脑卒中患者手部康复训练中抓握建模及训练效果评价开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

脑卒中作为一种高发病率、高致残率的疾病，严重威胁人类健康和生活质量。

手部功能障碍是脑卒中最常见的并发症之一，约85%的患者在发病后会出现不同程度的手部功能受损，导致日常生活活动能力下降，严重影响患者的生活质量。

研究表明，针对性的康复训练可以有效改善脑卒中患者手部功能，提高患者的生活自理能力。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着传感器技术、机器人技术和人工智能技术的快速发展，脑卒中患者手部康复训练的研究取得了显著进展。

国内外学者在抓握模型构建、康复训练系统研发、训练效果评价等方面开展了大量研究工作。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以脑卒中患者为研究对象，结合运动学、动力学、生理信号分析、机器学习等多学科知识，构建精准可靠的手部抓握模型，并开发智能化手部康复训练系统，最终通过临床试验验证训练效果。

具体研究内容如下：
1.脑卒中后手部抓握功能障碍分析a.分析脑卒中后手部运动功能障碍的常见类型和特征。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量研究与定性研究相结合的方法，综合运用多学科知识，按照以下步骤开展研究：
1.文献调研与分析：查阅国内外相关文献，了解脑卒中后手部功能障碍的机制、抓握模型构建方法、康复训练技术、训练效果评价方法等方面的研究现状，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.研究对象招募与数据采集：招募符合纳入标准的脑卒中患者和健康志愿者，收集相关数据，包括患者的人口学信息、病史、临床评估数据、手部运动数据、生理信号等。

3.手部抓握模型构建：利用多传感器数据融合技术，采集患者在完成不同抓握动作时的运动学、动力学和生理信号数据，并进行数据预处理和特征提取。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于多传感器数据融合的手部抓握模型构建：本研究将综合利用多种传感器数据，包括运动捕捉、肌电信号、压力传感器等，构建更加精准、可靠的个性化手部抓握模型，克服传统单一传感器数据信息量不足的局限性。

2.个性化智能手部康复训练系统设计：本研究将根据患者的个体差异，制定个性化的康复训练方案，并开发智能化手部康复训练系统，实现训练任务的自动生成、训练过程的实时监控和评估、训练数据的记录和分析等功能，提高康复训练的效率和效果。

3.结合虚拟现实技术的康复训练游戏设计：本研究将结合虚拟现实技术，设计趣味性强、互动性高的康复训练游戏，提高患者的训练积极性和主动性，增强训练的趣味性和沉浸感，提高患者的训练依从性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 王健, 刘文印, 谭力, 等. 面向脑卒中康复机器人的手部康复训练方法研究进展[j]. 自动化学报, 2021, 47(7): 1521-1539.

[2] 程龙, 刘海涛, 张立勋, 等. 基于表面肌电信号的手指运动识别研究进展[j]. 中国生物医学工程学报, 2022, 41(1): 106-118.

[3] 潘萌, 王人成, 顾浩, 等. 面向脑卒中患者的虚拟现实手部康复训练系统[j]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2020, 32(12): 1965-1973.