本文是一篇计算机论文，本文对于单一关节的训练使用了对应部位的特征提取模型，可以更精确地描述患者的运动状态，更好地指导患者进行康复训练。
第1章绪论
1.1 研究背景与意义
脊柱及四肢等运动系统的骨折和退行性疾病是骨科的多发病、常见病[1][2]。随着大量骨科手术的开展，医师们发现，即使病人的受损部位在术后已经得到固定或者愈合，但在肢体关节功能的恢复上仍存在较大的问题。任何一种手术，如果不配合术后康复治疗，都很难确保患者功能能快速恢复。因为手术解决的仅仅是疾病本身，而康复训练能使得患病机体的功能得到最大程度的恢复，手术效果的好坏直接取决于术后康复训练是否得当。另外诸如脑卒中、慢性病、器官机能衰退等也会导致运动功能障碍，需要进行康复训练来重塑运动能力。
康复训练总体可以分为两类：运动治疗和非运动治疗，非运动治疗包括传统的针灸、理疗以及认知训练等，通常有固定的治疗模式，因此本文所讨论的康复训练范畴即为运动治疗。运动治疗的传统做法是要求患者定期到医院相应的康复中心进行，不仅费用高昂，而且因为患者本身有运动功能障碍行动也多有不便。因此如何居家进行康复训练并且及时给予正确的反馈指导是一个值得研究的课题。
目前市面上有各类康复机器人以及可穿戴式设备来辅助病人进行康复训练，但这些设备通常价格高昂，且在病人康复后就无用武之地，所以亟需寻找更加经济的替代方案。近年来，随着深度学习的兴起，尤其是计算机视觉技术的成熟，人们已经逐步引入这类技术来代替一些标准化的人工指导。在康复训练中就存在这样的一些标准，这类标准通常由专业的康复医师提供，能简洁清楚地描述康复训练的要义。因此使用计算机视觉技术来指导病人进行康复训练在理论上具备可行性。这种模式一旦成熟可以大力推广，能有效地降低医疗负担，提高患者的康复率。
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1.2 国内外康复训练研究现状
1.2.1 传统康复训练模式
欧美等发达国家的康复医学起步较早，骨科术后患者在手术后就接受由骨科医师、康复医师、物理治疗师、社会工作者、护士等多学科合作（Multi—disciplinaryteam，MDT）提供的专业康复治疗[3]。MDT分为3种形式：协商参与型、融合式参与型和联合参与型。（1）协商参与型中，通常由主治医师主导，医师根据患者的手术情况为每位患者制定独属的康复计划和目标，其他相关从业人员根据自己的学科经验制定相关的康复目标和策略，在总的康复计划上进行微调。（2）融合式参与型是医师、心理学家、物理治疗师、社会工作者等多学科一起协商后制定康复计划和目标，各个成员针对患者的实际康复情况定期进行会议讨论，及时调整策略，此外除了整个团队一起协商，也可团队部分成员一对一的协商。（3）联合参与型中，在康复初期，每个参与者将自己对患者的检查结果和咨询情况记录到数据库中，然后在团队中进行讨论，共同制定康复计划和目标，这种模式以数据库为中心，每个参与者都可以不受限制的访问其他参与者的日常记录，在出现问题后可以很快溯本追源，及时调整方案。
在中低收入国家，受限于医疗资源和收入水平，很少有专门针对骨科术后患者的康复治疗。大部分医院没有专门的康复护士，更遑论职业治疗师，因此大部分患者在术后鲜有康复治疗的过程。
在我国，康复医学的发展较晚，康复治疗的流程尚未标准化和普及。目前主要有两种康复模式：无康复师参与的模式和有康复师参与的模式。在第一种模式下，患者的康复工作主要由医护人员介绍术后康复要点，患者据此进行训练。李等[4]通过对上海市的33个骨科病房的调查发现，超过四成的康复活动由护理人员负责实施。但是多数护理学校并没有设立康复方面的课程，护理人员普遍缺乏康复护理专业知识。同时，相关部门也未就康复护理制定统一标准，因此在无康复师参与的模式中，患者在康复期间往往难以得到专业的康复治疗，也无法获取针对性的监督指导。吕等[5]对北京市的436名骨科医护人员就康复知识与技能展开调查，发现近八成的医护人员认为我国的术后康复体系并不完善，超过九成的医护人员希望能进行系统的培训。
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第2章系统框架及相关技术介绍
2.1系统框架
2.1.1 康复训练场景建模
康复训练多用于骨科手术后或者慢性病后的肢体功能障碍，传统的康复训练可以在康复中心医师指导下训练，或借助康复机器人/可穿戴式辅助设备进行训练，近年来也有不少研究者将计算机视觉技术引入康复领域，利用计算机视觉来捕捉康复动作，以指导训练。
根据骨科医院医师提供的较为常见的几种康复场景，本文一共建立了三种模型：手部、肘部以及颈部的康复训练模型。项目开始，我们采用的是整个人体的姿态估计来进行康复动作的捕捉，但是在实际应用时发现，这种全身的姿态估计模型，提取到的特征是人体骨架。如图2.1所示，这种骨架一般由18个点构成，提供的信息不足以指导对精度要求较高的单一关节部位的康复训练。因此在后续的研究中，我们放弃这种通用模型，根据具体的康复部位选择对应的模型。
针对上述的三个康复场景，我们选用了两种不同的模型：手部姿态估计模型和头部姿态估计模型，通过使用这种小而专的模型，我们可以提高康复动作检测的精度，同时能加快推理速度。此外，针对多个部位的协调性康复训练，我们提出了基于视频流匹配的康复训练模式，该模式将关键帧和患者的运动视频流匹配，实现指导训练的目的。
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2.2 相关技术介绍
2.2.1 手部姿态估计
手是人体的一个重要部位，它可以帮助人类进行各种活动，从日常生活中的触摸、抓握、拾取等简单动作，到工作、学习过程中的复杂操作无一不需要手的参与，人类的日常生活离不开正常的手功能。在老年人群体中手指受伤或者手部功能障碍的情况并不鲜见，据统计，手指骨折在骨折中发生的比率占到10%左右[13]，因此手指/手部的康复训练是常见的康复训练场景之一。而要使用计算机视觉技术来辅助这一过程，其中的关键技术在于手部姿态估计。
手部姿态估计是计算机视觉领域的一个研究热点，其在虚拟现实、人机交互等领域被广泛应用[14]。手部姿态估计指从图像中提取到手部关节点的坐标位置，然后从获取的坐标计算关节点的相对关系和关节角度等信息，得到实际应用场景中预分类的姿态。
手部姿态估计按照不同的标准有不同的分类，根据输入图像的不同可以分为基于RGB图像的手部姿态估计、基于深度图的手部姿态估计和基于RGB-D图像的手部姿态估计。其中深度图通常由灰度值表示，以其值的大小表示物体距离相机的距离，RGB-D图像在普通的RGB图像上补充了一个深度信息，以提供物体的三维空间特征。根据输出结果的不同，可以分为2D手部姿态估计和3D手部姿态估计，其区别如图2.3所示，2D手部姿态估计输出的结果是21个关节的平面空间坐标，3D姿态估计输出的结果是关节的三维空间坐标。根据使用的估计的方法的不同又可分为模型驱动、数据驱动和混合驱动三类，其中模型驱动型通常是事先创建好大量符合运动学原理的手势模型，然后定义一个代价函数，将输入图片和这些模型进行相似度计算，选择最优的模型。而数据驱动通常是由神经网络实现，直接从输入图片回归出关节坐标。混合驱动则是将两者结合，互为补充得到最优结果。
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第3章 基于动作识别的康复训练 ....................... 20
3.1康复训练要素及参考标准 .................................... 21
3.2肘部康复训练——傅里叶运动 .............................. 22
第4章 基于视频流匹配的康复训练 ............................. 34
4.1基于MoveNet的人体姿态估计 ............................. 34
4.1.1 人体姿态估计模型选择 ..................................... 34
4.1.2 MoveNet简介................................. 36
第5章 康复训练系统设计与实现 ........................... 43
5.1 康复训练系统设计 .......................... 43
5.1.1 系统需求分析 ................................. 43
5.1.2 系统实现 ................................... 44
第5章康复训练系统设计与实现
5.1 康复训练系统设计
5.1.1 系统需求分析
1) 功能需求分析
视频流获取和实时传输：通过微信小程序调用手机摄像头来拍摄患者运动的视频流，将视频流输入神经网络进行推理得到所需要的特征。如果深度学习模型部署在服务器，则需要将视频流实时传输到服务器。
康复训练特征提取和结果渲染：根据患者选择的康复项目，使用不同的深度学习模型进行特征提取，并使用对应的算法完成康复动作的评估，将评估结果返回给小程序进行渲染。为了改进用户体验，交互过程中可以使用音效、动画等手段，并在一轮康复训练结束后展示训练的报告。
2) 性能需求分析
运行时间：本系统用于实时的指导患者进行康复训练，需满足最少30FPS的处理速度，也即处理一帧的最长时间为33ms。当深度学习模型部署在手机端时，处理时间=推理时间+结果渲染时间。当模型部署在服务器上时，处理时间=视频帧上传时间+推理时间+结果返回时间+结果渲染时间。
空间占用：当模型部署在手机端时，受限于小程序20M大小的限制和手机存储空间的限制，需要将服务器端的模型尽量压缩，在不牺牲或者牺牲少量精度的情况下减低模型大小。
计算机论文参考
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第6章总结展望
6.1本文工作总结
面向康复训练的需求，本文提出了两种基于计算机视觉的解决方案：基于动作识别的康复训练和基于视频流匹配的康复训练。基于动作识别的方案适用于单一关节部位的康复训练，其中用到的关键技术有手部姿态估计、人脸检测、头部姿态估计，在对这些技术的实现进行了广泛的调研后，综合考量准确性和推理速度，我们在不同的康复场景下选择了最佳的算法和模型。基于视频流匹配的方案适用于多个关节部位的联合训练，其中用到的关键技术有人体姿态估计和动作流匹配，为解决人体姿态估计问题，我们采用了MoveNet结构来追踪人体关节点，为解决动作流匹配的问题，在调研的现有算法无法满足实时性要求后，我们提出了一种基于关键帧序列的动作流匹配算法。
为了保证在网络状况不良或者离网的情况下能正常进行康复训练，需要把模型部署到移动端，因此本文调研了一些移动端推理加速的常见方案，如轻量级网络结构、剪枝量化、知识蒸馏等，并以WHENet作为基准一一实践，最后得到了WHENet的剪枝量化版本、以MobileNetV2为基础网络的头部姿态估计版本以及由WHENet经知识蒸馏后的MobileNetV2版，通过实验可以发现，经过这些移动端推理加速的技巧处理后，模型的大小减小，推理速度得到了一定程度的提升。
参考文献（略）