1．目的及意义

1.1 研究的目的及意义

踝关节损坏会导致下肢运动障碍和生理机能的下降。运动损伤使得患者运动能力不断下降，给日常生活带来很大不便。因此需要综合的应用医学的各种方法，使病、伤、残者（包括先天性残）已经或部分丧失的运动功能尽快的得到恢复和重建。踝关节的康复是其中重要的一环。踝关节是下肢中非常重要的一个负重关节，在人类日常运动中起到了保障稳定性和提供灵活性的作用^[1]。研究表明，在推动身体向前运动过程中就下肢而言，有大约百分之60的力量都是由踝关节产生的^[2]，踝关节是推动人体运动的一个很重要的关节。因此，踝关节的康复的作用与意义就显得十分重要。踝关节的康复与否决定了运动障碍患者是否可以恢复正常自主的运动^[3]，于是需要通过一系列的康复手段使的具有一定肢体运动障碍的患者恢复正常。

由于踝关节的康复训练十分的重要，很久以前就已经有非常多的方法来促进踝关节康复。传统方法多采取医师单独指导训练，过度依赖医师水平，也对人工的利用率不够高，科学性和针对性有所欠缺。传统方法虽然也能起到一定作用，但是由于实际运用的种种原因使的传统康复方法有一系列弊端。目前已经有非常多研究将重点放在使用医疗机器人提高康复效果，以此替代医师。这种方法虽然可以使康复训练的科学性和针对性上大大提升，但由于内容枯燥并且交互和反馈不足，使得康复患者治疗意愿和积极性都不高，这样康复训练的效果就会大打折扣。并且针对康复后期，运动功能基本恢复的患者使用价格昂贵的康复机器人也造成某种程度上的资源浪费，因此通过患者自主运动并结合康复游戏来达到训练目的，可以减轻患者经济负担同时提高患者积极性和康复训练有效性。

表面肌电信号（surfaceElectromyography，sEMG）是肢体运动时肌肉产生的一种电信号，包含了丰富的肢体运动信息，能够反映患者的运动意图和运动状态。对于具备一定自主运动能力的肢体运动障碍患者，利用表面肌电信号分析康复训练过程中患者的运动意图，并基于此开展康复训练游戏的设计。同时，人工智能和机器学习算法的发展使得通过支持向量机算法实现踝关节运动意图的识别变为现实。通过运用支持向量机理论进行模式识别，并由相应的分析结果以相应接口传递给康复训练游戏，将患者的运动意图应用于康复训练游戏的控制^[4]。这样可以与传统医疗及一般康复训练机器人区别开来，尽量避免它们过程枯燥，交互不足及经济负担重的弊端，使得康复训练具有趣味性提升患者康复意愿和积极性，从而改善康复训练的效果。

1.2 国内外研究现状

踝关节在人类运动中起到十分关键的作用，在运动损伤等意外发生后对它的康复治疗是至关重要的。考虑到传统医疗手段以及一般医疗机器人存在的一系列弊端如过程枯燥，交互不足及经济负担重等，踝关节康复游戏的设计可以使患者获得更强的反馈感和乐趣，从而提高踝关节的康复效果。关于这一课题的研究也就显得十分必要。在本次课题研究中主要分为两个关键的要点：表面肌电信号的模式识别和游戏的设计。表面肌电信号可以反应肢体的运动状态 及肌肉的健康状况^[5]，因此研究的它重要性就是可以通过分析这一信号来得出患者的运动意图。而作为对于表面肌电信号进行模式识别的重要工具，支持向量机这一分类器可以识别患者意图，提高动作识别系统的可靠性，故在本次课题中起到十分关键的作用。只有这把两者结合起来才可以成功构建出一个具有较高准确性的患者动作识别系统。通过查阅相关文献可知，表面肌电信号相关理论研究和支持向量机等机器学习算法研究已经比较成熟。而本次课题将重点放在了设计康复游戏上，把康复训练设计成一个游戏的本质是对识别的结果进行反馈并将提升它的趣味性，在这一方面通过查阅相关资料可以看到国内外相关研究的思路大多是将重点放在设计康复机器人的机械结构和控制方法上^[6]。尽管有的研究确实包含有一定的游戏的成分在里面，但与本次课题中的重点还是有一定区别。

关于对表面肌电信号的模式识别这一方面，事实上生物电信号在医学领域中早已被应用到诊断当中。脑电图，心电图，肌电图已经成为医生判断病人病情的有力工具。80年代由于受到计算机能力和数学方法的限制，只能够采用诸如多元统计理论等经典的分类识别方法，算法要么无法实现实时动作识别，要么无法根据测试条件和对象的改变随时更正参数数值^[7]。90年代以后随着神经网络被Anderson和Kohonen等人的重新发现，P.Parker等^[8]人发现这一算法非常适合表面肌电信号动作识别工作，并立即将这一方法应用到他们的工作当中。如今，国内外在这一方面上的研究已经比较成熟，几个比较常见的方法比如神经网络，贝叶斯决策，支持向量机，马尔科夫模型等^[9]。以本课题使用的支持向量机算法为例就有Zheng X，Chen W等人提出的使用小波分析和支持向量机理论来进行模式识别^[10],又比如Wen T，ZhangZ等人提出的结合支持向量机和KNN算法来识别表面肌电信号^[11]。

在使用游戏来帮助患者去提高康复治疗的积极性和效果这一方面，目前国内外的研究还并没有将游戏做为重点，而是将其作为一个辅助的手段来协助治疗。目前研究的比较多的比如将康复治疗和虚拟现实结合起来，以此提高康复效果^[12]，也有进一步设计虚拟现实场景下的城市漫游系统^[13]来帮助患者提高训练积极性。另外一个比较大的分支是通过设计康复训练机器人来辅助患者进行康复治疗。通过使用踝关节康复机器人并配合设计出的虚拟场景去对患者进行模拟康复训练^[14]。这些研究报告大多侧重于机械设计与相关控制算法，比如使用气动并联式踝关节康复机器人^[15]等。以这篇论文为例，作者详细的对人机系统动力学进行了分析，模拟了整个机械模型和控制系统，也针对不同康复阶段的提出不同控制策略，而对于游戏的相关设计却一笔带过，没有将其作为重点。

可以看出国内外的研究重点和本课题踝关节的康复训练游戏的重点有所差别。在这样一个大的背景下，从国内外整体的研究方向与重点上看，本课题所探索的仍然是富有挑战性的研究领域，所做的研究也是非常有意义的。国内外在此领域的研究工作可谓方兴未艾。可以看出国内外的研究重点和本课题踝关节的康复训练游戏的重点有所差别。在这样一个大的背景下，从国内外整体的研究方向与重点上看，本课题所探索的仍然是富有挑战性的研究领域，所做的研究也是非常有意义的。国内外在此领域的研究工作可谓方兴未艾。{title}

2. 研究的基本内容与方案

{title}

2.1 研究的基本内容

本课题拟针对踝关节康复训练来基于意图识别设计一款游戏。需要通过分析表面肌电信号来进行模式识别并判断患者的意图，将判断出的结果传递给相关游戏接口从而做出反馈以此提升康复训练的乐趣与患者积极性。主要完成的研究内容有：