摘 要

脑卒中作为一种致残率极高的疾病，目前已成为我国成年人致残的首要原因。在脑卒中引发的肢体功能障碍中，手功能的障碍对脑卒中患者生活质量的影响尤为明显。因此，脑卒中患者手部运动功能康复的研究具有极大的实际意义。辅助脑卒中患者进行手功能康复训练自然成为其中的研究热点，但是，康复训练效果评估也是不可忽视的一个重要的研究方向。然而，目前关于这方面的研究还相对较少。

通过需求分析，本文以脑卒中患者手部运动功能康复训练效果评估为出发点，设计了一个脑卒中患者手部运动功能定量评估平台。平台以Unity 3D软件作为搭建环境，以人体手部三维建模技术、运动捕获技术和定性评估方法定量转化技术作为技术支撑，以相关的编程方法作为技术辅助。可展现脑卒中患者手部运动功能智能评估。

本文选择湖北省中医院的一名脑卒中患者作为测试对象，选择脑卒中患者手部握球运动功能评估作为评估测试项。测试结果表明，本文所搭建的脑卒中患者手部运动功能定量评估平台得出的评估结果与专业康复治疗师给出的该患者完成该项测评的评估结果一致。由此，验证了本文所采用方法的有效性以及平台的实用性。

关键词：脑卒中、康复训练、手部建模、训练效果、定量评估

Abstract

As a disease with a high disability rate, stroke has now become the leading cause of disability in adults in China. In stroke-induced limb dysfunction, disorders of hand function have a particularly pronounced effect on the quality of life of stroke patients. Therefore, the study of rehabilitation of hand movement function in patients with stroke has great practical significance. Assisting stroke patients to perform hand-function rehabilitation training has naturally become a research hotspot, but the evaluation of rehabilitation training effects is also an important research direction that cannot be ignored. However, the current research on this area is still relatively small.
Based on the needs analysis, this dissertation starts from the assessment of the effect of hand rehabilitation training for stroke patients and designs a platform for quantitative assessment of hand movement function in patients with stroke. The platform uses Unity 3D software as a build environment, and uses human hand three-dimensional modeling technology, motion capture technology, and qualitative assessment methods quantitatively conversion technology as a technical support, and uses related programming methods as technical aids. It can realize the intelligent assessment of hand movement function in stroke patients.

In this dissertation, a stroke patient from Hubei Provincial Hospital was selected as the test subject, and the evaluation of the hand function of holding of the patient with stroke was selected as the evaluation item. The test results show that the assessment results obtained by the quantitative assessment platform for hand movement function of stroke patients constructed in this paper are consistent with the results of the evaluation given by the professional rehabilitation therapist who completed the assessment. This verifies the effectiveness of the method used in this paper and the practicality of the platform.
Keywords: Stroke, Rehabilitation, Hand modeling, Training effect, Quantitative assessment

目录

第1章 绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.2脑卒中手功能康复研究现状分析 2

1.3本文的研究内容与章节安排 4

第2章 总体技术框架 5

2.1技术分析 5

2.2人手三维建模技术 6

2.2.1人手骨架 6

2.2.2人手几何模型 6

2.2.3人手运动模型 7

2.3运动捕获技术 7

2.3.1光学运动捕获技术 8

2.3.2机电式运动捕获 9

2.3.3电磁式运动捕获 9

2.3.4基于视频的运动捕获 9

2.4定量评估方法 10

2.4.1 Fugl－Meyer评测法 10

2.4.2定量评估方法 10

2.5本章小结 11

第3章 人手建模与运动捕获 13

3.1人手模型 13

3.2Leap Motion设备 15

3.3Leap Motion数据采集程序 16

3.4本章小结 17

第4章 平台搭建 18

4.1开发环境选择 18

4.2关节角度数据读取 18

4.3定量评估逻辑实现 20

4.4本章小结 22

第5章 平台测试 23

5.1手部运动数据获取 23

5.2模型驱动 26

5.3模型导入 28

5.4定量评估 31

5.5本章小结 31

第6章 总结与展望 32

6.1总结 32

6.2展望 32

第7章 经济性分析与环保性分析 34

致谢 37

第1章 绪论

1.1研究背景及意义

脑卒中又称脑血管意外，亦称中风，是指突然发生的、由脑血管病变引起的局限性或全脑功能障碍，持续时间超过24小时或致死亡的临床症候群。脑卒中具有高发病率、高死亡率、高致残率和高复发率的特点。它主要发生在中年人和老年人群体中，但是目前有年轻化的趋势，30至40岁的患者在临床实践中并不罕见。

脑卒中最主要的临床表现是神志障碍和运动、感觉以及语言障碍。经过一段时间的治疗，脑卒中患者除神志清醒外，其余症状依然会不同程度地存在，这些症状称为后遗症。后遗症中最常见的是偏瘫。偏瘫又叫半身不遂，是指同一侧上下肢、面肌和舌肌下部的运动障碍。

临床上，脑卒中偏瘫侧上肢和手功能的恢复较下肢困难。据美国心血管疾病协会( American heart association，AHA) 的统计，在脑卒中发病初期，大约有 69% 至 80% 的患者出现上肢和手功能障碍，发病3个月后，约有 37%的患者手部抓握、伸展动作控制不精确，发病患者中最后只有大约12%的患者手部功能有较良好的恢复^[9]，对脑卒中患者的生活质量和社会参与度影响深远。

在日常生活中，人类依靠手部完成各种复杂而精细的活动和任务，手对人类的重要性不言而喻。而脑卒中后偏瘫侧手部运动功能恢复的困难程度以及恢复效果的不理想性，使得脑卒中患者手部运动功能康复成为了卒中康复的热点、难点和重点。

脑卒中患者的手功能的康复可分为三个阶段：软瘫期、痉挛期和恢复期。康复临床总结和大量研究表明，根据病人病情发展进程，进行分期康复功能训练对脑卒中患者的肢体康复效果显著。分期康复功能训练的不同时期采用不同的典型训练，这些训练动作的设计主要基于前期的康复训练效果评估。

目前，对脑卒中患者手部运动功能的评估主要是基于一些国际通用的量表，如Fugl－Meyer评测法（FMA）、MRC评测法以及卒中患者运动评估量表（MAS）等。这些量表的使用是由康复治疗师根据量表所列评测项目，指导脑卒中患者完成相应的评估动作，然后依据量表的评分法则对其动作完成情况打分。然而，这些评估量表中往往涉及多项评测项目。在评估过程中，针对某一评测项目，脑卒中患者需要多次重复同一动作，过程十分枯燥且需要消耗大量的体能。另一方面，对康复治疗师而言，评估过程也十分繁杂费时，不仅增加其工作量，而且评估结果基于他们的主观判断，其精准度有待考量，不利于进一步制定康复目标和治疗计划。

因此，研究如何通过人手建模等相关技术搭建脑卒中患者手部运动功能定量评估平台，实现脑卒中患者手部运动功能智能评估具有重大的理论意义和实际意义。

1.2脑卒中手功能康复研究现状分析

随着脑卒中后手功能康复相关研究的不断深入，这一领域引起了越来越多的重视。分析对比可以发现，国内外关于这一领域的研究的侧重点表现出较大的差异。

在国外，涉足此领域的学者主要通过建立各种人手模型，求解人手的各种运动学、力学参数，实现对人手的定量化分析。然后基于这种定量化的分析，向脑卒中患者康复领域延伸，如帮助分析脑卒中后患者的手部损伤程度、帮助设计使用于脑卒中患者使用的手持类物体、帮助设计脑卒中患者手部康复训练辅助工具等等。

在人手建模分析方面，密歇根大学的Bryan O.Buchholz是其中的先驱和代表性人物。他建立了一个关于建立人手抓握运动学模型的完整体系。其中包括人手运动骨架的简化与运动学分析、模型人体测量学参数的确定以及模型人手几何外形的模拟。他将人手运动骨架简化为理想的关节和简单的阶段，并基于实际人手骨架对这种简化后的模型进行了详细的运动学分析；他通过采集大量人手的实际人体测量学参数，采用统计学的方法确定了所建人手模型的人体测量学参数，包括手指各节段的长度、宽度和厚度。他选用椭球体模拟真实人手的几何外形，用几何体接触算法模拟人手抓握物体时手掌的凹陷深度。最终，他建立的可用于求解关节角度以及人手与物体的接触点。而且，该模型还可以通过改进，模拟人手的任何其他姿势，求解握力等其他参数，具有很强的扩展性^[1]。

正是在Bryan研究的基础上，国外关于人手建模的各种方法才不断发展起来，并逐渐应用于脑卒中手功能康复领域。其中，Jaewon Choi建立了用于进行手部姿势、手部包络空间和肌腱偏移等人因工程分析的三维人手运动模型。该模型是对Bryan模型的延伸，与Bryan模型相比，能更好地模拟人手抓握动作^[6]，从而帮助脑卒中患者设计更有助于康复的训练动作；Rosemarie Figueroa-Jacinto建立了用于模拟手部工作的三维人体测量学模型，可用于预测不同情境下的手部力量以及人手的施力效果。该模型对于脑卒中患者手部握力功能康复的相关研究具有重要的参考意义^[2]；Alexander Barry基于解剖学定义建立了执行抓捏动作的动态肌肉骨骼人手模型，该模型可用于脑卒中等疾病后人手损伤的研究^[3]。电气和电子工程师协会的Leitkam,Samuel,Thomas等建立了用于临床评估和手持类物体设计的手功能运动学模型。该模型摆脱了单纯的理论分析框架，可用于帮助设计适用于手功能存在障碍的人使用的手持类物体^[4]；Lauri Connelly,Yicheng Jia等则通过对手部结构的分析，开发了一种新颖的气动手套，用于在沉浸式虚拟现实环境中辅助脑卒中患者进行抓握和释放动作，从而促进脑卒中患者的手部康复^[5]。

在我国，关于脑卒中手功能康复的探索兴起较早，但是其中的主导者主要是相关领域的医学专家，而且所研究的内容主要集中于脑卒中患者手部康复训练的理论性及医学实验性研究。

早期，医学专家洪惠珍，曾秋琼等通过对他们所属医院所接收的80名脑卒中患者设置对照实验，研究了三期康复功能训练和传统护理方法对脑卒中患者的疗效差异，研究结果显示，分期康复功能训练相较于传统护理方法能更有效地提高患者患肢的运动功能^[17]。这一研究和许多类似的研究明确了分期康复功能训练是脑卒中患者肢体进行康复训练所应遵循的基本原则。在此基础上，针对分期康复训练的不同时期，提出了各种康复疗法。2015年，康复医学专家逄锦熙，倪克锋等对近几年脑卒中手部功能康复治疗的进展做了一个全面的总结。其中包括了对肢体功能训练、物理因子治疗、手部辅助器具的应用、针刺治疗、机器人及反馈技术、电脑上肢评估训练系统和药物治疗等七种康复疗法的简述和当前应用效果的分析，并展望了各种疗法未来的发展以及脑卒中手功能康复的未来走向^[19]。在各种疗法的具体应用效果方面，相关的研究也层出不穷。付桢，姜荣荣等通过实验的方法，探究了康复机器手辅助任务导向训练对脑卒中患者手部抓握功能的康复效果，发现基于任务导向的康复机器手辅助训练可有效促进脑卒中早期患者患手手指主动关节活动度和抓握功能恢复^[15]。

近几年，通过人手建模探究手部运动功能康复的研究在国内也逐渐兴起。在这类相关研究中，清华大学的郑秀媛等系统地论述了运动生物力学的理论研究方法、各种基本参数的实验采集及数据处理方法，奠定了运动生物力学在脑卒中患者运动功能康复领域应用的理论基础^[14]。

在人手建模分析方面，清华大学的姚重阳等通过建模、仿真分析和计算，探讨了上肢不同自由度转动关节的代偿运动可能，为脑卒中患者在康复运动训练过程中有效防止代偿运动的出现提供依据^[18]。东南大学的王贵江则通过对人手结构的分析、建模，设计了一种手指康复训练机器人系统，能很好得帮助脑卒中患者进行手部功能康复训练^[16]。骆丽，池鹏飞等基于对人手功能运动功能的分析，设计了手部康复训练装置的外骨骼执行系统和控制检测系统，并通过三维建模的方式进行仿真分析，证实了所设计装置的可用性^[20]。

综上，现在国外基于人手建模技术对脑卒中手功能康复的研究已经成果斐然。目前国内关于脑卒中手功能康复的理论分析和医学实验性研究也已经取得了累累硕果。然而，国内外利用相关技术对脑卒中患者手部康复训练效果评估的研究则相对较少。就脑卒中患者手功能康复训练效果评估而言，其是脑卒中患者手功能康复过程中必然是不可缺少的一环，也将是脑卒中患者手功能康复疗法渐趋成熟之时最受关注的一环。据此，基于国内外现有研究成果，对脑卒中患者手功能康复训练效果评估的研究极具实际意义。

1.3本文的研究内容与章节安排

利用人手建模等技术搭建脑卒中患者手部运动功能定量评估平台可以为脑卒中患者手部运动功能康复提供新的方法和动力。本文主要利用专业建模软件建立可供运动数据驱动的人手三维模型，同时，基于某一现有的国际脑卒中患者运动功能评估量表中的手部运动功能评估准则，以手模型嵌入的方式搭建手部运动功能定量评估平台。从而实现脑卒中患者手部运动功能智能评估。本文共分为七章，各章节的具体内容如下：

第一章，介绍脑卒中的概念及脑卒中患者手部运动功能康复治疗的社会意义。分析当前相关研究内容的国内外研究现状，并提出本文的研究内容和章节安排。

第二章，提出平台搭建的总体技术框架，介绍分析总体技术框架中所涉及的关键技术，包括人手三维建模技术、运动捕获技术以及定性评估方法定量转化。确定包含于关键技术中的本研究所需的具体的设备和方法。

第三章，基于3ds max软件建立人手三维模型，包括运动骨骼模型和几何模型。介绍Leap Motion运动捕获设备，论证其可用性。对Leap Motion运动捕获设备的运动数据采集程序进行二次开发，使其可获取脑卒中患者手部运动过程中各关键帧中手指各关节相对于其父关节的绝对旋转角度数据。

第四章，以Unity 3D为开发环境，以所建的人手运动骨骼模型为对象，通过C#编程，将定量评估逻辑代码化，搭建脑卒中患者手部运动功能定量评估平台。

第五章，选取湖北生中医院的一名脑卒中患者为研究对象，利用Leap Motion设备捕获脑卒中患者抓握球状物体的手部运动数据，并用捕获的运动数据驱动人手模型完成相应的动作；将人手动画模型导入Unity 3D软件中，进行评估验证。

第六章，总结本文的研究工作，主要创新点和应用前景，并提出未来工作的展望。

第七章，考虑脑卒中患者手部运动功能定量评估平台的整个设计过程和之后的应用场景，分析平台的经济性和环保性。

第2章 总体技术框架

2.1技术分析

实现脑卒中患者手部运动功能定量评估主要包括三大技术：人手三维建模技术、运动捕获技术和定性评估方法定量转化。其中，人手三维建模技术主要是构建一个能供运动数据驱动的人手三维模型。它是整个过程的载体和几何体现。运动捕获技术是人手三维模型的外部驱动力。而定性评估方法定量转化则是将现有的定性评估量表转化为以关节旋转角度为评估标准的定量评估法则。

人手三维建模包括对人手骨架的分析、建立人手几何模型和人手运动模型。人手几何模型是直观表现在外的模型，即我们能直接看到的模型。人手运动模型是由所捕获的运动数据驱动的模型，其决定人手三维模型的运动形式，通常是隐藏在几何模型之下的模型。人手骨架是联系人手几何模型和人手运动模型之间的桥梁。通过分析人手骨架，可以确定人手三维模型的基本参数。

运动捕获获得的是人手骨架信息。运动捕获技术主要有四种：光学运动捕获技术、机电式运动捕获技术、电磁式运动捕获技术和基于视频的运动捕获技术^[10]。现在使用最广的是光学运动捕获技术，研究的热点是基于视频的运动捕获技术。机电式运动捕获技术和电磁式运动捕获技术则渐渐被淘汰。

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