CN114403855B - 瘫痪者上肢运动功能评估方法、***和计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及机器学***以及使远程康复师及时有效得到瘫痪者的准确功能状态。
Description
技术领域
本发明涉及机器学习领域，特别涉及一种瘫痪者上肢运动功能评估方法、装置、设备和计算机可读存储介质。
背景技术
中枢性瘫痪又称上运动神经元性瘫痪，是由皮层运动投射区和上运动神经元径路损害而引起，常见的病因有颅脑外伤、肿瘤、炎症、脑血管病、变性、中毒、以及内科某些疾病，可表现为单瘫、偏瘫、截瘫、四肢瘫等。上述瘫痪的共同特点是瘫痪肌肉张力增高、腱反射亢进、浅反射消失、出现联合运动和病理反射，瘫痪肌肉萎缩不明显，电测验无变性反应等。临床观察表明，康复治疗是降低中枢性瘫痪患者致残率最有效的方法。有效的康复训练对提高患者的运动能力、感觉能力和行为能力具有重要作用。康复训练可以提高患者的日常生活能力，提高脑部病变的康复能力，降低伤残程度，恢复独立生活能力，更好地回归家庭和社会，降低潜在的护理成本，节约社会资源。
目前，瘫痪者上肢运动功能评估方法大多采用光学或穿戴设备直接分析运动过程中的数据，给出分析结果。然而，目前这种方法难以与临床实际问题相结合，临床应用价值低。此外，方法中所用设备昂贵、便携性和可操作性差等问题也制约了该类技术的应用。
发明内容
本申请提供一种瘫痪者上肢运动功能评估方法、装置、设备和计算机可读存储介质，以较低成本得到瘫痪者上肢运动功能的准确评价数据。
一方面，本申请提供了一种瘫痪者上肢运动功能评估方法，包括：
同步获取瘫痪者运动过程中的运动学数据和肌肉力量数据；
通过分析所述肌肉力量数据获得肌肉力量评价指标；
通过分析所述运动学数据获取时空能力评价指标；
基于所述运动过程中运动的持续时长，将所述肌肉力量评价指标和所述时空能力评价指标分别与预设肌肉力量标准值和预设时空能力标准值相比，输出相应的得分。
另一方面，本申请提供了一种瘫痪者上肢运动功能评估装置，包括：
获取模块，用于同步获取瘫痪者运动过程中的运动学数据和肌肉力量数据；
第一分析模块，用于通过分析所述肌肉力量数据获得肌肉力量评价指标；
第二分析模块，用于通过分析所述运动学数据获取时空能力评价指标；
输出模块，用于基于所述运动过程中运动的持续时长，将所述肌肉力量评价指标和所述时空能力评价指标分别与预设肌肉力量标准值和预设时空能力标准值相比，输出相应的得分。
第三方面，本申请提供了一种设备，所述设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述瘫痪者上肢运动功能评估方法的技术方案的步骤。
第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述瘫痪者上肢运动功能评估方法的技术方案的步骤。
从上述本申请提供的技术方案可知，由于瘫痪者上肢运动功能评估过程程序化、模块化、自动化，因此，本申请的技术方案一方面能够部分满足居住于经济和卫生事业欠发达地区的患者的康复需求，减少其康复过程中因误用综合征造成的无效康复和并发症；另一方面，能够补充医疗机构的康复评估和健康监测功能，提高其对于中枢性瘫痪的诊疗水平；第三方面，能够与互联网医疗***相结合，由专家远程指定康复评定内容后由设备指导患者完成，将评定结果反馈给远程专家，解决了远程康复治疗康复师无法及时有效得到患者的准确功能状态。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的瘫痪者上肢运动功能评估方法的流程图；
图2是本申请实施例提供的瘫痪者上肢运动功能评估装置的结构示意图；
图3是本申请实施例提供的设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在本说明书中，诸如第一和第二这样的形容词仅可以用于将一个元素或动作与另一元素或动作进行区分，而不必要求或暗示任何实际的这种关系或顺序。在环境允许的情况下，参照元素或部件或步骤(等)不应解释为局限于仅元素、部件、或步骤中的一个，而可以是元素、部件、或步骤中的一个或多个等。
在本说明书中，为了便于描述，附图中所示的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
参阅图1，是本申请实施例提供的瘫痪者上肢运动功能评估方法流程，主要包括步骤S101至S104，详述说明如下：
步骤S101：同步获取瘫痪者在上肢运动过程中的运动学数据和肌肉力量数据。
在本申请实施例中，瘫痪者在上肢运动过程中的运动学数据包括上肢运动静态信息和上肢运动动态信息，其中，上肢运动静态信息包括关节位置、关节角度和肢体特定两点间距离等，上肢运动动态信息包括肢***移加速度、肢体运动轨迹和肢体震颤频率等，这些运动学数据可以采用深度相机或多角度融合相机获得瘫痪者的3维影像后通过计算分析得到。瘫痪者在上肢运动过程中的肌肉力量数据包括瘫痪者的胸大肌、三角肌、桡侧腕短伸肌、尺侧腕伸肌、肱二头肌和肱三头肌等部位的肌肉力量数据，这些肌肉力量数据可以通过特定形态的物品或穿戴设备及其搭载的压力、惯性、震动等力学传感器采集信号后，经过分析计算得到。
步骤S102：通过分析瘫痪者在上肢运动过程中的肌肉力量数据，获取肌肉力量评价指标。
在本申请实施例中，当获取瘫痪者的胸大肌、三角肌、桡侧腕短伸肌、尺侧腕伸肌、肱二头肌和肱三头肌等部位的肌肉力量数据时，通过分析这些肌肉力量数据，得到肌肉力量数据的均方根值作为肌肉力量评价指标。通过对肌肉力量评价指标赋予康复效果评价权重，可以获得瘫痪者上肢康复训练效果。
步骤S103：通过分析瘫痪者在上肢运动过程中的运动学数据，获取时空能力评价指标。
在本申请实施例中，时空能力评价指标包括瘫痪者在上肢运动过程中的运动持续时长、运动协调性、同一运动之间的差异和运动轨迹偏差，等等。类似于肌肉力量评价指标，通过对运动持续时长、运动协调性、同一运动之间的差异和运动轨迹偏差等时空能力评价指标赋予康复效果评价权重，可以获得瘫痪者上肢康复训练效果。
作为本申请一个实施例，通过分析瘫痪者在上肢运动过程中的运动学数据，获取时空能力评价指标可以是：提取并处理运动学数据中实际直线轨迹数据和目标直线轨迹数据，得到直线运动圆满程度值；提取并处理运动学数据中实际曲线轨迹数据，得到曲线运动圆满程度值；提取并处理直线运动轨迹数据和曲线运动轨迹数据中的运动轨迹和运动持续时长，得到瘫痪者运动中的平均速度。具体而言，上述实施例中，提取并处理运动学数据中实际直线轨迹数据和目标直线轨迹数据，得到直线运动圆满程度值可以是：在直线运动轨迹数据中提取实际直线轨迹数据和目标直线轨迹数据；根据实际直线轨迹数据和目标直线轨迹数据，确定实际运动轨迹方向与目标轨迹方向的角度偏差，将角度偏差作为直线运动圆满程度值。至于提取并处理运动学数据中实际曲线轨迹数据，得到曲线运动圆满程度值，具体实现可以是：在曲线运动轨迹数据中提取实际曲线轨迹数据；根据实际曲线轨迹数据拟合曲线一般方程，计算曲线一般方程的特定参数比值作为曲线一般方程运动圆满程度值。
需要说明的是，上述实施例中，直线运动轨迹或曲线运动轨迹数据通过采集瘫痪者在完成上肢运动过程中的图像，对瘫患者上肢特征点进行跟踪获取，其中，瘫患者上肢的食指、第三掌骨、手腕背部中心、肱骨外上髁、肩峰和伸及运动的目标终点等均可以作为本申请实施例的上肢特征点。至于预设肌肉力量标准值，可以是健康人士在上肢运动过程中的肌肉力量信息，而预设时空能力标准值可以是健康人士在上肢运动过程中的上肢运动静态信息和上肢运动动态信息。具体地，可以通过招募健康人和各类运动功能损害患者，利用光学或其他传感器获取其完成特定运动过程的数据，完成算法训练数据的收集；然后，依据相应传感器传入数据特点，利用现有或自行编制的软件开发工具包 (SoftwareDevelopment Kit，SDK)，将传入信号转化为当前测量目标的运动学数据(例如关节位置、关节角度、肢体特定两点间距离等静态信息或肢***移加速度、肢体运动轨迹、肢体震颤频率等动态信息)以及上肢在运动过程中的肌肉力量数据，这些转化后的运动学数据和肌肉力量数据可以分别作为预设肌肉力量标准值和预设肌肉力量标准值；再次，由三名以上专业相应学科权威医学专家，依据诊疗经验，对患者动作完成情况进行打分，由机器学习算法完成回归分析，或由专家直接指定数据阈值作为评分依据；最后，将完成的算法进行小样本测试进行验证、校准，得到最终的评估算法。
步骤S104：基于上肢运动过程中运动的持续时长，将肌肉力量评价指标和时空能力评价指标分别与预设肌肉力量标准值和预设时空能力标准值相比，输出相应的得分。
如前所述，通过对健康人士的运动数据的收集，可以得到预设肌肉力量标准值、预设时空能力标准值以及最终的评估算法，因此，基于上肢运动过程中运动的持续时长，将肌肉力量评价指标和时空能力评价指标分别与预设肌肉力量标准值和预设时空能力标准值相比，输出相应的得分。
以下以左侧为患侧的瘫痪者为例，说明本申请的上述技术方案。
首先由瘫痪者家属或医务人员输入瘫痪者姓名、性别、出生日期、病史、口述感觉功能情况等信息，建立瘫痪者档案。家属和医务人员协助瘫痪者在视频指导调整座位，方向，机位，完成评估前准备。开始播放指导视频，以指导瘫痪者将要做哪些上肢运动。指导视频结束后，给出开始动作指令，光学传感器(例如，深度相机，此处以AzureKinectDK为例)启动，捕捉瘫痪者深度图像，采用Azure Kinect Body Tracking SDK 1.0.0实时获得瘫痪者图像中27个肢体关键点坐标。依据在填写信息步骤中选择的“瘫痪者为左侧/右侧偏身运动障碍”信息选择瘫痪者患侧肢体。然后，提取左侧肩关节(SHOULDER_LEFT)、左侧肘关节(ELBOW_LEFT)、左侧腕关节(WRIST_LEFT)、左侧锁骨 (CLAVICLE_LEFT)、右侧锁骨(CLAVICLE_RIGHT)、腰椎(SPINE_NAVAL) 胸椎(SPINE_CHEST)关键点坐标。计算躯干冠状面法线向量c＝(CLAVICLE_LEFT-SPINE_NAVAL)×(CLAVICLE_RIHT-SPINE_NAVAL)；左上臂向量b＝SHOULDER_LEFT-ELBOW_LEFT；左前臂向量f＝ELBOW_LEFT-WRIST_LEFT；躯体垂直轴向量 v＝SPINE_NAVAL-SPINE_CHEST；矢状面法向量s＝c×v。获得肘关节角度肩关节前屈角度/>肩关节外展角度指令结束后记录开始，/>或θelbow>10或/>或记录开始后60秒，记录结束。记录结束时/> 时，得2分，/>且>20，得1分，否则，得0分。重复上述全过程若干次 (例如3次)，取其中的最高分作为此次运动功能评估的最后得分。
需要说明的是，上述实施例中，可以智能手机TOF摄像头作为光学信号采集装置，采集瘫痪者在上肢运动过程中的运动学数据，可以智能手机惯性传感器作为力学信号采集装置，采集瘫痪者在上肢运动过程中的肌肉力量数据，然后，智能手机CPU完成工作站运算，开发手机APP进行人机交互，通过智能手机完成运动功能评估，上述可用于精度要求不高、不便使用大型设备的场景。在另一实施例中，可以将光学信号采集装置、力学信号采集装置、工作站和人机交互显示屏整合为一体机，完成获取瘫痪者在上肢运动过程中的运动学数据和肌肉力量数据的同步采集以及数据分析，以最大限度的平衡硬件成本、精度和稳定性，可用于医疗卫生机构。在另一实施例中，上述数据的采集和分析可以利用家庭电脑或办公电脑搭载开发的软件作为工作站和人机交互界面，通用串行总线(USB)串联信号采集装置，虽然稳定性稍欠缺、但有更好的便携性和用户成本。在另一实施例中，当PC无法提供作为充足运算力时，可以利用互联网将信号采集装置采集获取瘫痪者在上肢运动过程中的运动学数据和肌肉力量数据后，将这些获取瘫痪者在上肢运动过程中的运动学数据和肌肉力量数据传送至云端服务站，运算后返回结果，此举可以进一步降低使用要求，便于推广。
从上述附图1示例的瘫痪者上肢运动功能评估方法可知，由于瘫痪者上肢运动功能评估过程程序化、模块化、自动化，因此，本申请的技术方案一方面能够部分满足居住于经济和卫生事业欠发达地区的患者的康复需求，减少其康复过程中因误用综合征造成的无效康复和并发症；另一方面，能够补充医疗机构的康复评估和健康监测功能，提高其对于中枢性瘫痪的诊疗水平；第三方面，能够与互联网医疗***相结合，由专家远程指定康复评定内容后由设备指导患者完成，将评定结果反馈给远程专家，解决了远程康复治疗康复师无法及时有效得到患者的准确功能状态。
请参阅附图2，是本申请实施例提供的一种瘫痪者上肢运动功能评估装置，可以包括获取模块201、第一分析模块202、第二分析模块203和输出模块204，详述如下：
获取模块201，用于同步获取瘫痪者在上肢运动过程中的运动学数据和肌肉力量数据；
第一分析模块202，用于通过分析瘫痪者在上肢运动过程中的肌肉力量数据，获取肌肉力量评价指标；
第二分析模块203，用于通过分析在上肢运动过程中的运动学数据，获取时空能力评价指标；
输出模块204，用于基于上肢运动过程中运动的持续时长，将肌肉力量评价指标和上肢运动评价指标分别与预设肌肉力量标准值和预设时空能力标准值相比，输出相应的得分。
从上述附图2示例的瘫痪者上肢运动功能评估装置可知，由于瘫痪者上肢运动功能评估过程程序化、模块化、自动化，因此，本申请的技术方案一方面能够部分满足居住于经济和卫生事业欠发达地区的患者的康复需求，减少其康复过程中因误用综合征造成的无效康复和并发症；另一方面，能够补充医疗机构的康复评估和健康监测功能，提高其对于中枢性瘫痪的诊疗水平；第三方面，能够与互联网医疗***相结合，由专家远程指定康复评定内容后由设备指导患者完成，将评定结果反馈给远程专家，解决了远程康复治疗康复师无法及时有效得到患者的准确功能状态。
图3是本申请一实施例提供的设备的结构示意图。如图3所示，该实施例的设备3主要包括：处理器30、存储器31以及存储在存储器31中并可在处理器30上运行的计算机程序32，例如瘫痪者上肢运动功能评估方法的程序。处理器30执行计算机程序32时实现上述瘫痪者上肢运动功能评估方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S104。或者，处理器30执行计算机程序 32时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图2所示获取模块201、第一分析模块202、第二分析模块203和输出模块204的功能。
示例性地，瘫痪者上肢运动功能评估方法的计算机程序32主要包括：同步获取瘫痪者在上肢运动过程中的运动学数据和肌肉力量数据；通过分析瘫痪者在上肢运动过程中的肌肉力量数据，获取肌肉力量评价指标；通过分析在上肢运动过程中的运动学数据，获取时空能力评价指标；基于上肢运动过程中运动的持续时长，将肌肉力量评价指标和上肢运动评价指标分别与预设肌肉力量标准值和预设时空能力标准值相比，输出相应的得分。计算机程序32可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器31中，并由处理器30执行，以完成本申请。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序32在设备3中的执行过程。例如，计算机程序32可以被分割成获取模块201、第一分析模块202、第二分析模块203和输出模块204(虚拟装置中的模块)的功能，各模块具体功能如下：获取模块201，用于同步获取瘫痪者在上肢运动过程中的运动学数据和肌肉力量数据；第一分析模块202，用于通过分析瘫痪者在上肢运动过程中的肌肉力量数据，获取肌肉力量评价指标；第二分析模块203，用于通过分析在上肢运动过程中的运动学数据，获取时空能力评价指标；输出模块204，用于基于上肢运动过程中运动的持续时长，将肌肉力量评价指标和上肢运动评价指标分别与预设肌肉力量标准值和预设时空能力标准值相比，输出相应的得分。
设备3可包括但不仅限于处理器30、存储器31。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是设备3的示例，并不构成对设备3的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如计算设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器30可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器31可以是设备3的内部存储单元，例如设备3的硬盘或内存。存储器31也可以是设备3的外部存储设备，例如设备3上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart MediaCard，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器31还可以既包括设备3的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器31用于存储计算机程序以及设备所需的其他程序和数据。存储器31还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即，将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述装置中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/设备实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个装置，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个非临时性计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，瘫痪者上肢运动功能评估方法的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤，即，同步获取瘫痪者在上肢运动过程中的运动学数据和肌肉力量数据；通过分析瘫痪者在上肢运动过程中的肌肉力量数据，获取肌肉力量评价指标；通过分析在上肢运动过程中的运动学数据，获取时空能力评价指标；基于上肢运动过程中运动的持续时长，将肌肉力量评价指标和上肢运动评价指标分别与预设肌肉力量标准值和预设时空能力标准值相比，输出相应的得分。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。非临时性计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读内存(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，非临时性计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，非临时性计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。以上所述的具体实施方式，对本申请的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本申请的具体实施方式而已，并不用于限定本申请的保护范围，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种瘫痪者上肢运动功能评估方法，其特征在于，所述方法包括：
同步获取瘫痪者在上肢运动过程中的运动学数据和肌肉力量数据，所述运动学数据包括上肢运动静态信息和上肢运动动态信息，所述运动学数据通过深度相机或多角度融合相机获得所述瘫痪者的三维影像后通过计算分析得到，所述上肢运动静态信息包括关节位置、关节角度和肢体特定两点间距离，所述上肢运动动态信息包括肢***移加速度、肢体运动轨迹和肢体震颤频率；智能手机惯性传感器作为力学信号采集装置，采集瘫痪者在上肢运动过程中的所述肌肉力量数据，所述肌肉力量数据包括瘫痪者的胸大肌、三角肌、桡侧腕短伸肌、尺侧腕伸肌、肱二头肌和肱三头肌的肌肉力量数据；
通过分析所述肌肉力量数据获得肌肉力量评价指标，所述肌肉力量评价指标是肌肉力量数据的均方根值；
通过分析所述运动学数据获取时空能力评价指标，所述时空能力评价指标包括瘫痪者在上肢运动过程中的运动持续时长、运动协调性、同一运动之间的差异和运动轨迹偏差；
基于所述上肢运动过程中运动的持续时长，将所述肌肉力量评价指标和所述时空能力评价指标分别与预设肌肉力量标准值和预设时空能力标准值相比，输出相应的得分；
其中，所述通过分析所述运动学数据获取时空能力评价指标，包括：
提取并处理所述运动学数据中实际直线轨迹数据和目标直线轨迹数据，得到直线运动圆满程度值；
提取并处理所述运动学数据中实际曲线轨迹数据，得到曲线运动圆满程度值；
提取并处理所述实际直线轨迹数据和所述实际曲线轨迹数据中的运动轨迹和运动持续时长，得到所述瘫痪者运动中的平均速度；
其中，所述实际直线轨迹数据或所述实际曲线轨迹数据通过采集所述瘫痪者在完成所述上肢运动过程中的图像，对所述瘫痪者上肢特征点进行跟踪获取，所述瘫痪者上肢特征点为所述瘫痪者上肢的食指、第三掌骨、手腕背部中心、肱骨外上髁、肩峰和伸及运动的目标终点之中至少一项。
2.如权利要求1所述瘫痪者上肢运动功能评估方法，其特征在于，所述运动学数据包括直线运动轨迹数据，所述提取并处理所述运动学数据中实际直线轨迹数据和目标直线轨迹数据，得到直线运动圆满程度值，包括：
在所述运动学数据的所述直线运动轨迹数据中提取所述实际直线轨迹数据和所述目标直线轨迹数据；
根据所述实际直线轨迹数据和所述目标直线轨迹数据，确定实际运动轨迹方向与目标轨迹方向的角度偏差，将所述角度偏差作为所述直线运动圆满程度值。
3.如权利要求1所述瘫痪者上肢运动功能评估方法，其特征在于，所述运动学数据包括曲线运动轨迹数据，所述提取并处理所述运动学数据中实际曲线轨迹数据，得到曲线运动圆满程度值，包括：
在所述运动学数据的所述曲线运动轨迹数据中提取所述实际曲线轨迹数据；
根据所述实际曲线轨迹数据拟合曲线一般方程，计算所述曲线一般方程的特定参数比值作为所述曲线一般方程运动圆满程度值。
4.如权利要求1至3任意一项所述瘫痪者上肢运动功能评估方法，其特征在于，所述预设肌肉力量标准值为健康人士在所述上肢运动过程中的肌肉力量信息，所述预设时空能力标准值为所述健康人士在所述上肢运动过程中的上肢运动静态信息和上肢运动动态信息。
5.一种瘫痪者上肢运动功能评估装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于同步获取瘫痪者在上肢运动过程中的运动学数据和肌肉力量数据，所述运动学数据包括上肢运动静态信息和上肢运动动态信息，所述运动学数据通过深度相机或多角度融合相机获得所述瘫痪者的三维影像后通过计算分析得到所述上肢运动静态信息包括关节位置、关节角度和肢体特定两点间距离，所述上肢运动动态信息包括肢***移加速度、肢体运动轨迹和肢体震颤频率；智能手机惯性传感器作为力学信号采集装置，采集瘫痪者在上肢运动过程中的所述肌肉力量数据，所述肌肉力量数据包括瘫痪者的胸大肌、三角肌、桡侧腕短伸肌、尺侧腕伸肌、肱二头肌和肱三头肌的肌肉力量数据；
第一分析模块，用于通过分析所述肌肉力量数据，获取肌肉力量评价指标，所述肌肉力量评价指标是肌肉力量数据的均方根值；
第二分析模块，用于通过分析所述运动学数据，获取时空能力评价指标，所述时空能力评价指标包括瘫痪者在上肢运动过程中的运动持续时长、运动协调性、同一运动之间的差异和运动轨迹偏差；
输出模块，用于基于所述上肢运动过程中运动的持续时长，将所述肌肉力量评价指标和所述上肢运动评价指标分别与预设肌肉力量标准值和预设时空能力标准值相比，输出相应的得分；
其中，所述第二分析模块用于：
提取并处理所述运动学数据中实际直线轨迹数据和目标直线轨迹数据，得到直线运动圆满程度值；
提取并处理所述运动学数据中实际曲线轨迹数据，得到曲线运动圆满程度值；
提取并处理所述实际直线轨迹数据和所述实际曲线轨迹数据中的运动轨迹和运动持续时长，得到所述瘫痪者运动中的平均速度；
其中，所述实际直线轨迹数据或所述实际曲线轨迹数据通过采集所述瘫痪者在完成所述上肢运动过程中的图像，对所述瘫痪者上肢特征点进行跟踪获取，所述瘫痪者上肢特征点为所述瘫痪者上肢的食指、第三掌骨、手腕背部中心、肱骨外上髁、肩峰和伸及运动的目标终点之中至少一项。
6.一种设备，所述设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任意一项所述方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任意一项所述方法的步骤。
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