一种基于形心的患者平衡性训练测定系统及方法与流程

本发明涉及康复训练及自动化技术领域，特别是涉及一种基于形心的患者平衡性训练测定系统及方法。

背景技术：

在近几年来，由脑卒中、脑血管意外、脑瘫、运动伤害、帕金森综合症等下肢步态异常患者的人数越来越多，康复机器人正好针对此类患者，能够帮助此类患者的下肢进行行走训练、协助此类患者完成康复训练。其中，平衡性是患者康复的重要评价指标。目前，康复机器人因它的舒适性、安全性、智能性而取代人工治疗师，康复机器人能够记录患者详实的治疗数据及图形，辅助患者行走、提高步态控制，进而帮助患者完成康复训练，同时给医生提供客观准确的治疗数据和评价参数。但是，目前得康复机器人运用于临床康复的训练方案、训练的评价方式等还处于摸索阶段。因此，研究康复机器人与康复方法的有机结合以提高帮助患者恢复的效果和训练水平是非常必要的。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种基于形心的患者平衡性训练测定系统及方法，能够定性评价训练后患者的平衡性。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于形心的患者平衡性训练测定系统，包括训练模式选择模块、训练参数设置模块、用户形心数据确定模块、用户形心实时变化图显示模块以及平衡性定性评价模块；

所述训练模式选择模块用于选择训练模式；所述训练模式选择模块包括四种训练模式，分别为左脚站立模式、右脚站立模式、双脚站立模式和frt模式；

所述训练参数设置模块用于输入训练参数；所述训练参数包括减重参数和定时参数；所述减重参数用于提供恒定的减重力，所述定时参数用于提供训练时间；

所述用户形心数据确定模块用于在训练模式下获取用户骨盆处的侧倾角度和压力值，并将侧倾角度换算成形心坐标的y值，将压力值换算成形心坐标的x值；

所述用户形心实时变化图显示模块用于实时获取形心坐标，并根据所述形心坐标绘制显示用户形心实时变化图；

所述平衡性定性评价模块用于根据用户形心实时变化图计算用户平衡性评价参数并显示；所述平衡性评价参数包括前后均幅参数、左右均幅参数、前后摆幅参数、左右摆幅参数、轨迹面积参数、轨迹长度参数、前倾参数、后倾参数、左倾参数和右倾参数。

可选的，还包括用户注册登录模块；所述用户注册登录模块用于用户注册、用户信息填写、实名认证、用户身份标识码生成以及用户登录；所述用户信息包括用户昵称、用户姓名、用户性别、用户邮箱地址以及用户电话号码；所述用户身份标识码为根据用户所填写的信息，运用逻辑算法生成，并加密、储存在所述用户注册登录模块内唯一可识别身份的有效编码。

可选的，还包括数据上传模块；所述数据上传模块用于将用户平衡性评价参数上传至云服务器保存以便后期治疗使用。

可选的，所述左脚站立模式为用户抬起右脚，使左脚单脚站立保持平衡姿态的模式；所述右脚站立模式为用户抬起左脚，使右脚单脚站立保持平衡姿态的模式；所述双脚站立模式为用户双脚站立保持平衡姿态的模式；所述frt模式为用户双脚站立保持平衡姿态的模式。

可选的，在所述左脚站立模式、所述右脚站立模式以及所述双脚站立模式中，训练期间的实时平衡性评价参数为前后均幅参数、左右均幅参数、前后摆幅参数和左右摆幅参数，训练结束后的平衡性评价参数为轨迹面积参数和轨迹长度参数；

在所述frt模式中，训练期间的实时平衡性评价参数为前倾参数、后倾参数、左倾参数和右倾参数。

可选的，所述前后均幅参数为在y方向上的平均摆幅，所述左右均幅参数为在x方向上的平均摆幅，所述前后摆幅参数为在y方向上的摆幅，所述左右摆幅参数为在在x方向上的摆幅，所述轨迹面积参数和所述轨迹长度参数分别是采用凸包点包络面积算法计算所有的凸包点，然后计算出的凸包点围成的面积和长度；所述前倾参数、所述后倾参数、所述左倾参数和所述右倾参数分别是对用户形心实时变化图中的形心坐标进行处理，计算出的前后左右四个方向的侧倾最大距离。

一种基于形心的患者平衡性训练测定方法，包括：

选择训练模式，并在选择训练模式后输入训练参数，然后开始训练；

在训练期间，实时获取形心坐标，并根据所述形心坐标绘制显示用户形心实时变化图；

在训练期间，根据所述用户形心实时变化图计算用户实时平衡性评价参数并显示；所述用户实时平衡性评价参数包括前后均幅参数、左右均幅参数、前后摆幅参数、左右摆幅参数、前倾参数、后倾参数、左倾参数和右倾参数；

在训练结束后，根据所述用户形心实时变化图计算用户平衡性评价参数并显示；所述用户平衡性评价参数包括轨迹面积参数和轨迹长度参数。

可选的，在选择训练模式之前，在用户注册登录界面注册登录。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明提供了一种基于形心的患者平衡性训练测定系统及方法，主要包括训练模式选择模块、训练参数设置模块、用户形心数据确定模块、用户形心实时变化图显示模块以及平衡性定性评价模块。通过设置以上模块协助患者完成康复平衡性训练，并能够定性评价训练后患者的平衡性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例基于形心的患者平衡性训练测定系统的结构框图；

图2为本发明实施例基于形心的患者平衡性训练测定方法的流程示意图；

图3为本发明实施例上位机平衡训练测试界面示意图；

图4为本发明实施例上位机平衡训练模式参数选择界面示意图；

图5为本发明实施例用户平衡训练时的界面示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种基于形心的患者平衡性训练测定系统及方法，能够定性评价训练后患者的平衡性。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

实施例一

本实施例是通过患者利用康复机器人进行平衡性训练以实现平衡性定性评价，主要是利用康复机器人的特殊结构实时获取人体形心位置数据并通过下位机上传至上位机，上位机对人体形心位置数据处理，然后上位机界面会实时显示形心轨迹变化并以一定参数评定该患者的平衡性。

如图1所示，本实施例提供的一种基于形心的患者平衡性训练测定系统，包括用户注册登录模块、训练模式选择模块、训练参数设置模块、用户形心数据确定模块、用户形心实时变化图显示模块、平衡性定性评价模块以及数据上传模块。

所述用户注册登录模块用于用户注册、用户信息填写、实名认证、用户身份标识码生成以及用户登录；所述用户信息包括用户昵称、用户姓名、用户性别、用户邮箱地址以及用户电话号码；所述用户身份标识码为根据用户所填写的信息，运用逻辑算法生成，并加密、储存在所述用户注册登录模块内唯一可识别身份的有效编码。此模块设置在上位机上。

所述训练模式选择模块用于选择训练模式，其中，该训练模式选择模块包括四种训练模式，分别为“左脚站立模式”、“右脚站立模式”、“双脚站立模式”、“frt模式”。此模块设置在上位机上。

所述“左脚站立模式”为用户抬起右脚，使左脚单脚站立保持平衡姿态的模式。所述“右脚站立模式”为用户抬起左脚，使右脚单脚站立保持平衡姿态的模式。所述“双脚站立模式”为用户双脚站立保持平衡姿态的模式。所述“frt模式”为用户双脚站立保持平衡姿态的模式。

所述训练参数设置模块用于输入训练参数。四种模式下为用户提供“减重参数”和“定时参数”。“减重参数”可以提供恒定的减重力，用户可以根据需求设置“减重值”，减轻训练负担。“定时参数”是完成此项模式训练的训练时间，用户可根据自身需求进行设置。此模块设置在上位机上。

所述用户形心数据确定模块用于在训练模式下获取用户骨盆处的侧倾角度和压力值，并将侧倾角度换算成形心坐标的y值，将压力值换算成形心坐标的x值。此模块设置在下位机上。

在康复机器人上有骨盆减重机构。通过骨盆减重机构上的电位计可以测量患者骨盆处的侧倾角度，并将其换算成y向的位移；通过骨盆减重机构上的压力传感器获取骨盆传来的压力值，并将其换算成x向的位移，从而实时计算出患者的形心坐标(x，y)。

所述用户形心实时变化图显示模块用于实时获取形心坐标，并根据所述形心坐标绘制用户形心实时变化图并显示。此模块设置在上位机上。

所述平衡性定性评价模块用于根据用户形心实时变化图计算用户平衡性评价参数并显示。此模块设置在上位机上。

其中，在“左脚站立模式”、“右脚站立模式”、“双脚站立模式”这三种模式中，训练期间的实时平衡性评价参数为“前后均幅参数”、“左右均幅参数”、“前后摆幅参数”、“左右摆幅参数”，训练结束后的平衡性评价参数为“轨迹面积参数”、“轨迹长度参数”。在“frt模式”这种模式中，训练期间的实时平衡性评价参数为“前倾参数”、“后倾参数”、“左倾参数”、“右倾参数”。

所述平衡性评价参数内的“前后均幅参数”、“左右均幅参数”、“前后摆幅参数”、“左右摆幅参数”，是对用户形心实时变化图中的形心坐标进行处理，计算前后均幅(y方向)、左右均幅(x方向)、前后摆幅(y方向)、左右摆幅(x方向)，所述平衡性评价参数内的“轨迹面积参数”、“轨迹长度参数”，是采用凸包点包络面积算法计算出所有的凸包点，计算凸包点围成的面积和长度。所述平衡性评价参数内的“前倾参数”、“后倾参数”、“左倾参数”、“右倾参数”，是对用户形心实时变化图中的形心坐标进行处理，计算出前后左右四个方向的侧倾最大距离。

所述数据上传模块用于将用户平衡性评价参数上传至云服务器保存以便后期治疗使用。

优选地，当用户选择“左脚站立模式”并设置好训练参数后，抬起右脚，使左脚单脚站立保持平衡，开始训练，下位机实时记录下形心位置数据，并以坐标形式上传至上位机，然后上位机绘制显示形心变化的位移图(用户形心实时变化图)，计算平衡性评价参数：“轨迹面积参数”、“轨迹长度参数”、“前后均幅参数”、“左右均幅参数”、“前后摆幅参数”、“左右摆幅参数”并在上位机界面显示。

优选地，当用户选择“右脚站立模式”并设置好训练参数后，抬起左脚，使右脚单脚站立保持平衡，开始训练，下位机实时记录下形心位置数据，并以坐标形式上传至上位机，然后上位机绘制显示形心变化的位移图(用户形心实时变化图)，并计算平衡性评价参数：“轨迹面积参数”、“轨迹长度参数”、“前后均幅参数”、“左右均幅参数”、“前后摆幅参数”、“左右摆幅参数”并在上位机界面显示。

优选地，当用户选择“双脚站立模式”并设置好训练参数后，双脚站立保持平衡，开始训练，下位机实时记录下形心位置数据，并以坐标形式上传至上位机，然后上位机绘制显示形心变化的位移图(用户形心实时变化图)，并计算平衡性评价参数：“轨迹面积参数”、“轨迹长度参数”、“前后均幅参数”、“左右均幅参数”、“前后摆幅参数”、“左右摆幅参数”并在上位机界面显示。

优选地，当用户选择“frt模式”并设置好训练参数后，，双脚站立，开始训练。下位机实时记录下形心位置数据，并以坐标形式上传至上位机，然后上位机绘制显示形心变化的位移图(用户形心实时变化图)，并计算平衡性评价参数：“前倾参数”、“后倾参数”、“左倾参数”、“右倾参数”并在上位机界面显示。

“左脚站立模式”、“右脚站立模式”、“双脚站立模式”三种模式下，根据形心坐标点集计算平衡性评价参数。

优选地，计算“左右摆幅参数”、“前后摆幅参数”的方法如下：

“左右摆幅”即为x方向的摆幅，x方向n个点x1，x2，…，xn；list表示摆幅集合；curswing表示当前摆幅的长度；主要步骤包括：

1)取相邻的两个数据xi和xi+1；

2)如果xi+1≥xi，表示在向正方向移动，此时，若xi≥xi-1，则表示一次摆幅尚未完成，摆幅长度curswing+＝|xi+1-xi|；若xi<xi-1，则表示一个摆幅已经结束，那么将当前的摆幅长度存入list中，并将摆幅重置：curswing＝|xi+1-xi|；如果xi+1<xi，表示在向负方向移动，此时，如果xi<xi-1，则表示一次摆幅尚未完成，摆幅长度curswing+＝|xi+1-xi|；如果xi≥xi-1，则表示一个摆幅已经结束，那么将当前的摆幅长度存入list中，并将摆幅重置：curswing＝|xi+1-xi|；curswing即为“左右摆幅”，上位机界面将实时显示此平衡性评价参数。

“前后摆幅”即为y方向的摆幅，计算方法同“左右摆幅”。

优选地，计算“平均摆幅”的方法如下：

“左右均幅”即为x方向的平均摆幅(上位机界面将实时显示此平衡性评价参数)，在x方向的平均摆幅avgswing计算包括：

1)遍历形心坐标点集中所有点之后，得到各段摆幅的集合，即摆幅集合list。

2)平均摆幅计算如下：

avgswing＝∑list/count，其中count为计算摆幅的次数。

“平均摆幅”反映了用户在前后、左右两个方向摇摆的平均大小，反映了用户掌控平衡能力的大小，该值越小则平衡性越好。

“前后均幅”即为y方向的平均摆幅：原理同x方向。

优选地，计算“轨迹长度参数”的方法如下：

利用两点间距离公式，遍历所有形心坐标，将结果值相加求得的总和即为轨迹长度，该轨迹长度反映了用户掌控平衡能力的大小，该值越小则平衡性越好。

优选地，计算“轨迹面积”的方法如下：

计算轨迹面积之前，需用凸包点包络面积算法计算出所有的凸包点。主要步骤包括：

1)将获取到的形心坐标点集中的坐标点pi的纵坐标按从小到大排列，若最小坐标点纵坐标相同，则按其中横坐标小坐标点的设为坐标点p1；将坐标点pi分别与坐标点p1连接成线段pip1。

2)将线段pip1与坐标点p1所在水平线的夹角按从小到大排列，若相同，则按坐标点pi到坐标点p1的距离从小到大排列。

3)使用矢量叉积法依次检查相邻3个点，去除凹点，剩下的就是凸包点。判别式为：t＝(xiyi+1-yixi+1)+(xi+1y-yi+1x)+(xyi-yxi)；

若t＞0，则坐标点pi+1是凸点，若t＜0，则坐标点pi+1是凹点，若t＝0，则坐标点pi+1是中性点，视为凹点。将形心坐标点集里面的凹点全部删除，则剩余的形心坐标点集里的坐标点用于计算轨迹面积。

4)计算轨迹面积：

轨迹面积s是从i＝3开始依次计算，最后将所有轨迹面积si-2累加的和即为总面积s总。该总面积s总大小反应了用户掌控平衡性的能力，该值越小则用户的平衡能力越好。

优选地，“frt模式”里的参数“前倾参数”、“后倾参数”、“左倾参数”、“右倾参数”，计算方法如下：

获取到形心坐标点集后，“前倾”即计算y正向最大值，“后倾”即计算y负向最大值，“左倾”即计算x正向最大值，“右倾”即计算x负向最大值。直接遍历形心坐标点集里x、y的最大值和最小值。这四项平衡性评价参数反应了用户各个方向掌控平衡的能力，若某一方向数值较其他方向值大，则说明用户在该方向的平衡性较差。

实施例二

本发明提供了一种基于形心的患者平衡性训练测定方法。如图2所示，包括：

步骤101：在用户注册登录界面注册登录，选择训练模式，并在选择训练模式后输入训练参数，然后开始训练。

步骤102：在训练期间，实时获取形心坐标，并根据所述形心坐标绘制显示用户形心实时变化图。

步骤103：在训练期间，根据所述用户形心实时变化图计算用户实时平衡性评价参数并显示；所述用户实时平衡性评价参数包括前后均幅参数、左右均幅参数、前后摆幅参数、左右摆幅参数、前倾参数、后倾参数、左倾参数和右倾参数。

步骤104：在训练结束后，根据所述用户形心实时变化图计算用户平衡性评价参数并显示；所述用户平衡性评价参数包括轨迹面积参数和轨迹长度参数。

实施例三

本发明提供了一种基于形心的患者平衡性训练测定方法。用户穿戴好康复机器人设备后，与骨盆减重机构相连。

图3为本发明上位机平衡训练测试界面。

用户点击平衡训练虚拟按钮后，上位机界面如图4所示，用户自己选择训练模式后，在该训练模式下的设置减重参数和定时参数，然后开始训练。以“右脚站立模式”为例，用户选择此模式训练，用户抬起左脚，使右脚站立保持平衡。

此时形心会随着用户自身行为有所移动，骨盆减重机构上的压力传感器和电位计获取到相应的物理值，下位机将其转换成形心坐标(x，y)发送给上位机，上位机获取到形心坐标后，则上位机界面就会显示如图5所示的前后、左右形心的位移图，如图5中间位置处显示的图形。x方向表示左右位移；y表示前后位移。

“右脚站立模式”训练开始，上位机计算该训练模式下的平衡性评价参数：前后摆幅参数、左右摆幅参数、前后均幅参数、左右均幅参数，并在上位机界面显示，如图5的上方数据显示处实时显示，点击图5上方即可切换显示前后均幅、左右均幅两个参数。计时结束，“右脚站立模式”训练结束后，上位机计算平衡性评价参数：轨迹面积参数、轨迹长度参数，并训练结束后在上位机界面显示，如图5的上方数据显示处。

以“左右摆幅”为例：

“左右摆幅”即为x方向的摆幅，x方向n个点x1，x2，…，xn；list表示摆幅集合；curswing表示当前摆幅的长度；主要步骤包括：

1)取相邻的两个数据xi和xi+1；

2)如果xi+1≥xi，表示在向正方向移动，此时，若xi≥xi-1，则表示一次摆幅尚未完成，摆幅长度curswing+＝|xi+1-xi|；若xi<xi-1，则表示一个摆幅已经结束，那么将当前的摆幅长度存入list中，并将摆幅重置：curswing＝|xi+1-xi|；如果xi+1<xi，表示在向负方向移动，此时，如果xi<xi-1，则表示一次摆幅尚未完成，摆幅长度curswing+＝|xi+1-xi|；如果xi≥xi-1，则表示一个摆幅已经结束，那么将当前的摆幅长度存入list中，并将摆幅重置：curswing＝|xi+1-xi|；curswing即为“左右摆幅”，上位机界面将实时显示此平衡性评价参数。

训练结束完毕，计算“轨迹面积”和“轨迹长度”。以“轨迹面积”为例，步骤包括：

1)将获取到的形心坐标点集中的坐标点pi的纵坐标按从小到大排列，若最小坐标点纵坐标相同，则按其中横坐标小坐标点的设为坐标点p1；将坐标点pi分别与坐标点p1连接成线段pip1。

2)将线段pip1与坐标点p1所在水平线的夹角按从小到大排列，若相同，则按坐标点pi到坐标点p1的距离从小到大排列。

3)使用矢量叉积法依次检查相邻3个点，去除凹点，剩下的就是凸包点。判别式如：t＝(xiyi+1-yixi+1)+(xi+1y-yi+1x)+(xyi-yxi)；

若t＞0，则坐标点pi+1是凸点，若t＜0，则坐标点pi+1是凹点，若t＝0，则坐标点pi+1是中性点，视为凹点。将形心坐标点集里面的凹点全部删除，则剩余的形心坐标点集里的坐标点用于计算轨迹面积。

4)计算轨迹面积：

轨迹面积s是从i＝3开始依次计算，最后将所有轨迹面积si-2累加的和即为总面积s总。该总面积s总大小反应了用户掌控平衡性的能力，该值越小则用户的平衡能力越好。

定时时间到时，结束训练。页面上方保留刚才的训练数据。用户可根据自己的需求切换训练模式继续完成康复训练。

本发明的优点是：

(1)本发明的训练与测试系统是基于人体形心的，获取准确的骨盆形心动摇轨迹点点集，可以精确的测算平衡测定的评价参数。

(2)基于骨盆形心的运动轨迹，研究了评定参数的计算方法，并详细描述了骨盆形心动摇轨迹包络面积的计算方法，该方法是较合理的包络面积算法，涵盖所有动摇轨迹点。

(3)本发明里减重的参数能够有效帮助下肢无力的用户完成训练。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。