论文部分内容阅读
为了最大程度上减少人为因素对康复评定结果的影响，以及实现康复治疗的个体化和精细化，本文提出了一种脑卒中后偏瘫患者上肢运动功能智能评定系统。因为与其它的评定方法相比，Brunnstrom分期评定法把肌力改善与运动模式转换相结合对大多数脑卒中患者可以反映其运动功能的恢复情况，而且内容精简，评定过程时间短，所以系统中选用该评定法作为脑卒中偏瘫上肢康复评定的标准。通过对采集到的脑卒中患者运动数据进行分析，再利用极限学习机(Extreme LearningMachine,ELM)建立Brunnstrom分期模型，从而实现对脑卒中偏瘫患者的运动功能进行智能分期评定。并提出了验证该系统可行性的实验方案，通过对比验证实验证实了该方法的可行性。