基于OpenPose的脑卒中肢体康复训练评估辅助系统开发

针对脑卒中患者的居家肢体康复训练缺乏指导、看护者的康复知识欠缺的问题，开发一套针对脑卒中患者肢体康复训练的智能化辅助系统。通过摄像头获取患者康复训练过程中的图像，利用OpenPose与MoveNet姿态检测库与提取患者训练过程的实时动作骨架坐标序列，构建用户肢体运动评价模型，对康复训练者的训练过程进行评价，得出训练者的康复训练质量，并通过文字提示的方式提醒用户不达标的动作以及改正方式，指导和引导患者逐步达到康复训练的标准。

脑卒中又被称为中风，是脑组织和脑细胞坏死的一种疾病，此病主要是由于大脑中的血管突然破裂或因血管阻塞从而导致血液不能流入大脑进而引发的脑组织损伤， 引起临床症状超过24 小时将有可能致死，此病具有明显的季节性特征，在寒冷季节发病率更高。循证医学证实，在脑卒中存活的患者中，进行积极的康复治疗，可使90%的存活患者能重新恢复步行和生活自理能力，可使30%的存活患者能恢复一些较轻的工作。相反，不进行康复治疗，上述两方面恢复的百分率相应只有6%和5%。大量临床康复实践表明[1] [2] [3] [4]，早期有效的康复训练有助于改善脑卒中患者受损的功能(如感觉、运动、语言、认知和心理等)，减轻残疾的程度，预防脑卒中后可能发生的并发症(如压疮、坠积性或吸入性肺炎、泌尿系感染、深静脉血栓形成等)，提高患者的日常生活活动能力和适应社会生活的能力，提高其生活质量。

现阶段在康复训练领域对脑卒中患者进行早期有效的康复训练有两种解决方案，第一部分是依靠康复器械[5] [6]， 如上肢康复机器人、下肢康复机器人、肢体康复治疗仪等， 康复器械主要依赖进口， 价格较高， 并且现有的康复器械只能覆盖部分的康复训练，具有一定的局部性，其中肢体康复治疗仪对脑卒中急性期生命体片有危险倾向者不适用。另一个解决方案是康复机构包括公立康复医院和私立康复医院，我国公立康复专科医院数量严重不足，同时民营康复医院水平参差不齐，且同样存在治疗费用较高的情况， 为了解决以上问题，让脑卒中患者不需要去支付昂贵的治疗费用购买昂贵的器械，居家就可以实现早期简单的康复训练， 系统提出的解决方法是通过摄像头获取患者康复训练过程图像， 利用计算机视觉技术， 结合OpenPose 和MoveNet 姿态检测库提取患者训练过程的实时动作骨架坐标序列，构建用户肢体运动评价模型，对康复训练者的训练过程进行评价，得出训练者的康复训练质量，并通过语音的方式提醒用户不达标的动作以及改正方式，指导和引导患者逐步达到康复训练的标准。

本文主要实验并比较了OpenPose 和MoveNet 两种姿态识别的算法，采用了在移动端效果更好的MoveNet 神经网络算法进行设计。

2. 系统设计 系统实验环境为机械革命X8Ti Plus 笔记本电脑， CPU 为Inter i7-8750H， Windows 10 64 位操作系统， 内存为16 G，显卡为NVIDIA GEFORCE 2060，软件平台为Visual Studio Code。系统安装简单，所需要的设备数量少，成本低。系统流程图如图1 所示。