关键词： MOTOmed智能运动训练系统   脑卒中偏瘫   平衡功能   下肢运动功能  

摘要： 目的:探讨脑卒中偏瘫患者被实施MOTOmed智能运动训练系统训练后,对其平衡功能、下肢运动功能的影响。方法:选取于2017年8月~2018年6月期间在阳春市人民医院进行治疗的脑卒中偏瘫患者87例,将其按照随机的字母编号分成康复组与智能组,康复组患者实施基础的康复治疗,智能组则在康复组的基础上加入MOTOmed智能运动训练系统训练,观察两组患者的MI-L、FAC、FMA、ADL评分等。结果:两组患者的MI-L、FAC、FMA、ADL等评分比治疗前有所提高,且智能组提高的幅度较大,P<0.05。结论:对脑卒中偏瘫患者实施MOTOmed智能运动训练系统训练可明显改善患者的平衡功能以及下肢运动功能,有较高的临床价值,值得推广。

关键词： 脑卒中   上肢运动训练   虚拟现实游戏   守门员  

摘要： 目的:自主研发一套可用于改善脑卒中患者上肢运动功能的虚拟现实康复训练系统。方法:以正常人上肢各关节的各个矢量正常运动范围为基础,综合考虑反应速度、肌力、平衡能力、肢体协调能力等因素,按一定规则划分为不同矢量及程度的难度级别,分析脑卒中后上肢运动障碍患者的病理运动特点,结合虚拟现实及计算机辅助技术的游戏,选用适合上肢运动的游戏,对游戏进行技术处理,以影响脑卒中后上肢运动功能康复的因素作为技术参数点,实现脑卒中后上肢运动功能障碍患者客观智能评估,利用患者沉浸在虚拟现实游戏的不同游戏场景中不断闯关、晋级而实现患侧肢体功能的逐步康复。结果:研发出一套可通过虚拟现实技术改善脑卒中患者上肢运动功能的康复训练系统。大多数体验者试用后对该游戏的满意度较高,临床运用后发现,虚拟现实康复训练系统较常规康复治疗能更显著提高脑卒中患者上肢各项运动功能,且具有较好的应用反馈和可操作性。结论:虚拟现实游戏的脑卒中上肢运动训练系统可改善脑卒中患者上肢运动功能,有良好的临床依从度和可操作性,其疗效和功能尚需更多大样本的临床试验去验证和开发。

关键词： 脑卒中   电子生物反馈   MOTOmed智能运动训练系统   下肢运动功能  

摘要： 目的:观察电子生物反馈结合MOTOmed智能运动训练系统对脑卒中偏瘫患者下肢运动能力的疗效。方法:随机将90例脑卒中偏瘫患者分为A组(电子生物反馈结合MOTOmed智能运动训练系统组)、B组(电子生物反馈组)和C组(MOTOmed智能运动训练系统组)各30例,分别进行分组治疗,治疗前后采用Fugl-Meyer下肢运动功能评分量表(FMA)、改良Barthel指数评定(MBI)对下肢功能进行评价。结果:治疗后,三组患者的FMA、MBI评分均较治疗前显著升高(P<0.05),且A组治疗后的FMA、MBI评分显著高于B、C组(P<0.01),B、C组患者的FMA、MBI评分差异无统计学意义(P>0.05)。结论:在脑卒中患者康复治疗中开展电子生物反馈结合MOTOmed智能运动训练系统能有效提高患者下肢运动能力,值得临床推广。

关键词： 脑卒中   MOTOmed智能运动训练系统   视觉反馈   平衡能力   步行能力  

摘要： 目的观察视觉反馈结合MOTOmed智能运动训练系统治疗对脑卒中患者平衡以及步行能力的影响。方法将脑卒中30例患者随机分为观察组和对照组各15例,2组均进行常规康复治疗以及MOTOmed智能运动训练系统训练,观察组在进行MOTOmed智能运动训练系统训练时引导并督促患者将仪器显示器上显示的两侧对称性尽量都保持在50%,直到训练结束;对照组在进行MOTOmed智能运动训练系统训练时遮蔽显示器上的对称性显示。结果治疗3周后2组Berg平衡量表(BBS)评分、简式Fugl-Meyer下肢运动功能评定量表(FMA)评分以及起立步行实验(TUGT)评分均较治疗前明显提高(P<0.05),且观察组3项评分均高于对照组(P<0.05)。MOTOmed智能运动训练系统中的患侧对称性所占比、训练距离以及训练强度也较对照组有了明显的进步(P<0.05)。结论视觉反馈结合MOTOmed智能运动训练系统通过患者自身的参与以及自我调整可以更好地提高患者的平衡及步行能力。

关键词： 功能性电刺激   MOTOmed智能运动训练系统   脑卒中   下肢功能  

摘要： 目的观察触发式功能性电刺激结合MOTOmed智能运动训练系统训练在脑卒中患者下肢功能早期康复中的应用效果。方法选取2017年6—12月该院收治的脑卒中患者40例,随机分成对照组与观察组各20例。两组均接受常规康复训练和MOTOmed智能运动训练系统训练,观察组在对照组基础上结合触发式功能性电刺激治疗。分别于治疗前和治疗4周后采用Fugl-Meyer量表下肢部分(FMA-L)、Berg平衡量表(BBS)及10m最大步行速度测试(MWS)评定下肢运动功能、平衡功能及步行功能。结果治疗后FMA-L评分、BBS评分均明显高于对照组,10mM WS快于对照组,差异有统计学意义(P <0.05)。结论触发式功能性电刺激结合MOTOmed智能运动训练系统训练可有效改善脑卒中患者发病后早期下肢功能,提高步行能力。

关键词： 康复运动训练   惯性测量单元   可穿戴系统   触觉反馈  

摘要： 随着技术发展,基于触觉反馈的穿戴式康复运动训练系统成为中风、帕金森和膝关节炎患者进行康复运动训练的热门研究方案。然而现有系统存在使用场地受限和不便扩展的问题,限制患者只能在实验室环境中进行康复运动训练,也不便于研究人员扩展其他训练应用。因此,设计一款不受场地限制和扩展性强的穿戴式康复运动训练系统十分必要。针对目前系统存在使用场地受限的问题,本文硬件设计上基于树莓派开发了一款穿戴式康复运动训练系统。采用惯性传感器(IMU)设计了传感模块可实时采集人体运动学数据,基于树莓派设计了扩展板作为控制模块支持多通道通信并实时处理传感器原始数据和驱动反馈模块。设计了反馈模块可实时提供触觉反馈指示患者完成既定康复动作。整个系统仅重175.5g,训练不受场所限制,室内室外均可进行。针对目前系统扩展性不强的问题,本文软件设计基于Linux系统和Python语言,拥有大量第三方程序库,简化了研究人员扩展应用的工作复杂度。软件设计包括控制模块软件设计和用户界面交互设计。控制模块软件设计中将系统管理、用户操作响应、实时数据处理和数据云存储部分设计为系统层软件,并预留出程序接口便于研究人员进行应用扩展;用户界面交互设计采用模型-控制器-视图的设计思想,便于系统迭代升级和应用扩展。为了研究本文自主研发系统的扩展性和进行训练的有效性,设计了两个康复运动训练实验:足偏角训练和平衡训练,并实现了两个训练的算法。在足偏角训练实验中,15名受试者佩戴本系统进行了内八步态和外八步态训练,结果表明与惯用步态相比,其足偏角改变量分别为5.8°和-7.3°,其中足偏角内八为正,外八为负,具有显著性差异;在平衡训练实验中,10名受试者受邀参加实验,与训练前相比,受试者训练时和训练后前后方向的躯干摇晃度分别下降了60.5%和54.0%,左右方向的躯干摇晃度分别下降了67.1%和50.3%,平衡状态所占时间比分别增加了63.5%和47.4%,受试者平衡能力得到有效提高。综上,该系统能有效的进行康复运动训练,且穿戴方便,易于扩展,为穿戴式康复运动训练研究提供了基础。

关键词： 体感技术   隐马尔科夫模型   骨骼识别   BMI指数   KinectV2  

摘要： 随着互联网技术和体感技术的迅猛发展,人们日益增长的体质健康需求推动了体育产业的变革,最新科学技术纷纷进入体育行业,不断冲击着传统运动设备。然而目前高校传统体育设备技术方案不合理,运动训练管理模式陈旧,无法做到对学生运动进行科学化指导,出现整体运动效果不佳的现状。本论文提出一种基于视觉传感的智能运动训练系统,针对在动作识别领域中的研究普遍停留在单个动作的识别问题,本文致力于对连续动作识别方面的研究,利用隐马尔科夫模型对运动变化过程中具有时间延续性的序列进行建模,提出了高效检测运动动作的识别算法。针对高校运动设备简陋、功能单一的问题,提出了基于云端监测的多功能运动识别终端。云端服务器通过HTTP方式与运动识别终端进行通信和数据传输,管理监控终端实现终端定位、运动数据采集等,运动终端实现了引体向上、仰卧起坐、深蹲运动和立定跳远等多功能运动训练。针对传统传感器等穿戴运动设备操作繁琐、容易损坏并且需要人工计数等难以统一化管理的问题,提出基于视觉传感的非穿戴式无人监管的运动训练模式。运动终端采集用户运动动作视频数据流,提取特征建立HMM运动识别算法实现对运动动作的识别,实现自动计数,智能打分功能。针对高校学生缺乏科学运动锻炼计划指导,导致整体运动效果不佳的问题,提出了基于BMI指数的科学运动训练计划定制。采用国际通用身体健康BMI指数,通过分析大量学生实时上传的运动数据,实现根据不同学生体质定制个性化的科学运动训练计划。本系统经过开发测试性能稳定可靠,山在高校投入使用,经过实际应用检验表明本文提出的基于视觉传感的智能运动训练系统实用性和趣味性兼备,获得了市场的认可。

关键词： 无线传感器网络   训练系统   数据库   节点控制  

摘要： 为了能够满足现代体育训练使用需求,基于无线传感器网络实现了体育运动训练系统的设计,系统主要包括嵌入式数据收集终端及数据库服务器。系统硬件实现基站及传感器节点的设计,从而能够对体育运动人员运动参数进行实时的收集。系统软件实现基站及节点控制软件的设计,并且设计运动数据库管理系统,从而对接受的运动参数进行分析和存储。最后,对本文所设计的体育运动训练系统进行实验,通过实验表示,系统能够有效满足体育训练使用需求,以此为今后体育运动训练科学决策提供基础。

关键词： 运动识别   DTW动态匹配算法   KinectV2   骨骼识别   步态识别  

摘要： 针对当前大学生体质素质下降的状况,以及体质测试设备简陋易损坏,操作繁琐等缺点,我们结合最新体感识别技术,开发了一套完整的无接触体质测试系统。该系统利用微软Kinect V2智能摄像头,可实时准确地获取人体骨架关节点的三维空间位置信息并将其转化为动作数据流,与设计有限状态机模板数据进行模式匹配,完成静态骨骼识别。利用Kinect的优势进行步态识别算法的设计,以实现运动识别。同时该方法还具有无接触、多人检测、一机多测等优势,智能打分机制可将用户运动数据实时上传至Web。

关键词： 智能训练器   智能运动训练系统   偏瘫   日常生活活动能力  

摘要： 目的探讨Athos智能运动服结合MOTOmed智能运动训练系统替代部分人工康复治疗对脑卒中偏瘫患者上肢功能和日常生活活动能力(ADL)的影响。方法将48例患者随机分成智能治疗组和常规治疗组,常规治疗组采用常规的康复治疗,智能治疗组将康复治疗师上肢的屈伸被动运动训练、屈伸助动运动训练、屈伸主动抗阻运动训练、抗痉挛运动训练内容替换为Athos智能运动服结合MOTOmed智能运动康复系统治疗,治疗前先进行肱二头肌的Lovett肌力测定结果与Athos智能运动服肌力检测结果的相关性分析。治疗1、3个月后进行Fugl-Meyer运动功能量表上肢部分(FMA-UE)和ADL的Barthel指数(BI)评分。结果44例患者肱二头肌的Lovett肌力评估结果与Athos智能运动服肌肉强度监测结果呈明显正相关(r=0.929,P<0.01);治疗1、3个月后两组患者的FMA-UE和BI评分均较治疗前明显提高(P<0.01),但两组患者治疗后比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论应用Athos智能运动服结合MOTOmed智能运动系统替代康复治疗师部分徒手治疗内容不会降低临床疗效,有利于减轻康复治疗师一对一徒手训练负担。