爬行運(yùn)動(dòng)是嬰幼兒與生俱來(lái)的能力,也是評(píng)估其成長(zhǎng)發(fā)育的重要指標(biāo),爬行運(yùn)動(dòng)障礙可作為腦癱患兒臨床診斷的一個(gè)重要癥狀。對(duì)于爬行運(yùn)動(dòng)的研究,一方面可促進(jìn)人們對(duì)肢體間協(xié)調(diào)模式及神經(jīng)肌肉控制機(jī)制的了解,另一方面可為神經(jīng)肌肉系統(tǒng)疾病如腦癱患兒的臨床診斷及康復(fù)訓(xùn)練提供理論依據(jù)。盡管爬行運(yùn)動(dòng)研究取得了一定進(jìn)展,大部分研究以健康成人和兒童為研究對(duì)象,分析方法比較單一且對(duì)腦癱患兒的爬行功能異常的認(rèn)知不足,缺乏客觀、定量化的腦癱患兒爬行功能異常分析和評(píng)估手段。針對(duì)爬行運(yùn)動(dòng)研究存在的不足,本文旨在利用動(dòng)力學(xué)傳感器和表面肌電檢測(cè)技術(shù),探索可有效描述爬行運(yùn)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)學(xué)特征和表面肌電特征,從而實(shí)現(xiàn)腦癱患兒爬行功能狀況的量化評(píng)估。本文的主要工作和研究成果如下:(1)提出一種基于壓力、九軸慣性傳感器和表面肌電傳感器的爬行運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采集方案,對(duì)17名健康兒童和22名腦癱兒童開(kāi)展了手膝爬行運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn);(2)根據(jù)腰部陀螺儀信號(hào)計(jì)算爬行旋轉(zhuǎn)角;提取加速度信號(hào)的功率、過(guò)零率、樣本熵、Lempel-Ziv復(fù)雜度、諧波比等特征描述爬行運(yùn)動(dòng)中肢體和軀干運(yùn)動(dòng)的強(qiáng)度、復(fù)雜性、穩(wěn)定性;提取肌電信號(hào)的功率、均方根、絕對(duì)值均值、共激活指數(shù)、過(guò)零率、樣本熵、Lempel-Ziv復(fù)雜度、平均功率頻率、中值頻率等特征描述肌肉激活水平、拮抗肌對(duì)共激活水平、肌電復(fù)雜性、肌肉疲勞性及肌肉活動(dòng)預(yù)調(diào)節(jié)機(jī)制等;(3)以健康兒童為研究對(duì)象,分析提取的運(yùn)動(dòng)學(xué)和表面肌電特征對(duì)于爬行運(yùn)動(dòng)的描述能力。得到以下研究成果:①加速度信號(hào)功率可描述上肢運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度,不能描述下肢運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度;相比于過(guò)零率和Lempel-Ziv復(fù)雜度特征,樣本熵特征能更好的描述上、下肢運(yùn)動(dòng)的復(fù)雜性;諧波比不能一致描述四肢穩(wěn)定性;所提取的運(yùn)動(dòng)學(xué)特征在下肢加速度水平方向和垂直方向沒(méi)有一致性表現(xiàn);②表面肌電的均方根和絕對(duì)值均值特征均可很好描述肌肉的激活水平;共激活指數(shù)能夠描述拮抗肌對(duì)的共激活水平;相比于過(guò)零率和Lempel-Ziv復(fù)雜度,樣本熵能更好描述肌電信號(hào)復(fù)雜性;平均功率頻率和中值頻率均可表征爬行運(yùn)動(dòng)中肌肉的疲勞性情況;上肢肱二頭肌、肱三頭肌和軀干背闊肌肌電信號(hào)的均方根和絕對(duì)值均值的變化對(duì)肌肉活動(dòng)預(yù)調(diào)節(jié)機(jī)制有很好的表征能力;(4)以健康兒童為參照,使用偏離指數(shù)衡量腦癱患兒爬行運(yùn)動(dòng)特征值偏離正常組兒童的程度,對(duì)腦癱患兒爬行功能異常進(jìn)行評(píng)估。并利用PCA算法對(duì)特征向量進(jìn)行降維,基于降維后的運(yùn)動(dòng)學(xué)特征向量和表面肌電特征向量,提出一種基于特征向量距離比的方法對(duì)腦癱患兒爬行功能異常進(jìn)行量化評(píng)估。
【學(xué)位單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：R742.3;TP212.3
【部分圖文】：

動(dòng)分析中。利用基于視頻的運(yùn)動(dòng)捕獲系統(tǒng)，能夠獲得運(yùn)動(dòng)速度、肢體運(yùn)動(dòng)軌跡、逡逑關(guān)節(jié)活動(dòng)角度等參數(shù)。利用這些數(shù)據(jù)對(duì)人體運(yùn)動(dòng)進(jìn)行三維建模，可實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)學(xué)層逡逑面的分析。同時(shí)，圖像處理技術(shù)因其便捷性、有趣性，被廣泛應(yīng)用于患者的臨床逡逑診斷和康復(fù)訓(xùn)練中。Ｂｕｒｎｓｉｄｅ和Ｈｉｌｄｅｂｒａｎｄ等人通過(guò)少數(shù)嬰兒爬行運(yùn)動(dòng)的影像記逡逑錄描述了爬行運(yùn)動(dòng)中肢體間的協(xié)調(diào)性［７－８］。利用視頻捕獲系統(tǒng)，Ｂａｂｉ５等提出了描逡逑述手膝爬行下兩點(diǎn)支撐相靜態(tài)和動(dòng)態(tài)穩(wěn)定的分析方法，用于衡量爬行運(yùn)動(dòng)的穩(wěn)定逡逑性［３＇邋Ｅｘｅｌｌ等利用Ｋｉｎｅｃｔ視頻處理技術(shù)跟蹤分析了上肢的康復(fù)訓(xùn)練過(guò)程［３８］。利逡逑用Ｋｉｎｅｃｔ系統(tǒng)，Ｄｕｔｔａ等提取并分析老年人的平衡數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)最大質(zhì)量中心和壓逡逑力中心的傾角和臨床平衡打分關(guān)聯(lián)性很大通過(guò)三維捕獲系統(tǒng)提取腦癱患兒逡逑完成特定動(dòng)作任務(wù)下的運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)據(jù)，再根據(jù)軀干和上肢的生物力學(xué)模型，Ｂｕｔｌｅｒ逡逑等提出了針對(duì)腦癱患兒上肢運(yùn)動(dòng)功能的定量評(píng)估方法［４Ｇ］。Ｒｉｇｈｅｔｔｉ等利用光電子逡逑視頻捕獲系統(tǒng)（標(biāo)記點(diǎn)放置見(jiàn)圖２．１）探索了人類(lèi)嬰兒和其它四足哺乳動(dòng)物在手逡逑膝爬行模式下的運(yùn)動(dòng)學(xué)相似性，發(fā)現(xiàn)人類(lèi)爬行過(guò)程中上肢的伸展、脊柱和肢體間逡逑的協(xié)調(diào)性與哺乳動(dòng)物都很相似［４１１。利用視頻運(yùn)動(dòng)捕獲系統(tǒng)，Ｇａｌｌａｇｈｅｉ？等對(duì)比了逡逑在有限的空間內(nèi)彎腰步態(tài)和爬行運(yùn)動(dòng)間的運(yùn)動(dòng)學(xué)特征差異ｆ１１］。逡逑

３．１引言逡逑本章主要介紹基于運(yùn)動(dòng)學(xué)信號(hào)和表面肌電信號(hào)的爬行運(yùn)動(dòng)特征提取方法。如逡逑圖３．１所示，首先給出動(dòng)力學(xué)信號(hào)和表面肌電信號(hào)的采集方法，然后介紹爬行運(yùn)逡逑動(dòng)數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法及流程，最后給出用于描述爬行運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度、復(fù)雜性和穩(wěn)定性逡逑的運(yùn)動(dòng)學(xué)特征，以及用于描述爬行運(yùn)動(dòng)中肌肉激活水平、關(guān)節(jié)處拮抗肌對(duì)共收縮、逡逑肌電復(fù)雜性、肌肉疲勞性和肌肉活動(dòng)預(yù)調(diào)節(jié)機(jī)制的表面肌電特征。逡逑數(shù)據(jù)預(yù)處理逡逑Ｉ－邐；■？邐｜邐ｆＥＭＧ邋Ｉ逡逑Ｉ帶通逮波丨Ｉ邋￣！逡逑邐邋｜１邋Ｔ邐｜ｒ－ｆ邋樣本熵逡逑~#兒童＾邐！邋”邐！邋Ｔｎ邋ＩＦｗａａ邋ｄ逡逑（ＴＯ）邐ＷａｌＳｆｃ＊邋；邋ｊ邋＇邋Ｉ邋Ｉ邋Ｌ邋｜邋平苧ｇｇｇ率邋Ｉ邋ＴＤ邋ｓＥＭＧ特征[阱義希卞五�，逦，邋劐—ＭＭ．一�(zāi)兄燈德剩聞佬性碩屑″義希海螅牛停切藕牛桑擼浚у巍�！逦劐逦邋ｉ宸�(wěn)夤δ蘢刺膩義襄�！逦Ｉ傖｀崻邋１＇逦！逦描述能力■并辶x希傻屯ǎ輳鼉地謂刑卣鰨族五五義希危剩擼擼椋使布せ畋�！逦辉Ｔ．�握眨義希韶厘澹麇澹歟ⅲ椋裕藻逡�、激烩備摂nу危苠危叨隕稈〉腦碩Ш灣義稀卞澹翦危�？钡a婕〉縑卣鶻繡義�，逦ｉ邋ｎR

本文編號(hào)：2817364