基于下肢外骨骼機(jī)器人對(duì)中風(fēng)患者進(jìn)行智能康復(fù)評(píng)估的方法

康復(fù)評(píng)估是評(píng)價(jià)訓(xùn)練效果和指導(dǎo)訓(xùn)練方案制定的重要環(huán)節(jié)。正確的康復(fù)評(píng)估有助于指導(dǎo)治療師為患者制定康復(fù)訓(xùn)練任務(wù)，從而縮短其恢復(fù)周期。在臨床上， 6分鐘步行距離（6MWD）和Fugl-Meyer評(píng)估下肢分量表（FMA-LE）是重要的測(cè)量和參考指標(biāo)用于評(píng)估中風(fēng)患者實(shí)際康復(fù)狀況。6MWD是通過(guò)試驗(yàn)記錄患者在6分鐘之內(nèi)行走的距離。測(cè)量過(guò)程中需要多名治療師和醫(yī)護(hù)人員協(xié)調(diào)配合，同時(shí)需要長(zhǎng)時(shí)間占用大面積的醫(yī)療空間。FMA-LE是讓患者依次完成規(guī)定的動(dòng)作，治療師根據(jù)患者完成動(dòng)作的難易程度進(jìn)行打分并統(tǒng)計(jì)得分。這就導(dǎo)致對(duì)于同一病例，由于主觀偏差，不同治療師會(huì)得出不同的評(píng)價(jià)結(jié)果，因而給出不同的康復(fù)治療方案。因此期望提出一種標(biāo)準(zhǔn)、方便且有效的方法對(duì)患者進(jìn)行智能康復(fù)評(píng)估。

該論文提出一種新穎的基于下肢外骨骼機(jī)器人對(duì)中風(fēng)患者進(jìn)行智能康復(fù)評(píng)估的方法。其工作框架包括：數(shù)據(jù)采集模塊 – 收集并預(yù)處理患者的身體特征參數(shù)、患病狀況和運(yùn)動(dòng)生物力學(xué)參數(shù)；特征提取模塊 – 根據(jù)外骨骼機(jī)器人傳感器數(shù)據(jù)，構(gòu)造步態(tài)特征模型推導(dǎo)患者步態(tài)參數(shù)；模型訓(xùn)練模塊 – 基于患者特征參數(shù)、步態(tài)參數(shù)及人機(jī)交互參數(shù)，利用XGBoost機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練康復(fù)評(píng)估模型；應(yīng)用模塊 – 評(píng)估模式下，康復(fù)評(píng)估模型可以預(yù)測(cè)新的中風(fēng)患者6MWD和FMA-LE值。

當(dāng)有效預(yù)測(cè)偏差值設(shè)置為真實(shí)值的20%時(shí)，智能康復(fù)評(píng)估模型對(duì)6MWD、FMA-LE的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分別為85.19%、92.66%。