| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 课题来源 | 第10-11页 |
| 1.2 研究动机 | 第11页 |
| 1.3 研究目标 | 第11-12页 |
| 1.4 本论文的结构 | 第12-13页 |
| 第2章 研究现状 | 第13-24页 |
| 2.1 前言 | 第13页 |
| 2.2 传统的中风康复疗法 | 第13-14页 |
| 2.2.1 中风与康复 | 第13页 |
| 2.2.2 中风后功能评估方法 | 第13-14页 |
| 2.3 机器人辅助康复疗法 | 第14-16页 |
| 2.4 触觉虚拟环境在中风康复中的应用 | 第16-20页 |
| 2.4.1 虚拟现实康复系统 | 第16-19页 |
| 2.4.2 虚拟现实康复系统设计准则 | 第19-20页 |
| 2.5 机器学习方法在医疗康复评估中的应用 | 第20-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 基于家庭环境的机器人辅助康复系统的建立 | 第24-35页 |
| 3.1 前言 | 第24页 |
| 3.2 基于家庭环境的机器人辅助康复系统的整体方案 | 第24-26页 |
| 3.2.1 基于家庭环境的机器人辅助康复系统必要条件 | 第24页 |
| 3.2.2 触觉设备选择 | 第24-25页 |
| 3.2.3 软件应用程序接口(API)选择 | 第25-26页 |
| 3.3 基于家庭环境的机器人辅助康复系统的设计 | 第26-27页 |
| 3.4 评估患者训练表现的指标 | 第27-29页 |
| 3.4.1 任务绩效评估指标 | 第27-28页 |
| 3.4.2 内在积极性评估指标 | 第28-29页 |
| 3.5 触觉虚拟环境任务参数对实验结果的影响实验 | 第29-34页 |
| 3.5.1 实验假说和假设 | 第29页 |
| 3.5.2 实验对象 | 第29页 |
| 3.5.3 实验过程 | 第29页 |
| 3.5.4 实验数据采集和分析 | 第29页 |
| 3.5.5 结果和讨论 | 第29-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于任务绩效的上肢运动功能自动评估模型 | 第35-47页 |
| 4.1 前言 | 第35页 |
| 4.2 人工神经网络的建模基础 | 第35-37页 |
| 4.2.1 人工神经网络的概念 | 第35页 |
| 4.2.2 人工神经网络结构 | 第35-37页 |
| 4.3 评估运动功能状态的训练样本 | 第37页 |
| 4.3.1 腕关节运动功能状态标签 | 第37页 |
| 4.3.2 任务绩效评估指标 | 第37页 |
| 4.4 功能评估模型的结构 | 第37-42页 |
| 4.4.1 隐藏层层数的设计 | 第38页 |
| 4.4.2 隐藏层神经元个数的设计 | 第38-39页 |
| 4.4.3 确定权重的训练算法 | 第39-42页 |
| 4.5 功能评估模型性能的评价方法 | 第42-46页 |
| 4.5.1 ROC分析介绍 | 第42-44页 |
| 4.5.2 功能评估模型评价参数 | 第44-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 实验验证 | 第47-64页 |
| 5.1 前言 | 第47页 |
| 5.2 假说和假设 | 第47页 |
| 5.3 实验设计 | 第47-52页 |
| 5.3.1 实验影响因子和响应 | 第47-48页 |
| 5.3.2 实验对象 | 第48-49页 |
| 5.3.3 实验台介绍 | 第49页 |
| 5.3.4 实验过程 | 第49-51页 |
| 5.3.5 实验数据分析 | 第51-52页 |
| 5.4 实验结果的分析与讨论 | 第52-62页 |
| 5.4.1 实验一分析与讨论 | 第52-56页 |
| 5.4.2 实验二分析与讨论 | 第56-60页 |
| 5.4.3 实验三分析与讨论 | 第60-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第6章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 课题综述 | 第64页 |
| 6.2 研究结论 | 第64-65页 |
| 6.3 研究贡献 | 第65页 |
| 6.4 研究局限性与展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录A | 第72-75页 |
| 附录B | 第75-77页 |
| 附录C | 第77-78页 |
| 附录D | 第78-79页 |
| 附录E | 第79-82页 |
| 附录F | 第82-84页 |
| 附录G | 第84页 |