基于多模态交互和反馈的虚拟康复系统研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的背景和研究意义 | 第10页 |
| 1.2 虚拟康复的国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 交互技术 | 第12-13页 |
| 1.2.2 反馈技术 | 第13-14页 |
| 1.2.3 发展趋势 | 第14页 |
| 1.3 本文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 基于多模态交互和反馈的虚拟康复系统介绍 | 第16-23页 |
| 2.1 虚拟康复系统设计及组成 | 第16-17页 |
| 2.1.1 系统需求分析及功能介绍 | 第16页 |
| 2.1.2 系统硬件结构设计及组成 | 第16-17页 |
| 2.2 虚拟康复系统硬件介绍 | 第17-21页 |
| 2.2.1 Kinect介绍 | 第17-18页 |
| 2.2.2 TGAM模块简介 | 第18-19页 |
| 2.2.3 BMD101模块简介 | 第19-20页 |
| 2.2.4 多通道脑电放大器 | 第20-21页 |
| 2.3 虚拟康复系统软件平台介绍 | 第21页 |
| 2.4 虚拟康复系统设计流程介绍 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 康复训练交互技术的研究 | 第23-36页 |
| 3.1 简单康复训练动作识别算法的研究 | 第23-26页 |
| 3.1.1 运动障碍较重的情况 | 第24页 |
| 3.1.2 运动障碍较轻的情况 | 第24-26页 |
| 3.2 复杂康复训练动作识别算法的研究 | 第26-35页 |
| 3.2.1 采用双阈值法的离散曲线分段 | 第27-30页 |
| 3.2.2 切空间描述 | 第30-31页 |
| 3.2.3 匹配算法 | 第31-33页 |
| 3.2.4 康复动作识别 | 第33-34页 |
| 3.2.5 算法的验证和对比 | 第34-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 康复训练反馈技术的研究 | 第36-49页 |
| 4.1 运动平滑性度量算法简介 | 第36-37页 |
| 4.2 曲率估计 | 第37-39页 |
| 4.3 基于仿真曲线的平滑性度量性能对比 | 第39-46页 |
| 4.3.1 模拟曲线平滑性分析 | 第40-43页 |
| 4.3.2 正常人运动数据平滑性分析 | 第43-44页 |
| 4.3.3 共济失调患者运动数据平滑性分析 | 第44-46页 |
| 4.4 生理信号的反馈 | 第46-48页 |
| 4.4.1 脑电信号的测量 | 第46-47页 |
| 4.4.2 专注度、放松度的获取 | 第47页 |
| 4.4.3 心电信号和心率的获取 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 多模态虚拟康复系统的实现 | 第49-56页 |
| 5.1 基于Kinect的Flash游戏控制策略 | 第49-52页 |
| 5.1.1 彩色和骨骼数据流的读取和可视化 | 第49-51页 |
| 5.1.2 Flash游戏的播放和控制 | 第51页 |
| 5.1.3 动作识别流程 | 第51-52页 |
| 5.2 康复系统界面介绍 | 第52-55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
