当今康复医学在世界多个国家都得到了较高发展，美国的康复医学处于现代康复医学的领先地位，其医疗结构体系也较为完整，理论及应用技术研究的进展也很快。紧随其后的是加拿大和澳大利亚的康复医学，不仅创办了不少康复医疗公司，欧洲医学会联盟还专门设有康复医学部，不少国家的专业学会已参加其中。欧洲医学会联盟旗下的《康复医学杂志》也已成为欧洲康复医学期刊中最具代表性的杂志。

早期，康复机器人多是在工业机器人的基础上改进研制的，由于部分患者因各种病痛的折磨而常年卧床不起，以至于部分损害甚至全部丧失了人体平衡的控制能力，就让能具有或擅长帮助患者进行平衡感恢复训练的能康复机器人的研制就显得尤为重要。如今，国外己经有不少公司研制出了一批具有很高水平的动态平衡康复仪。如意大利Tecnobody公司出品的Tecnobody系列动态康复平衡仪等等。

而我国康复医学事业起步晚，其辅助技术与发达国家相比还很落后。在辅助器具产品的开发研究中，大多是低成本的实用性的器具，较为高端的辅助器械多集中在假肢领域，而康复工程中使用的精密仪器大多来自国外。且在我国，偏瘫患者的康复治疗手段多采用物理治疗为主，如针灸、牵引、推拿和器械治疗。此方法虽有效，但是见效慢，且对康复效果没有一个客观评价体系。因此，平衡康复系统的研制就显得很有必要。

我国在静态平衡仪上的使用上已有10多年的经验。之所以应用广泛，是由于在定量可观的反映患者的平衡功能的同时还能进行针对性的平衡功能恢复训练。基于Kinect[2]的康复训练系统这些年来发展也十分迅猛，将Kinect应用于外科手术、老人看护等领域已有很多的成功案例。目前，虽然国内外的科技人员已开发了一些康复训练系统，但大部分都需要在专门的医院或者康复中心等专业环境内进行训练，这就造成那些行动不便的病患及其家属在来往医院和家的交通问题上问题比较突出。除此之外，目前现存的系统，大多是利用DTW[4]算法来进行患者动作训练的相似度评估，误差较为明显。所以，通过调整算法来提高相似度评估效果也是亟待解决的问题。

本课题的研究主要基于Kinect深度检测技术的康复训练系统，该系统运用改进的算法，与以往系统相比较，大幅提高评估精确度，且可以实现患者在家中就进行康复训练，简单实用，大大缓解了病患及其家属来往医院与家的交通问题。总之，该系统既能满足病患康复训练的需求，又能适应于其他医学康复领域。

二、^范文提纲

1 绪论

1.1课题背景及研究的意义

1.2人体康复系统国内外发展现状

2基于Kinect的康复训练系统

2.1系统概述

2.2系统逻辑框架

2.3系统数据流流程

2.4系统角色业务

3系统模块设计

3.1基于视觉技术的运动检测

3.2 运动流相似度评估

3.3 康复训练管理系统设计

3.4 OGRE 3 D[1]人物渲染客户端

4系统实现

4.1 开发工具介绍

4.2 各角色系统实现

4.3 相似度评估实现

4.4 本章小结

5应用案例

5.1 实验设备

5.2 实验内容

5.3 实验过程

5.4 本章小结

6结论与展望

6.1 总结

6.2 展望

三、参考文献

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