随着经济的高速发展和老龄化社会的到来,人们越来越关注自身和家人的保健与康复,对保健康复类服务和技术的需求日益增长。由于脑卒中(脑中风)引起足下垂患者的数量十分庞大,这些患者的生活质量因足下垂病症而受到较大的影响。如何使足下垂患者通过使用辅具适应日常生活并得到康复是目前研究的焦点之一；由于足下垂患者在日常生活中极容易发生跌倒,如何及时准确检测患者的跌倒和对跌倒进行有效预警是非常重要的保健措施,也是研究的重点之一；足下垂患者需要通过一定的运动锻炼进行康复,伴随家庭运动健身器材的增多,居家无氧运动健身已成为一种时尚,如何评估无氧运动对心血管系统的影响也是研究的热点之一本文针对脑中风引起的足下垂患者康复和保健中的足下垂自适应刺激康复、跌倒检测和预警以及运动康复三方面的科学和技术问题进行研究与相应的技术设备实现,主要结果和结论如下：(1)针对目前由脑中风引起的足下垂刺激康复技术存在的刺激周期不易与患者行走节奏同步、不能区分患者的日常生活状态、且需要手动开启和关闭刺激信号的发放等问题,本文依据现代信号检测、识别与处理技术,提出了一种足下垂自适应刺激辅助行走与康复技术,并采用双轴倾角传感器和单片机技术进行了完整的系统设计与实现。该技术与系统采用双轴倾角传感器获取人体的姿态信息,采用平滑滤波技术对获取的原始数据进行噪声抑制,引入短时傅里叶变换和小波变换寻找刺激的最佳时刻,达到与患者行走姿态自适应匹配的目的。该技术与系统通过BP神经网对胫骨倾角分类的方法识别患者的行走状态与非行走状态,从而对系统发放的刺激信号脉冲进行自适应开启与关闭的控制。另一方面,该技术与系统能够通过对足下垂患者的自适应刺激,在辅助行走的同时起到一定的康复作用。实验表明,本文提出的足下垂自适应刺激康复系统的刺激时刻正确率在正常行走时超过97.5%,在上楼梯时超过95.8%,在下楼梯时接近99%,具有很好的患者状态自适应功能。(2)针对足下垂患者易于发生跌倒,而目前对人体跌倒的检测方法不能实现跌倒预警的现状,本文在研究人体解剖结构的基础上,提出了一种基于人体状态检测识别的跌倒检测与预警新方法,并采用双轴倾角传感器和单片机技术进行了系统的设计与实现。该方法采用双轴倾角传感器监测人体的姿态(状态)信息,利用BP神经网络对人体多种日常与跌倒状态进行粗分类,初步区分跌倒与非跌倒,对于易于与跌倒混淆的弯腰等动作,采用三段数据分析法进行进一步的分析确认,依据数学形态学、倾角变化率和跌倒与倾角关系函数等信号处理手段寻找确认监测信号中倾向于跌倒的特征和可能的跌倒方向,在跌倒发生前及时报警或采取保护措施。实验表明,上述跌倒监测与预警方法可以使96.21%的跌倒在即将发生时得到正确检测,为减小跌倒造成的伤害提供了有效的预警时间,对于足下垂患者和其他老年人的保护具有重要的意义。(3)针对足下垂患者运动康复与保健问题中存在的疑问和误区,本文以功率自行车运动为例系统研究了无氧下肢运动对颈总动脉血液动力学特性所产生的影响,试图对足下垂患者及其他人群的运动康复与保健提供有益的指导与参考。本文以不同性别的年轻健康被试作为研究对象,使用功率自行车持续进行四组强度相同的无氧下肢运动训练。用彩色超声多普勒检测系统分别检测被试在静息状态和每组运动训练后的颈总动脉管径与轴心流速波形,同时记录血压和心率。依据经典血液动力学理论对检测数据进行分析,计算颈总动脉的弹性模量和局部血液动力学参数。实验与分析结果表明,上述无氧下肢运动后,被试心率增加,且随着运动的累积,颈总动脉弹性模量呈增加趋势；一个心动周期内轴心血流速度和流量率最大值与平均值上升,流速和流量率最小值下降；收缩压和平均压增高,舒张压无明显改变；周向应变无明显改变；切应力最大值有明显增加趋势,切应力最小值下降趋势明显；振荡剪切指数也有增大趋势。上述血液动力学特性变化表明：无氧下肢运动训练可能降低颈总动脉的弹性功能,并对颈总动脉血液动力学产生负面影响。本文研究不仅为足下垂患者的康复运动选择提供指导,对其他人群的运动锻炼也提供了有益的参考。本文的研究结果和结论,不仅有助于进一步开发足下垂自适应刺激康复系统和跌倒检测与预警系统,同时也为正确利用无氧功率自行车开展运动保健、康复工作提供了有价值的血液动力学信息。