[发明专利]一种用于骨科康复治疗的辅助系统

权利要求书

1.一种用于骨科康复治疗的辅助系统，其特征在于，包括：

人体扫描终端，使用3D扫描技术对用户肢体进行数据采集，获得点云数据，根据采集的点云数据进行人体3D模型建模，组件用户肢体的3D模型；

3D打印终端，将所述人体扫描终端采集的用户肢体点云数据组件的3D模型导入3D打印终端，根据所述3D模型加工贴合用户肢体的外骨骼和连接部件；

采用惯性传感系统来实现运动参数的捕捉，惯性传感系统一般由三部分构成，分别是姿态传感器、接收器和处理系统，姿态传感器固定在所述外骨骼中的合适部位，实时采集和记录各种参数，包括肢体运动参数(位置、速度、加速度)，以及患者的生理参数(呼吸、心跳等)，在患者完成日常训练动作的同时收集存储康复训练动作参数信息，采用TCP/IP的通讯方式实现动作参数信息的传输，将信号实时传递给处理系统，基于IMU和Kinect实现动作捕捉及可视化；

逻辑运算单元，采用数据分割模型检测到肢体动作的边界、依边界分割动作过程并分别进行识别，动作边界一般会根据动作的速度、加速度或曲率的断点和极值来设定，设定的边界对分割准确率有基础性的影响，通过在线动作比对分析的算法，并设置速度提示功能，调整基于关节速度的动态权值，并进行实验验证，通过运算可以对患者作出科学的病情评价，得出治疗结论。

2.根据权利要求1所述的一种用于骨科康复治疗的辅助系统，其特征在于，所述运动数据存储采用BVH数据格式。

3.根据权利要求1所述的一种用于骨科康复治疗的辅助系统，其特征在于，所述动作分割步骤包括运动降维、Kalman滤波转换和分割算法导入，所述运动降维即将可视化运动数据转为姿态速度，所述Kalman滤波转换即采用Kalman滤波器对于所述姿态速度进行滤波处理。

4.根据权利要求3所述的一种用于骨科康复治疗的辅助系统，其特征在于，所述分割算法是基于ZVC分割方法的动作分割方法，用来克服ZVC分割方法容易出现过分割以及HMM+ZVC分割方法参数难整定的问题。

5.根据权利要求3所述的一种用于骨科康复治疗的辅助系统，其特征在于，所述分割算法中插入速度模型，所述速度模型采用模板动作序列中提出。

6.根据权利要求3所述的一种用于骨科康复治疗的辅助系统，其特征在于，所述数据分割模型采用Kalman滤波器进行滤波处理，提出一种基于ZVC分割方法的动作分割方法，用来克服ZVC分割方法容易出现过分割以及HMM+ZVC分割方法参数难整定的问题。

7.根据权利要求3所述的一种用于骨科康复治疗的辅助系统，其特征在于，所述动作比对分析采用Rotation time warping(RTW)算法，运算步骤如下：

步骤一：初始化累积距离矩阵

步骤二：计算平移和旋转矩阵

步骤三：计算帧间姿态距离

步骤四：计算D1＝d(i-1,j)根基j的取值进行分级运算，当J＞2时采用以下公式进行计算：

D3＝d(i-1,j-2)

D3＝d(i-1,j-2)

当2≥J＞1时，通过以下公式进行计算：

D3＝real max

D2＝d(i-1,j-1)

当J＜1时，通过以下公式进行计算：

D3＝real max

D2＝real max

步骤五：将步骤四运算的结果代入以公式中：

D(i,j)＝d(i,j)+min(D1,D2,D3)

步骤六：将步骤五的计算代入i＝i+1，当i≤n时，重复步骤二，当i＞n时，即得到累计距离矩阵D＝(m,n)。