脑卒中居家上肢康复训练自动识别系统的设计的开题报告_第1页
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文档简介

脑卒中居家上肢康复训练自动识别系统的设计的开题报告一、选题背景及意义脑卒中（stroke）是一种常见的神经系统疾病，其发生率逐年上升。脑卒中患者的康复训练是恢复受损功能的关键。目前的康复训练大多需要专业的理疗师协助，而这需要患者不断地前往医院或康复机构，对患者的康复造成不小的困扰。为了解决这一问题，本文提出了一种对脑卒中患者进行居家上肢康复训练的自动识别系统。该系统能够对患者进行实时监控，识别干预操作，为患者提供更为便捷、个性化的康复训练。二、研究内容及研究方法本文将开发一种基于传感器技术的脑卒中居家上肢康复训练自动识别系统，通过采集患者进行训练时的肌肉活动、运动轨迹、力度等数据，并进行智能分析和处理。系统将实时监测患者的康复情况，为康复师提供评估报告，同时将智能识别患者的康复训练操作，实现对患者个性化的康复训练。具体研究方法如下：1.采集数据利用传感器技术采集患者进行训练时的肌肉活动、运动轨迹、力度等数据。2.智能分析与处理对采集到的数据进行智能分析和处理，提取出关键数据指标，如运动幅度、运动速度、运动轨迹和肌肉活动强度等。3.康复训练自动识别通过机器学习算法，对患者的康复训练操作进行自动识别，并进行分类处理。4.康复师数据分析与评估为康复师提供评估报告，分析患者的康复情况。三、预期成果及创新点本文的研究成果将是一种实用的脑卒中居家上肢康复训练自动识别系统。可以实现对患者进行实时监控，并识别干预操作，对康复师提供评估报告，为患者提供更为便捷、个性化的康复训练。本研究的创新点在于：1.设计一种直观、无扰动的传感器采集系统，可实时高效地采集数据。2.将机器学习算法应用于康复训练自动识别，自动化程度高。3.采集的数据指标全面，能够更好地反映患者的康复情况。四、预期时间安排及进度安排1.2021年9月-2021年10月：初步调研和文献查询。2.2021年11月-2021年12月：设计系统总体框架，确定系统数据采集方法。3.2022年1月-2022年3月：完成数据采集系统和机器学习模型的搭建和训练。4.2022年4月-2022年6月：完成康复训练自动识别功能的实现。5.2022年7月-2022年9月：完成系统集成与测试。6.2022年10月-2022年12月：撰写论文并进行答辩。五、论文的总体要求本文的要求是撰写一篇具备科学性、系统性和实用性的毕业论文，能够全面、深

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