基于VisualC++的人體靜態平衡能力評估系統

張 延 余紅英 戚藝雪 萬 吉

（中北大學 信息與通信工程學院，山西 太原030051）

0 簡介

人體平衡能力研究是當前國際學術界相對活躍的一個研究領域，已經涉及到醫學、體育學、計算機等多個學科。為了維持人體站立姿勢的平衡與穩定[1]，中央神經系統就必需時時根據視覺系統、本體感覺系統和前庭系統提供的感覺信息對相應的關節與骨肉進行不斷的調整[2]。隨著社會進步，人人們日益關注自身的健康和生活質量，因而迫切的需要一種有效的方法來評估自身的平衡能力[3]。

1 方法

平衡能力評估系統由受力平臺，CCD 攝像頭，上位機和VC++6.0軟件系統組成，受力平臺上安裝激光頭和攝像頭，攝像頭將屏幕上的激光點的圖像傳遞給上位機進行識別與分析。

1.1 接收數據

為了能夠接收到攝像機傳過來的圖像主要是利用OpenCV 來完成這個過程，OpenCV 是一個開放源代碼的計算機視覺庫，它由一系列C 函數和少量C++ 類構成，實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法[4]。

1.2 上位機處理

圖像預處理主要目的是為了改善圖像的質量，預處理操作主要包括：

1.2.1 灰度化

灰度圖像是R、G、B 三個分量相同的一種特殊的彩色圖像，一個像素點的變化范圍為255 種，所以在數字圖象處理中一般先將各種格式的圖像轉變成灰度圖像以使后續的圖像的計算量變得少一些[5]。

1.2.2 高斯濾波

高斯濾波是一種線性平滑濾波，適用于消除高斯噪聲，廣泛應用于圖像處理的減噪過程，采用高斯濾波處理方式，即對圖像進行核大小為param1×param2 的高斯卷積[6]，公式如下：

其中n = param1 對應水平核,n = param2 對應垂直核。

1.2.3 圖像減影

激光點的提取是整個圖像處理部分的關鍵。點的提取過程實質是圖像檢測和分割的過程。采取圖像減影的方法能很好的滿足激光點分割的要求，其基本數學算法如下[7]：

（2）式中glp（x，y）為點圖，glb（x，y）為背景圖，glr（x，y）為差影圖。

1.3 檢測與評估

cvPoint(r.x,r.y) 是OpenCV 的基本數據類型之一，表示一個坐標為整數的二維點，系統取得點的坐標后。通過計算位移方差值來評估人體平衡性能。

其中，n 表示某一半軸上投影點數目，x1…xn表示每個投影點的位移，m 表示位移平均值。

2 實驗與分析

2.1 仿真環境

仿真軟件運行環境為WindowsXP 下的Visual C++6.0，攝像頭通過USB 與上位通信。

2.2 仿真結果

在圖1 中，我們可以看到軟件系統能夠識別并且定位到每個激光點的坐標，之后在中央處中繪制出激光點的移動軌跡，在圖中我們看見開始測試時重心的位移在較大范圍內變動，待穩定姿態后，重心的位移量減小，并集中在原點附近。測試結束時，系統計算出每個方向上的重心位移方差值s2，即UP、DW、LT 和RT。

表1 為實驗在不同條件下對一個正常成年人測得的多組數據，數據中位移方差越小代表重心的搖晃程度越小，人體的姿態保持得就越穩定，即一個人的平衡能力就越好。

表2 是四川省科委的重點項目《人體靜態平衡功能測試儀及定量指標》中得出的數據指標，通過對比可以看出本實驗的數據和標準數據在一定程度上比較接近，驗證了本軟件系統的理論上的可行性和實驗上的正確性。

條件 時間(s) Y 正半軸位移方差Y 負半軸位移方差X 正半軸位移方差X 負半軸位移方差 評估睜眼 10s 5.23 5.39 5.87 5.35 正常睜眼 15s 4.89 4.74 4.58 5.01 正常閉眼 10s 4.97 5.26 5.78 6.25 正常閉眼 15s 5.27 5.69 5.25 5.82 正常

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3 總結

在本文中，我們設計出一個新的測試人體平衡能力的方法，即通過用激光點在屏幕上的位移來取代壓力中心的位移，經過圖像處理技術，將激光點提取，計算出4 軸方向上的位移方差值以評估平衡能力，此平衡能力測試分析系統是針對于人體靜態條件下的平衡力測試，是以壓力中心位移(CoP)為基礎的測量方法，通過一段時間的應用，其能滿足一般大眾對自身平衡能力評價的要求，也展現出其簡單可靠的優點，相信未來在康復醫學中與運動醫學中也能有著廣泛的應用。

［1］劉海斌,元文學,孟昭莉.人體平衡能力測試儀器現狀與發展趨勢研究[J].吉林體育學院學報，2010（6）：67-68.

［2］BODE RK, HEINEMANN AW. Course of functional improvement after stoke，spinal cord injury, and traumatic brain injury[J].Arch Phys Med Rehabil, 2002(83)：100-106.

［3］CAMICIOLI R, PANZER VP, KAYE J, Balance in the healthy elderly：posturography and clinical assessment[J]. Arch Neurol. 1997(54)： 976-981.

［4］DALY JJ,RUFF RL,HAYCOOK K,et al,Feasibility of gait training for acute stroke patients using FNS with implanted electrodes[J].JNeurol Sci.2000(179)：103-107.

［5］BERG KO, WOOD -DAUPHINEE S, WILLIAMS JI, The Balance Scale：reliability assessment with elderly residents and patients with acute stroke[J].Scand J Rehabil Med.1995(27)：27-36.

［6］MICHEL R, REJEAN H, Screening older adults at risk of falling with the Tinetti balance scale[J]. The Lancet. 2000(359)： 1001-1002.

［7］LISTON RAL, BROUWER BJ, Reliability and validity of measures obtained from stroke patient using the Balance Master[J]. Arch Phys Med Rehabil. 1996(77)：425-430.