上肢关节活动能力评估系统及方法

1.本发明涉及姿态评估、人机交互技术领域，具体地，涉及一种上肢关节活动能力评估系统及方法。


背景技术：

2.现有的人体姿态识别技术根据采集信息的方式不同分为接触式识别和非接触式识别。非接触式人体姿态识别技术主要基于图像识别技术，适用于固定区域中的人体姿态识别，很容易因为背景中人员活动，人员所穿戴配饰的不同，又或是因为相机的遮挡，导致无法精确识别使用者的人体姿态，尤其是对于某些复杂的运动。而且不同的使用者在做同一个健身动作时，受到生活习惯，身体的姿态等各种因素的影响，导致健身动作的类内差异较大，动作类别难以定义。由于上述种种原因，非接触式人体姿态识别技术始终存在一定的误差，且实时性差。
3.接触式识别通过人体佩戴传感器来捕捉相关运动数据，并对捕捉到的数据进行分析，从而完成人体姿态的分类识别。这种方法的优点在于数据获取更加直接，无需担心遇到像基于视觉的方法那样需要处理各种遮挡情况。但是目前对上肢姿态评估没有明确的传感器佩戴位置和数量要求，具有随意性。
4.专利文献cn108703760a公开了一种基于九轴传感器的人体运动姿态识别系统及方法。该系统包括信号采集模块，信号采集模块用于采集人体运动信息；数据处理模块，其用于对信号采集模块所采集的数据进行处理，并将处理后的结果与设于数据处理模块处的人体预测模型进行匹配，从而获取人体运动姿态预测结果；以及，人机交互模块，其用于接收数据处理模块处处理得到的人体运动姿态预测结果并进行展示。但该方法并未解决如何准确的评估上肢关节的活动能力的技术问题。


技术实现要素：

5.针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种上肢关节活动能力评估系统及方法。
6.根据本发明提供的一种上肢关节活动能力评估系统，包括:
7.模块m1：通过在人体上肢的多个位置处安装的惯导传感器，采集多个位置处的运动数据；
8.模块m2：对运动数据进行处理，得到多个位置处的姿态数据；
9.模块m3：根据姿态数据进行上肢关节活动能力评估。
10.优选地，模块m1中在人体上肢的多个位置处安装的惯导传感器，包括：在人体上肢的腕关节、肘关节和肩关节处分别设置一个惯导传感器，各个惯导传感器的基准测量轴方向在手臂伸直时指向同一方向，且在同一条直线上。
11.优选地，模块m2，包括：
12.模块m201：对运动数据进行解析处理，得到腕关节、肘关节和肩关节处的运动姿态
向量；
13.模块m202：根据运动数据，得到人体上肢在运动时与相邻关节之间的运动夹角，姿态数据包括运动姿态向量和运动夹角。
14.优选地，模块m3，包括：
15.模块m301：根据姿态数据，得到大臂向量、小臂向量和手掌向量；
16.模块m302：根据大臂向量、小臂向量、手掌向量、水平面数据和垂直面数据，进行上肢关节活动能力评估。
17.优选地，模块m302，包括：
18.单元d3021：根据大臂向量、小臂向量、手掌向量、水平面数据和垂直面数据，得到人体上肢每个关节的最大活动角度、最小活动角度、实时活动角度和实时水平面夹角，以及，相邻关节之间的最大夹角和实时活动夹角；
19.单元d3022：根据最大活动角度、最小活动角度、实时活动角度、实时水平面夹角、最大夹角和实时活动夹角，进行上肢关节活动能力评估。
20.根据本发明提供的一种上肢关节活动能力评估方法，包括：
21.步骤1：通过在人体上肢的多个位置处安装的惯导传感器，采集多个位置处的运动数据；
22.步骤2：对运动数据进行处理，得到多个位置处的姿态数据；
23.步骤3：根据姿态数据进行上肢关节活动能力评估。
24.优选地，步骤1中在人体上肢的多个位置处安装的惯导传感器，包括：在人体上肢的腕关节、肘关节和肩关节处分别设置一个惯导传感器，各个惯导传感器的基准测量轴方向在手臂伸直时指向同一方向，且在同一条直线上。
25.优选地，步骤2，包括：
26.步骤201：对运动数据进行解析处理，得到腕关节、肘关节和肩关节处的运动姿态向量；
27.步骤202：根据运动数据，得到人体上肢在运动时与相邻关节之间的运动夹角，姿态数据包括运动姿态向量和运动夹角。
28.优选地，步骤3，包括：
29.步骤301：根据姿态数据，得到大臂向量、小臂向量和手掌向量；
30.步骤302：根据大臂向量、小臂向量、手掌向量、水平面数据和垂直面数据，进行上肢关节活动能力评估。
31.优选地，步骤302，包括：
32.步骤3021：根据大臂向量、小臂向量、手掌向量、水平面数据和垂直面数据，得到人体上肢每个关节的最大活动角度、最小活动角度、实时活动角度和实时水平面夹角，以及，相邻关节之间的最大夹角和实时活动夹角；
33.步骤3022：根据最大活动角度、最小活动角度、实时活动角度、实时水平面夹角、最大夹角和实时活动夹角，进行上肢关节活动能力评估。
34.与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
35.1、本发明提出将运动传感器的数据利用蓝牙通信实时传输到虚拟人体映射后端的一种方法，通过个人电脑(personal computer，pc)端的虚拟人体，对传入的传感器数据
进行人体姿态的求解；并在pc端针对不同的传感器控制模式设置不同的应用场景，使得用户的可选择不同的虚拟人体映射场景与控制模式。
36.2、本发明提供的肩关节活动能力评估、肘关节屈伸活动能力评估和腕关节活动能力评估不仅可以精确建立的评估对象的上臂旋转运动模型，也可以应用于运动机能评估移动应用程序(application，app)开发，使用户可以利用手机或者电脑自行分析身体运动机能，及早的发现自身问题，及时去医院进行专业诊治。
37.3、本发明可以自动记录人体上肢活动过程中的数据，具体活动能力评估表现为记录每个关节能够达到的最大活动角度，实时活动角度，实时水平面夹角，以及相邻关节之间的最大夹角和实时活动夹角。总体包括肩臂与肘臂夹角，手掌与肘臂夹角，肘臂与水平面夹角，手腕与水平面夹角，肩臂与水平面夹角，肩关节外展夹角，肩臂前伸后伸角度。并与人体各关节平均能达到的各项指标进行对比。从而针对不同用户存在个体差异，无需调节参数，用户可以根据本系统提供的软件平台，参考上述若干精确参数，做出不同的姿势，从而更准确的评估自身的上肢关节活动能力。并有较好的人机交互界面，使得整体效果可视化。
附图说明
38.通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
39.图1为本发明的上肢位置示意图；
40.图2为本发明的惯导传感器的示意图；
41.图3为本发明的虚拟人体模型的示意图；
42.图4为本发明的一个流程示意图；
43.图5为本发明的另一个流程示意图。
具体实施方式
44.下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
45.可知的是，医院场地小，病人进行康复训练多有护理人员跟随，康复训练过程中人员干扰大，病人手上可能有留置针或者穿戴一些检测仪器，综合考虑到医院环境和病人的这些实际情况，视觉和电磁原理的传感器均不能使用。同时，对于存在运动功能障碍的病人，活动能力比较小，为了能够反映出运动功能障碍病人的微弱运动，需要实时精准的获取人体上肢运动。
46.本发明提供了一种上肢关节活动能力评估系统，包括如下模块：
47.模块m1：通过在人体上肢的多个位置处安装的惯导传感器，进行检测多个位置处的运动数据。
48.其中，模块m1中在人体上肢的多个位置处安装的惯导传感器，包括：在人体上肢的腕关节、肘关节和肩关节处分别设置一个惯导传感器，各个惯导传感器的基准测量轴方向在手臂伸直时指向同一方向，且在同一条直线上。
49.具体地，图1为本发明的上肢位置示意图，图2为本发明的惯导传感器的示意图，如图1和图2所示，在人体上肢的腕关节、肘关节和肩关节三个位置处各固定一个惯导传感器芯片，保持各个管道传感器的上盖箭头在手臂伸直时均指向手背，且所有箭头在同一条直线上。图1中传感器上盖的箭头方向表示各传感器的基准测量轴方向。
50.其中，每个传感器有一个对应的物理地址(media access control address，mac)，用以区分惯导传感器。根据不同的mac地址连接惯导传感器，获取运动数据。
51.模块m2：对运动数据进行处理，得到多个位置处的姿态数据。
52.其中，模块m2，包括：模块m201：对运动数据进行解析处理，得到腕关节、肘关节和肩关节处的运动姿态向量；模块m202：根据运动数据，得到人体上肢在运动时与相邻关节之间的运动夹角，姿态数据包括运动姿态向量和运动夹角。
53.图3为本发明的虚拟人体模型的示意图，如图3所示，在虚拟场景中建立患者的虚拟人体模型。将惯导传感器检测到的各关节的运动数据，通过蓝牙连接，传送到计算机上，并对接收到的惯导传感器的运动数据进行解析处理，得到腕关节、肘关节和肩关节处的运动姿态向量，再实时计算人体上肢在进行运动时相邻关节之间的运动夹角。最后在虚拟手臂模型每个关节上，赋上对应惯导传感器的欧拉角旋转实现虚拟手臂与惯导传感器的同步运动。
54.模块m3：根据姿态数据进行上肢关节活动能力评估。
55.其中，模块m3，包括：模块m301：根据姿态数据，得到大臂向量、小臂向量和手掌向量；模块m302：根据大臂向量、小臂向量、手掌向量、水平面数据和垂直面数据，进行上肢关节活动能力评估。
56.具体地，模块m302，包括：单元d3021：根据大臂向量、小臂向量、手掌向量、水平面数据和垂直面数据，得到人体上肢每个关节的最大活动角度、最小活动角度、实时活动角度和实时水平面夹角，以及，相邻关节之间的最大夹角和实时活动夹角；单元d3022：根据最大活动角度、最小活动角度、实时活动角度、实时水平面夹角、最大夹角和实时活动夹角，进行上肢关节活动能力评估。
57.在一种可选的实施方式中，根据实时计算人体上肢在进行运动时相邻关节之间的运动夹角对上肢关节活动能力进行评估。主要的评估指标包括肩关节、肘关节和腕关节的活动范围。具体评估方法包括以下步骤：步骤s1：获取向量，总共需要三个向量，分别为大臂向量，小臂向量和手掌向量。肘关节上的惯导传感器与肩关节上的惯导传感器位置相减得到对应大臂的大臂向量，肘关节与腕关节上的惯导传感器位置相减得到对应小臂的小臂向量，腕关节上惯导传感器位置与虚拟人体模型手尖位置相减获取到手掌对应的手掌向量；步骤s2：利用对应向量计算角度，利用对应的向量，包括：大臂向量、小臂向量和手掌向量，以及水平面数据和垂直面数据，计算它们之间的夹角可以得到下面的角度，以评估人体上肢的活动能力，角度包括：人体上肢每个关节的最大活动角度、最小活动角度、实时活动角度和实时水平面夹角，以及，相邻关节之间的最大夹角和实时活动夹角。
58.其中，活动能力评估为记录每个关节能够达到的最大活动角度，最小活动角度，实时活动角度，实时水平面夹角，以及相邻关节之间的最大夹角和实时活动夹角。并与人体各关节平均能达到的各项指标进行对比。表格1为本发明的实时显示姿态夹角效果，如表格1所示，包括：肩臂与肘臂夹角、手掌与肘臂夹角、肘臂与水平面夹角、手腕与水平面夹角、肩
臂与水平面夹角、肩关节外展夹角、肩臂前伸后伸角度的实时活动角度、标准活动角度、最大活动角度和最小活动角度，其中，标准活动角度用于与实时活动角度进行对比，以进行活动能力评估。
59.表格1
[0060] 实时活动角度标准活动角度最大活动角度最小活动角度肩臂与肘臂夹角0000手掌与肘臂夹角0000肘臂与水平面夹角0000手腕与水平面夹角0000肩臂与水平面夹角0000肩关节外展夹角0000肩臂前伸后伸角度0000
[0061]
进一步地，根据大臂向量、小臂向量和手掌向量，以及水平面数据和垂直面数据，计算它们之间的夹角包括：肩臂与肘臂夹角：以大臂向量与小臂向量对应夹角表示，范围在0
°
到180
°
；手掌与肘臂夹角：以手背向量与小臂向量对应夹角表示，范围在0
°
到180
°
；肘臂与水平面夹角：以小臂向量与水平面的夹角表示，范围在-90
°
到90
°
，肘臂在水平面上方表示角度为正，肘臂在水平面下方表示角度为负；手腕与水平面夹角：以手掌对应向量与水平面的夹角表示，范围在-90
°
到90
°
，手腕在水平面上方表示角度为正，手腕在水平面下方表示角度为负；肩臂与水平面夹角：以大臂向量与水平面的夹角表示范围在-90
°
到90
°
，肩臂在水平面上方表示角度为正，肩臂在水平面下方表示角度为负；肩关节外展角度：以大臂向量与矢状面的夹角表示，范围在0
°
到90
°
，其中，矢状面表示将人体分为左右两部分的平面；肩臂前伸后伸角度：以大臂对应向量与冠状面的夹角表示，范围在-90
°
到90
°
，前伸表示角度为正，后伸表示角度为负，其中，冠状面表示将人体分为前后两部分的平面。
[0062]
本发明设计了一种穿戴式的惯导传感器佩戴方案。腕带采用医用级硅胶，由于硅胶的弹性特点，不论是裸臂佩戴还是戴在袖子外都能良好固定。如图2所示，上盖有一个凸起的箭头，用以表明其内部惯导传感器基准测量轴方向。
[0063]
本发明提供了一种手臂伸直时3个惯导传感器上盖箭头均指向手背，且3个惯导传感器保持在同一条直线上的佩戴方法，使3个惯导传感器的基准测量轴一致，便于后续的建模，以及确保计算得的关节间夹角数据的准确性。
[0064]
本发明提出了一种上肢关节活动能力评估方法，包括肩关节活动能力评估、肘关节屈伸活动能力评估和腕关节活动能力评估。上肢活动能力评估具体表现为通过各关节的姿态角向量计算出关节间夹角，并记录每个关节能够达到的最大活动角度，实时活动角度，实时水平面夹角，以及相邻关节之间的最大夹角和实时活动夹角。包括肩臂与肘臂夹角，手掌与肘臂夹角，肘臂与水平面夹角，手腕与水平面夹角，肩臂与水平面夹角，肩关节外展夹角，肩臂前伸后伸角度。如表格1所示，在计算机上实时显示的姿态夹角效果。
[0065]
图4为本发明的一个流程示意图，如图4所示，本发明还提供了一种上肢关节活动能力评估方法，包括如下步骤：
[0066]
步骤1：通过在人体上肢的多个位置处安装的惯导传感器，采集多个位置处的运动数据。
[0067]
其中，步骤1中在人体上肢的多个位置处安装的惯导传感器，包括：在人体上肢的腕关节、肘关节和肩关节处分别设置一个惯导传感器，各个惯导传感器的基准测量轴方向在手臂伸直时指向同一方向，且在同一条直线上。
[0068]
步骤2：对运动数据进行处理，得到多个位置处的姿态数据。
[0069]
其中，步骤2，包括：步骤201：对运动数据进行解析处理，得到腕关节、肘关节和肩关节处的运动姿态向量；步骤202：根据运动数据，得到人体上肢在运动时与相邻关节之间的运动夹角，姿态数据包括运动姿态向量和运动夹角。
[0070]
步骤3：根据姿态数据进行上肢关节活动能力评估。
[0071]
其中，步骤3，包括：步骤301：根据姿态数据，得到大臂向量、小臂向量和手掌向量；步骤302：根据大臂向量、小臂向量、手掌向量、水平面数据和垂直面数据，进行上肢关节活动能力评估。
[0072]
具体地，步骤302，包括：步骤3021：根据大臂向量、小臂向量、手掌向量、水平面数据和垂直面数据，得到人体上肢每个关节的最大活动角度、最小活动角度、实时活动角度和实时水平面夹角，以及，相邻关节之间的最大夹角和实时活动夹角；步骤3022：根据最大活动角度、最小活动角度、实时活动角度、实时水平面夹角、最大夹角和实时活动夹角，进行上肢关节活动能力评估。
[0073]
图5为本发明的另一个流程示意图，如图5所示，本发明的上肢关节活动能力评估方法中的角度计算包括以下步骤：步骤p1：惯导传感器启动，在单侧上肢安装3个惯导传感器，分别位于腕关节、肘关节和肩关节处；步骤p2：进行初始位置校准，包括：惯性轴，磁场的方向校准；步骤p3：计算机通过各个惯导传感器的蓝牙mac地址进行连接，并为每个惯导传感器准备好数据接收通道；步骤p4：读取各个惯导传感器的姿态数据，即每个惯导传感器的实时活动角度，实时水平面夹角；步骤p5：计算关节间的夹角，包括每个关节能够达到的最大活动角度，最小活动角度，以及相邻关节之间的最大夹角和实时活动夹角，并与人体各关节平均能达到的各项指标进行对比；步骤p6：数据记录，将每个惯导传感器的前一步骤所得到的数据单独保存在一个顺序表中；步骤p7：虚拟人体模型的上臂姿态根据实时姿态数据和关节夹角数据进行动作展示，用户可通过移动设备显示器或计算机显示器进行观看虚拟人体模型的实时活动状态，并且同时可以查看到目前的评估状态，即每个关节能够达到的最大活动角度，最小活动角度，实时活动角度，实时水平面夹角，相邻关节之间的最大夹角和实时活动夹角，以及人体各关节平均能达到的各项指标的对比数据。
[0074]
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法子模块m进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。
[0075]
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本技术的实施例和实施例中的特征可以任意相
互组合。