[发明专利]基于深度相机和虚拟现实技术的康复功能评定装置及方法

说明书

技术领域

本公开涉及康复评定技术领域，尤其涉及一种基于深度相机和虚拟现实技术的康复功能评定装置及方法。

背景技术

随着中国社会老龄化的加剧，越来越多的老人由于中风等原因造成上肢瘫痪，给日常生活带来非常大的不便。瘫痪患者需要通过大量的康复训练激发大脑可塑性，恢复一定的运动能力，以实现生活自理，进而提高生活质量，最大程度的回归社会。

对于中风、脑外伤、脊髓损伤等导致的肢体运动功能障碍，准确、定量的康复功能评定是制定康复处方的基础。长期以来，临床康复功能评定手段主要以半定量的量表为主，缺乏准确、量化的评定方法。另一方面，评定过程由人工进行评定，过程繁琐，耗时耗力。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本公开提供了一种基于深度相机和虚拟现实技术的康复功能评定装置及方法，以至少部分解决以上所提出的技术问题。

(二)技术方案

根据本公开的一个方面，提供了一种基于深度相机和虚拟现实技术的康复功能评定装置，包括：深度相机，用于连续采集关节动作的深度图像；数据处理模块，其电性连接至深度相机，用于从连续采集的深度图像中提取关节点三维坐标；根据所述关节点三维坐标计算关节角相关参数；以及结合所述关节角相关参数，作出关节运动能力评价；

所述数据处理模块还包括虚拟现实训练子模块，用于将连续采集的深度图像转化为虚拟模型图像；以及显示模块，连接至数据处理模块，用于显示虚拟模型图像。

在本公开的一些实施例中，数据处理模块还包括：存储模块，用于存储深度图像数据、关节点三维坐标数据和关节角相关参数数据。

根据本公开的另一个方面，提供了一种基于深度相机和虚拟现实技术的康复功能评定方法，包括：通过深度相机连续采集关节标准动作的第一深度图像，并提取第一深度图像中的关节点三维坐标，根据该关节点三维坐标计算标准关节角相关参数；将第一深度图像转化为虚拟模型图像，并向用户展示以指引用户做出关节实际动作；通过深度相机连续采集关节实际动作的第二深度图像，并提取第二深度图像中的关节点三维坐标，根据该关节点三维坐标计算实际关节角相关参数；以及结合标准关节角相关参数和实际关节角相关参数，作出关节运动能力评价。

在本公开的一些实施例中，该康复功能评定方法还包括将第二深度图像转化为虚拟模型图像，并向用户展示的步骤。

在本公开的一些实施例中，第一深度图像和/或第二深度图像中的关节点三维坐标通过以下方式得到：

利用图像模板匹配算法对深度图像中的关节点进行定位，并得到其像素点坐标；以及通过3D投影关系分析，计算各像素点坐标对应的关节点三维坐标。

在本公开的一些实施例中，关节点三维坐标的计算公式为：

其中，(x，y，z)为关节点的三维坐标，(i，j)为关节点的像素点坐标，d为深度信息，(δ_x，δ_y)为深度相机的畸变参数，(c_x，c_y)为深度图像中心像素点坐标，(f_x，f_y)为比例参数。

在本公开的一些实施例中，标准关节角相关参数包括：在一次关节标准动作完成时间内，连续采集的第一深度图像中目标关节点的关节角度轨迹θ(t)以及θ(t)的最大值max{θ(t)}，其中θ(t)即为t时刻采集的一第一深度图像中目标关节点的关节角度；

实际关节角相关参数包括：在一次关节实际动作完成时间内，连续采集的第二深度图像中目标关节点的关节角度轨迹的最大值以及目标关节点的角速度v(t)，其中即为t时刻采集的一第二深度图像中目标关节点的关节角度。

在本公开的一些实施例中，θ(t)和的计算公式如下：

其中，ψ为θ(t)或(x₀，y₀，z₀)为目标关节点的三维坐标；(x₁，y₁，z₁)为目标关节点的上一关节点的三维坐标；(x₂，y₂，z₂)为目标关节点的下一关节点的三维坐标；α为目标关节点和上一关节点之间的距离；b为目标关节点和下一关节点之间的距离；c为上一关节点和下一关节点之间的距离。

在本公开的一些实施例中，关节角速度v(t)的计算公式为：