基于AHP-模糊综合评判的上肢康复机器人康复评价方法

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医疗机器人在康复训练中的效果评价方法

医疗机器人在康复训练中的效果评价方法近年来，医疗机器人技术的发展日益壮大，特别是在康复训练领域，医疗机器人已经成为一种有效的辅助工具。

医疗机器人在康复训练中的效果评价方法对于评估康复训练的效果、改进康复治疗方案以及提高患者生活质量具有重要意义。

本文将探讨医疗机器人在康复训练中的效果评价方法。

首先，了解患者的康复训练需求是评价医疗机器人效果的重要一环。

根据患者的病情、康复目标和个人差异，制定个性化的康复计划是必不可少的。

通过与患者和康复团队的讨论，医疗机器人可以根据患者的需求进行调整和优化，以实现更好的康复效果。

其次，评估康复训练的效果需要使用客观的量化指标。

通过测量患者的康复指数、运动功能、平衡能力和生活质量等因素，可以对康复训练的效果进行客观评估。

医疗机器人可以配备传感器和监测装置，实时记录和分析患者的运动数据，从而获得准确的康复指标，并进行实时反馈，帮助患者调整姿势和动作，提高康复效果。

第三，使用临床评估工具进行康复效果评估也是一种常用的方法。

临床评估工具如贝尔和柯里森指数、肌力测试和步态分析等可以对患者的康复程度进行评估。

医疗机器人通过与临床评估工具结合使用，可以进一步综合评估康复训练的效果，并根据评估结果调整治疗方案。

此外，患者满意度问卷调查也是一种评估医疗机器人在康复训练中效果的方法。

患者满意度可以反映患者对康复训练的态度和感受，从而评估治疗效果。

通过设计满意度调查问卷，收集患者的反馈意见和建议，有助于医疗机器人制造商和康复团队改进产品和服务，提高患者满意度和康复效果。

最后，随机对照试验是一种用于评估医疗机器人在康复训练中效果的较为科学的方法。

通过将参与康复训练的患者随机分为实验组和对照组，在保证统计学的可靠性的前提下进行对比研究。

对比实验组和对照组的康复效果，可以得出医疗机器人在康复训练中的实际效果。

这种方法能排除其他干预因素的干扰，并提供较为可靠的评估结果。

综上所述，医疗机器人在康复训练中的效果评价方法非常重要。

上肢康复机器人关键技术及康复评定的研究

传感器技术
01
肌肉力量传感器
监测患者的肌肉力量，以确保机器人在运动过程中不会过度用力或受
伤。
02
运动传感器
监测患者的上肢运动，并将运动数据反馈给控制系统，以实现精确的
运动控制。
03
触觉传感器
用于检测患者与机器人之间的接触压力，以确保机器人在运动过程中
不会对患者的皮肤造成损伤。
运动控制技术
神经控制
05
结论与展望
上肢康复机器人的研究总结
技术发展
近年来，随着机器人技术的不断发展，上肢康复机器人得到了广泛应用。此类机器人主要运用在康复评定、康复训练以及康复治疗过程中，可以有效帮助患者恢复上肢功能。
训练方式
上肢康复机器人不仅采用了传统的助力训练方式，还引入了肌肉电信号以及肌电触发的训练方式，这些方式可以更好地满足患者的训练需求。
市场需求
随着老龄化社会的到来以及工伤致残人数的增加，对于上肢康复机器人的需求越来越大。这种机器人的应用可以有效地提高康复效率，降低医疗成本。
技术进步
随着机器学习、人工智能等技术的不断发展，上肢康复机器人的智能化程度也将得到进一步提升。未来，这种机器人可能会实现更加精准的评定、更加个性化的训练方案以及更加智能的辅助治疗等功能。
第一代上肢康复机器人主要采用简单的机械结构，通过外力辅助患者进行肢体运动。这类机器人的运动模式相对固定，无法适应患者的个体差异和病情变化。
第二代上肢康复机器人
第二代上肢康复机器人引入了计算机技术和传感器技术，能够根据患者的运动意图和反馈信息进行智能控制和调整。这类机器人的运动模式更加灵活多样，能够满足患者的个性化需求。
领域融合
上肢康复机器人还将与虚拟现实、增强现实等技术进一步融合，实现更加沉浸式的康复训练体验，从而更好地帮助患者恢复上肢功能。

上肢康复机器人的研究

上肢康复机器人的研究上肢康复机器人是一种能够辅助患者进行上肢康复训练的机器人系统，旨在帮助患者恢复手臂、肩膀等上肢肌肉功能，并提供康复过程的监测和评估。

随着近年来康复机器人技术的快速发展，上肢康复机器人在康复医学领域受到了越来越多的关注和研究。

上肢康复机器人主要通过模拟人体上肢运动的方式，向患者提供不同程度的力量、力矩支持和移动指导，以促进上肢肌肉的康复训练。

它可以帮助患者进行肌肉训练、关节活动、手握能力恢复等多个方面的康复训练，提高患者的活动能力和生活质量。

研究表明，上肢康复机器人与传统的人工物理治疗相比具有以下几个优势。

首先，机器人系统能够提供精确的控制和力矩支持，可以根据患者的康复进展进行动态调整，使训练更加个性化和有效。

其次，机器人可以重复进行康复训练，避免了传统治疗中医师助力的主观性和风险性，使康复训练更加安全和可靠。

此外，机器人系统还能够记录和存储患者的康复数据，为康复进程的评估和分析提供了有力的工具。

在上肢康复机器人的研究中，主要包括机械设计、控制算法和康复训练的评估等方面。

机械设计是研究的基础，主要涉及机器人的结构设计、传动系统、力传感器等方面。

控制算法是机器人运动实现的关键，通过实时监测患者的运动状态和力矩需求，控制机器人的运动和力矩输出。

康复训练的评估是判断机器人康复效果的重要指标，可以通过记录患者的运动范围、速度、精准度等数据，分析患者的康复情况并随时调整训练方案。

在机器人结构设计方面，研究者提出了多种不同的方案。

例如，可穿戴式机器人适用于重度偏瘫患者，其结构类似于肩关节外骨骼，可以通过电机和传感器实现对上肢运动的辅助和控制。

桌面式机器人适用于轻度至中度偏瘫患者，可通过桌面上的操纵杆或触摸屏进行操控。

另外，还有些机器人设计为具有可调节高度和角度等功能的移动式机器人，可以适应不同患者的需求和康复阶段。

在控制算法方面，研究者采用了多种方法来实现机器人的运动控制。

PID控制是一种常用的方法，可以根据患者的运动需求实现力矩的协调输出。

上肢康复训练机器人训练与康复评估系统设计

上肢康复训练机器人训练与康复评估系统设计作者：孙梦真喻洪流符方发来源：《软件导刊》2017年第05期摘要摘要：传统康复治疗需要康复医师与患者一对一训练，这种方式耗费大量人力资源，效率低、成本高。

随着机器人、物联网、人机交互等技术的发展与成熟，智能康复训练机器人应运而生。

在VC++集成环境下，结合MFC、MYSQL数据库和虚拟现实技术，设计了一个集用户信息管理、康复评估、康复训练及生成康复报告等功能模块为一体的可视化康复评估和训练系统，用图形界面操作上肢康复机器人，提高康复训练的效率并维持患者训练积极性、趣味性。

关键词关键词：人机交互；康复评估；虚拟现实DOIDOI：10.11907/rjdk.171048中图分类号：TP319文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2017）0050083030引言脑卒中具有高发病率、高死亡率和高致残率，偏瘫是脑卒中患者最常见的后遗症，仅有小部分人可以通过治疗恢复原状，行之有效的方法是在病情稳定48小时后，根据功能障碍和康复评价情况，实施康复治疗方案[1]。

而在日常生活中上肢帮助人们完成近60%～70%的功能，包括抓握/移动物体、使用工具等，由此对上肢功能的恢复极为重要。

临床上ROM评估多为人工测量，借助通用量角器、方盘量角器、电子量角器等测量工具，0°位是开始位，对于大多数运动，解剖位即为开始位。

由于上肢康复机器人自身机械结构特性，加上以往的量表评估方法和机器人训练参数之间的对应关系，目前还没有可信的公认的结论可供参考，因此本系统针对上肢康复机器人设计了一套机器适用的ROM评估方法，以便配合康复训练获取更好的康复效果。

虚拟现实（Virtual Reality，VR）技术就是利用物联网技术，搭建逼真的三维视、听、触一体化的虚拟环境，用户借助必要的设备以自然的方式与虚拟世界自然交互，从而产生身临其境般的感受和体验[2]。

在康复训练中，先对患者的自身情况进行客观康复评估，根据评估结果制定相应强度的康复计划，虚拟训练治疗方法的互动性与沉浸感可以很好地激励患者，国内外已有研究证实虚拟现实技术能够改善脑卒中患者偏瘫上肢的运动功能[34]。

基于AHP的模糊综合评价方法研究及应用

基于AHP的模糊综合评价方法研究及应用一、本文概述本文旨在探讨和研究基于层次分析法（AHP）的模糊综合评价方法，并探讨其在实际问题中的应用。

层次分析法是一种定性与定量相结合的决策方法，它通过构建层次结构模型，将复杂问题分解为若干层次和因素，利用数学方法确定各因素的权重，从而为决策者提供科学、合理的决策依据。

模糊综合评价方法则是一种处理模糊信息、进行多属性决策的有效手段，它通过对评价对象的各个属性进行模糊量化，实现对评价对象的综合评价。

将AHP与模糊综合评价方法相结合，可以充分发挥两者的优势，提高评价的准确性和有效性。

本文首先介绍了层次分析法和模糊综合评价方法的基本原理和步骤，然后详细阐述了基于AHP的模糊综合评价方法的构建过程，包括层次结构模型的建立、判断矩阵的构造、权重的计算以及模糊综合评价模型的构建等。

接着，本文通过具体案例，展示了该方法在实际问题中的应用过程和应用效果，验证了其可行性和实用性。

本文总结了研究成果，指出了研究中存在的不足和未来的研究方向，为相关研究提供了参考和借鉴。

二、基于AHP的模糊综合评价方法理论基础在复杂系统的评价过程中，往往需要综合考虑多个因素，每个因素又可能包含多个子因素，这就形成了一个多层次的评价结构。

在这种背景下，层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）和模糊综合评价方法（Fuzzy Comprehensive Evaluation，FCE）的结合就显得尤为重要。

这种方法结合了AHP的层次化结构和FCE的模糊处理特性，使得评价过程更加科学、合理。

层次分析法（AHP）是由美国运筹学家T.L.Saaty在20世纪70年代提出的一种定性与定量相结合的多准则决策方法。

它将复杂问题分解为各个组成因素，并将这些因素按支配关系分组形成递阶层次结构。

通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性，然后综合人的判断以决定诸因素相对重要性的总的顺序。

作业治疗有关上肢功能常用评价方法

作业治疗有关上肢功能常用评价方法脑卒中偏瘫的上肢功能在临床治疗中康复速度慢，结局差，这与上肢承担人体复杂、精细、灵巧的动作有关：而偏瘫手功能的愈后能反映脑卒中患者本质的康复。

运用偏瘫上肢最初神经缺失的变化预测脑卒中患者的运动功能结局，能使治疗师确定最后的整体康复目标以及选择适合的治疗方案，提高康复效率[1]。

所以上肢功能的评定在脑卒中的作业治疗临床康复中占有很重要的地位。

2001年5月，世界卫生组织正式把国际残疾分类 (ICIDH)修改为国际功能、残疾、和健康分类(International Classification of Function，Disability，and Health，ICF)。

ICF建立了自己的术语系统[2]，用于功能和残疾的分类在许多项目和类别中均使用中性词。

例如用损伤（是身体结构或生理功能的丧失或异常，包括精神功能)替代残损；用活动（是由个体执行一项任务或行动，它代表了功能的个体方面）替代残疾；用参与(是投入到一种生活情景中，它代表了功能的社会方面)替代残障。

因此，脑卒中患者上肢运动功能临床评定方法也需要适应 ICF。

迄今临床常用的评价方法有：①Fugl-Meyer评定法(Fugl—Meyer motor assessment，FMA)；②运动力指数(motricity—index，MI)；③手臂运动功能评测 (the arm motor ability test，AMAT)；④Wolf运动功能测试(Wolf motor function test)；⑤最大自主握力(maximal voluntary grip force，MVGF)。

还有其它一些较好的评测量表，如九孔柱测试（nine hole peg test）、Frenchay上肢活动检查(Frenchay arm test)、Carroll、金子翼检查法等。

1脑卒中上肢运动功能常用的评价方法1．1 最大自主握力(MVGF)握力的评估是肌肉功能定量较普通的测量之一[3]。

基于ahp的模糊综合评价方法研究及应用

基于ahp的模糊综合评价方法研究及应用
基于AHP的模糊综合评价方法是一种将模糊数学和层次分析法相结合的评价方法。

它通过将模糊数学的模糊集合理论引入到层次分析法中，解决了传统层次分析法中无法处理模糊信息的问题，提高了评价结果的准确性和可靠性。

在传统的层次分析法中，评价对象的各个因素被分解为不同的层次，然后通过构建判断矩阵来确定各个因素之间的重要性。

然而，在实际应用中，评价对象的因素往往存在一定的模糊性，无法用确定的数值来表示。

这时，传统的层次分析法就无法处理这种模糊信息，导致评价结果的不准确性。

基于AHP的模糊综合评价方法通过引入模糊数学的模糊集合理论，将评价对象的因素转化为模糊集合，用隶属函数来描述各个因素的模糊程度。

然后，通过构建模糊判断矩阵来确定各个因素之间的重要性。

模糊判断矩阵中的元素不再是确定的数值，而是模糊数，可以用隶属函数来表示。

最后，通过模糊综合评价方法，将各个因素的权重与评价对象的各个层次进行综合，得到最终的评价结果。

基于AHP的模糊综合评价方法在实际应用中具有广泛的应用价值。

首先，它可以用于解决评价对象因素模糊的问题，提高评价结果的准确性和可靠性。

其次，它可以用于处理评价对象因素之间的相互关系，确定各个因素的权重，从而更好地指导决策。

最后，它可以用于多指标决策问题，将多个评价指标综合起来进行评价，更全面地反映评价对象的综合性能。

总之，基于AHP的模糊综合评价方法是一种有效的评价方法，可以解决评价对象因素模糊的问题，提高评价结果的准确性和可靠性。

它在实际应用中具有广泛的应用价值，可以用于解决各种决策问题，指导决策者做出科学合理的决策。

基于AHP的全向移动机器人综合评价

信息科学科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald109①作者简介：王古超（1993—），男，汉族，江苏徐州人，硕士在读，研究方向：机器人技术。

DOI：10.16660/ki.1674-098X.2018.36.109基于AHP的全向移动机器人综合评价①王古超陆俊峰袁翔周宁宁(安徽理工大学机械工程学院安徽淮南 232001)摘要：为了对全向移动机器人设计方案科学的优选决策，以四Mecanum轮全向移动机器人为研究实例，采用层次分析法(AHP)对其进行综合评价。

针对四Mecanum轮全向移动机器人的应用需求和性能特点，首先建立了其综合评价体系模型，进而采用专家咨询法构建出判断矩阵，进行层次单排序得到各级指标的相对权重大小，最后完成层次总排序得到各指标的相对总权重。

该评价模型大大简化了全向移动机器人综合性能的分析过程，且评价结果可为工程技术人员的设计研究提供参考依据。

关键词：AHP 全向移动机器人综合评价指标权重中图分类号：TH221 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2018)12(c)-0109-02近些年，我国在机器人的研究上取得了重大进步，其中全向移动机器人的研究内容广泛，包括运动机构、运动控制技术、信息识别技术、定位导航技术等方面。

在全向移动机器人诸多性能指标中，部分指标因素对其综合性能起着关键作用，而某些指标在设计和加工时可适当降低标准，以追求更高的性价比，同时综合性能的合理、安全可靠是机器人出色完成工作任务的关键。

基于此，本文使用层次分析法(AHP)对全向移动机器人进行综合性能分析，进而得到各指标因素的相对权重，为工程技术人员的设计研究提供参考依据。

1 基于AHP的综合性能评价模型层次分析法（AHP ）就是把一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，并将目标分解为多个准则，进而分解为多指标的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序和总排序，以作为目标、多方案优化决策的系统方法。

自适应神经模糊推理系统优化的快速上肢评估方法

自适应神经模糊推理系统优化的快速上肢评估方法随着人工智能和机器学习技术的发展，自适应神经模糊推理系统（ANFIS）已经广泛应用于各个领域。

本文将介绍一种基于ANFIS的快速上肢评估方法，以帮助医疗机构和康复中心快速而准确地对患者的上肢功能进行评估。

一、引言上肢功能评估在康复治疗中起着至关重要的作用。

传统的上肢评估通常需要医生或康复师使用手动测试和观察的方式来记录患者的各项指标，不仅费时费力，还容易受主观因素的影响。

因此，开发一种快速、准确的上肢评估方法具有重要的意义。

二、自适应神经模糊推理系统优化的快速上肢评估方法自适应神经模糊推理系统（ANFIS）是一种基于模糊逻辑和神经网络的智能推理系统，可以用于模拟人类的认知和决策过程。

在本研究中，我们将利用ANFIS来建立一个快速上肢评估模型。

1. 数据采集首先，我们需要采集一些真实患者的上肢运动数据作为训练集。

可以利用传感器等设备来获取患者进行各种上肢动作时的姿势、力度和速度等信息。

同时，我们还需要记录每个患者的相关临床数据，如性别、年龄、病史等。

2. 数据预处理在建立ANFIS模型之前，我们需要对采集到的数据进行预处理。

首先，对姿势、力度和速度等数据进行标准化处理，以消除不同患者之间的差异。

然后，对临床数据进行筛选和分类，以确定对上肢功能有影响的相关因素。

3. 模型训练与优化利用标准化后的数据和筛选后的临床数据，我们可以开始训练ANFIS模型。

在模型训练的过程中，我们需要设置好网络结构和参数，并利用反向传播算法进行参数优化，以提高模型的准确性和泛化能力。

4. 上肢功能评估完成模型训练后，我们就可以利用训练好的ANFIS模型对新的患者数据进行快速上肢功能评估。

通过输入患者的姿势、力度和速度等数据，模型可以自动推理出患者的上肢功能等级，并给出相应的评估结果。

三、实验设计与结果分析在本研究中，我们招募了100名患者参与实验，采集了他们的上肢运动数据和相关临床数据，并利用上述方法建立了ANFIS模型进行评估。

脑卒中上肢康复智能化评估和虚拟现实训练研究进展

脑卒中上肢康复智能化评估和虚拟现实训练研究进展脑卒中上肢康复智能化评估和虚拟现实训练研究进展引言：脑卒中，又称中风，是指由于脑血管病变导致的脑功能障碍，是导致死亡和致残的重大疾病。

脑卒中后的康复过程对于恢复患者正常生活和工作能力至关重要。

上肢功能的恢复是脑卒中康复的关键环节之一，然而传统的康复训练存在一些问题，如难以定量评估患者恢复情况、缺乏足够的训练时间和频次等。

因此，智能化评估和虚拟现实训练成为了研究的热点。

一、脑卒中上肢康复智能化评估的研究进展1. 利用传感器技术为了定量评估脑卒中患者上肢功能的恢复情况，研究者们开始借助传感器技术进行测量和数据收集。

这些传感器可以记录患者的运动轨迹、力量和速度等，通过分析这些数据，可以客观地评估患者的上肢运动能力。

同时，利用传感器技术还可以实时监测和反馈患者训练过程，帮助患者纠正错误动作，提高训练效果。

2. 应用人工智能算法在脑卒中上肢康复智能化评估中，人工智能算法的应用也引起了研究者们的关注。

通过对大量的患者数据进行分析和挖掘，人工智能算法可以建立模型，预测患者康复的效果和速度。

同时，通过与临床康复指南的对比，人工智能算法可以提供个性化的康复方案，为患者提供更加精确的康复指导。

3. 结合虚拟现实技术虚拟现实技术被广泛应用于脑卒中上肢康复的智能化评估中。

通过虚拟现实技术，患者可以身临其境地进行康复训练，提高训练的趣味性和参与度。

同时，虚拟现实技术还可以实时记录患者的动作轨迹和数据，并将其与预设的康复目标进行比较评估，为患者提供反馈和指导。

虚拟现实技术的引入，不仅提高了康复训练的效果，还减轻了患者的焦虑和抑郁情绪。

二、脑卒中上肢康复虚拟现实训练的研究进展1. 基于虚拟现实的运动再学习虚拟现实技术可以重建患者日常生活中的运动场景，帮助患者重新学习独立完成各项动作，如穿衣、吃饭等。

通过与真实环境的模拟，患者可以在虚拟环境中进行有针对性的训练，提高自主进行日常生活活动的能力。

基于AHP_法的康养社区户外活动空间适老化评价与分析

基于AHP法的康养社区户外活动空间适老化评价与分析陈晋东，陈展川*（海南大学，海南海口570228）摘要院随着《“健康中国2030”规划纲要》的提出，各省市大力发展康养产业，康养社区应运而生。

基于层次分析法，以健身活动空间、道路交通空间、休憩观赏空间、社会交往空间、公共服务设施5个要素作为准则层，共18个评价指标因子作为指标层，构建了康养社区户外活动空间适老化评价体系以及评分标准。

通过回收问卷以及专家咨询得出的指标权重表明，公共服务设施和休憩观赏空间的营造对于康养社区最为重要。

以海南省五指山市仁帝山康养社区为例，以模糊综合评价法计算出该社区的各项指标的综合得分，针对评价结果，提出基于适老化理念的海南康养社区户外活动空间优化策略。

探讨在人口老龄化的背景下，康养社区户外活动空间规划与建设实施的方案，为后续的康养社区建设提供参考。

关键词院康养社区；适老化；户外活动空间；层次分析法；模糊综合评价人口老龄化的大趋势，引发了建筑、社区、城市建设等的适老化转向。

由于老年人身体机能下降，活动范围缩小，日常的行为活动主要在社区内进行。

随着我国城镇化水平不断提高，城市中老年人不断增多，他们的需求已经成为城市规划建设过程中的重要参考依据。

康养蓝皮书《中国康养产业发展报告》自2017年起每年发布，解析了康养这一概念的内涵，提出以康养来统称健康、养生和养老三个层面。

康养社区是社区与康养产业融合发展的社区空间新模式，将养生、养老、旅居、疗愈、服务多功能为一体，旨在改善老年人生理和心理状况，是能满足康养人群多样化生活需求的新型社区。

康养社区具有功能多样化、服务人群广、接受程度高等特点，近年来在我国快速发展，在全国范围内，有90多家房地产公司和外资企业开发康养社区，海南、贵州、攀枝花、秦皇岛等地率先行动，建立了大量的康养社区，为社区建设提供了新模式、新思路[1]，大量的康养社区实践对推动形成尊老、爱老、敬老的社会风气、推进康养产业发展、提高老年人社区参与度和幸福感有着积极作用。

一种上肢康复训练机器人康复训练功能的评估方法[发明专利]

专利名称：一种上肢康复训练机器人康复训练功能的评估方法专利类型：发明专利
发明人：韦宇炜,何汉武,胡兆勇,汤一格
申请号：CN201810085337.5
申请日：20180129
公开号：CN108172297A
公开日：
20180615
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种上肢康复训练机器人康复训练功能的评估方法，其根据上肢康复训练的内容和特点选取评价指标，并对评价指标进行分类，构建了比较完善的评价指标体系，然后利用模糊评价法对康复训练的效果进行评估，从而使得所述上肢康复训练机器人的康复训练功能量化，减少了评估的误差；最后，所述评估方法将通过建立的评估模型得到的评估结果与康复治疗师的人工评估结果进行对比，并根据对比结果对评估模型的合理性进行判定，然后根据判定结果对隶属函数进项调整，从而增加了隶属函数的准确性，提高了评估的准确性。

申请人：广东工业大学
地址：510090 广东省广州市越秀区东风东路729号
国籍：CN
代理机构：佛山帮专知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：胡丽琴
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一种上肢运动功能康复评价方法[发明专利]

专利名称：一种上肢运动功能康复评价方法专利类型：发明专利
发明人：王丽,兰陟,王强,李宏亮,张宁,潘国新申请号：CN202010534149.3
申请日：20200612
公开号：CN112057040A
公开日：
20201211
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种上肢运动功能康复评价方法，该方法为：首先，同步采集受试者患侧手臂在做伸及运动过程中的肌电信号和三维运动信息；其次，通过分析肌电信号获得肌张力评价指标，通过分析三维运动信息获取运动时间、运动平滑性、相同运动之间的差异和运动轨迹偏差评价指标；最后，利用层次分析法分析上述五个评价指标在康复效果评定中的权重，进而获得上肢康复训练效果。

本发明利用肌电信号分析结合三维运动学分析，对上肢运动功能障碍患者的康复训练效果进行量化评价，通过分析肌肉功能和运动功能的恢复程度，并且分析各康复评价指标在康复评价效果中的权重，从而全面综合的对康复训练效果进行评价。

通过计算康复训练效果可以分析得出被试者康复训练前后的恢复程度以及康复训练后与健康者之间的差异程度。

申请人：国家康复辅具研究中心
地址：100176 北京市大兴区北京经济技术开发区荣华中路1号
国籍：CN
代理机构：北京邦创至诚知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：张希宇
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脑卒中患者上肢康复机器人及评价方法综述

脑卒中患者上肢康复机器人及评价方法综述王丽;张秀峰;马岩;杨荣【期刊名称】《北京生物医学工程》【年(卷),期】2015(000)005【摘要】利用机器人技术进行上肢康复训练是脑卒中患者进行康复治疗的重要手段之一。

本文根据中枢神经系统具有高度的可塑性，分析了机器人辅助康复训练的理论依据。

并且依据康复机器人的社会需求和研究意义，归纳总结了5种上肢康复机器人的研究进展和研究成果，其中包括上肢康复机器人、功能性电刺激辅助上肢康复机器人、基于虚拟现实技术的上肢康复机器人、基于sEMG的上肢康复训练机器人、基于BCI上肢康复训练机器人。

为完善康复机器人的功能，实现对脑卒中患者上肢运动功能的量化评估，本文还分析了目前临床上常用的几种评价方法，即Brunnstrom等级评价法、Fugl⁃Meyer量表评价法、上田敏评价法和Bobath 评价法。

最后分析了上肢康复机器人在机械设计、控制策略和评价方法等方面的发展趋势。

【总页数】7页(P526-532)【作者】王丽;张秀峰;马岩;杨荣【作者单位】国家康复辅具研究中心北京 100176;国家康复辅具研究中心北京100176;国家康复辅具研究中心北京 100176;国家康复辅具研究中心北京100176【正文语种】中文【中图分类】R318.6【相关文献】1.基于上肢康复机器人的任务导向性训练对急性期脑卒中患者上肢本体感觉功能的影响 [J], 范虹;龚剑秋;吴月峰;董晓琼2.上肢康复机器人对脑卒中患者单侧空间忽略康复影响的研究与进展 [J], 胡靖然;陈小飞;王建红;成涛;张甜甜3.上肢康复机器人治疗对亚急性脑卒中患者上肢功能的影响研究 [J], 蒋尚融;尤红;赵玮婧;张敏4.上肢康复机器人治疗脑卒中患者上肢功能的临床疗效研究 [J], 曹振东;杨彩霞;褚延利;刘然5.上肢康复机器人治疗脑卒中患者上肢功能的临床疗效研究 [J], 曹振东;杨彩霞;褚延利;刘然因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于体感技术上肢康复游戏系统的评价模块

基于体感技术上肢康复游戏系统的评价模块
韩志峰;曹磊;杨文璐;贾杰;夏斌
【期刊名称】《中国康复理论与实践》
【年(卷),期】2017(023)011
【摘要】目的基于体感交互技术开发上肢运动功能康复系统,观察其实时获得康复效果的模块功能.方法利用Kinect体感器的骨骼跟踪技术和Unity3D技术开发一款3D康复游戏系统.选取4个常用的上肢康复动作,利用动作引导轨迹引导5名健康受试者进行训练,按系统设计进行评分.结果 5位受试者在有引导轨迹的康复游戏系统下的得分高于无引导下的得分.结论基于Kinect的上肢康复游戏训练系统可以通过动作引导轨迹引导患者进行康复训练,并对康复效果进行量化评估.
【总页数】5页(P1341-1345)
【作者】韩志峰;曹磊;杨文璐;贾杰;夏斌
【作者单位】上海海事大学信息工程学院,上海市201306;上海海事大学信息工程学院,上海市201306;上海海事大学信息工程学院,上海市201306;复旦大学附属华山医院康复医学科,上海市200040;上海海事大学信息工程学院,上海市201306【正文语种】中文
【中图分类】R496
【相关文献】
1.基于AHP-模糊综合评判的上肢康复机器人康复评价方法 [J], 王建辉;张程;纪雯;顾德英
2.基于镜像疗法的上肢手功能康复游戏系统设计 [J], 梁爽;邹任玲
3.基于Kinect的体感康复游戏系统设计 [J], 李世杰;夏斌
4.基于上肢康复机器人的任务导向性训练对急性期脑卒中患者上肢本体感觉功能的影响 [J], 范虹;龚剑秋;吴月峰;董晓琼
5.基于镜像疗法的上肢手功能康复游戏系统设计 [J], 梁爽;邹任玲
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。