[发明专利]一种基于多目视觉的手部康复打分设备

说明书

本发明公开了一种基于多目视觉的手部康复打分设备及打分方法，双目摄像头为3个，通过支架固定在透明玻璃箱的顶面和两个相邻的侧面处，通过数据线与上位机通讯；上位机接收摄像头采集到的图像数据，处理得到关节坐标数据后，计算关节角度数据输入DNN模型实现对手势的预测，并根据做出正确动作的个数进行打分。本发明视野范围更大，得到的关节数据更加准确，装置结构简单，操作方便且易于实现。

技术领域

本发明涉及医疗器械领域，具体涉及一种基于多目视觉的手部康复打分设备。

背景技术

“脑卒中”又称“中风”，是一种急性脑血管疾病，是由于脑部血管突然破裂或因血管阻塞导致血液不能流入大脑而引起脑组织损伤的一组疾病，在后期康复治疗中，可能出现肌肉萎缩、关节挛缩变形等问题，导致患者生活不能自理给患者带来了许多的生活障碍，其中因“脑卒中”造成手部的运动性功能障碍极大的影响了患者的生活自理能力。目前，大多数人由于生活压力大，不注重生活习惯，导致出现中风的人群大幅度增加且中风患者人群趋向年轻化。所以对患者手部运动性功能的恢复中进行康复评估和判定十分有必要。

因此我们设计了一种基于多目视觉的手部康复打分设备。针对脑卒中患者的手部康复训练，目前有通过手部穿戴装置以及医生通过评定估量表进行康复训练，但是这种康复评估以及训练的方法限制了患者使用的方便性，比如穿戴式康复装备价格较为昂贵，且可能在穿戴的过程中对患者造成二次伤害。

发明内容

本发明的目的在于提供一种相对于现有的穿戴式的康复设备更为廉价，且不会对患者造成负面影响的手部康复评估装置。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于多目视觉的手部康复打分设备，包括：双目摄像头、支架、上位机和透明玻璃箱，其中双目摄像头、支架位于透明玻璃箱内部；所述双目摄像头为3个，通过支架固定在透明玻璃箱的顶面和两个相邻的侧面处，通过数据线与上位机通讯；所述上位机接收摄像头采集到的图像数据，处理得到关节坐标数据后，计算关节角度数据输入DNN模型实现对手势的预测，并根据做出正确动作的个数进行打分。

进一步的，每个双目摄像头用来获取手部包括摄像头模块、图像采集模块、图像传输模块；所述摄像头模块通过支架固定并置于图像采集模块上，所述图像采集模块连接图像传输模块，所述图像传输模块通过数据线与上位机通讯。

进一步的，所述上位机包括信号接收模块、信号处理模块、数据显示模块以及打分模块，其中信号接收模块接收摄像头采集到的图像数据，传输给信号处理模块；所述信号处理模块处理得到的图像，实现特征提取得到关节坐标数据，并将关节坐标数据传至数据显示模块；所述数据显示模块实时显示结果并存储；所述打分模块基于DNN模型实现对手势的预测，并根据做出正确动作的个数进行打分。

进一步的，所述双目摄像头采用型号为3D-1MP02-V92，该型号的摄像头性价比较高，最高有效像素为2560(H)X960(V),可达帧数为60帧。

进一步的，增设摄像头固定装置。

一种基于多目视觉的手部康复打分方法，基于所述的基于多目视觉的手部康复打分设备，实现手部康复打分，步骤如下：

步骤1，设计康复所需的手势

建立5种患手手势，分别为：按压、并指、圆柱握、测捏、对指；

步骤2，建立数据库以及深度学习模型实现分类

采集5种手势下健康人的人手14关节角度数据，建立5种手势的5个数据库，使用DNN深度学习结构进行建模，对5个数据库分别进行训练，得到5个2输出的训练模型，用于手势预测；

步骤3，对病人的患手进行手势角度实时采集并通过分类器进行预测