目前，脑卒中已经成为临床上一种常见的病症，具有高发病率，高致残率，高死亡率的特点。据《中国脑卒中防治报告(2016)》显示^[1]，我国脑卒中患者的2011~2014年综合标化患病率约为2%，并呈年轻化趋势发展。而平衡功能障碍是脑卒中最常见的功能障碍之一^[2-5]，其将影响到运动功能的稳定性及日常诸多活动的表现。有报道显示，约34%的能独立步行的脑血管病患者一年中至少摔倒一次^[6]。由此可见，平衡功能障碍是脑卒中偏瘫患者跌倒的主要因素，所以需要通过评估患者的平衡能力以评价个体的跌倒风险及安全性^[7-9]。

坐位站起能力是评判患者平衡能力的重要指标，因为从坐位到站起的过程中，身体快速的从一个稳定的坐位姿势变为一个拥有更小支撑点及更高重心的站立位置，在这个过程中有很高的跌倒的风险。很多研究表明SitTS(Sit to stand，坐位站起)和StandTS(Stand to sit，站立坐下)实验是一种可行且有效的平衡功能评估的方法，近年来已经成为康复研究的热点。研究表明适当的运动可以刺激患者的感觉神经末梢，并使运动神经兴奋，从而促进患侧肢体感觉和运动功能的恢复^[10-11]。对脑卒中偏瘫患者的平衡功能进行评定分析，对于确定患者运动功能障碍的严重程度、判断预后和制定康复方案都具有十分重要的意义。

国内外目前应用较多的是平衡训练评定仪，它由平衡训练测力平台、传感系统、操作系统等几部分组成，可以根据患者不同体位、状态时在测力平台上的受力不同计算出相应的平衡功能参数^[12-14]，但对人体从坐位到站起过程中人体的平衡能力研究尚少。

本研究针对脑卒中偏瘫患者的平衡功能定量评估的需求，设计了人体坐下站起过程中平衡功能评估及训练系统软件，采用面向对象的编程技术，实时获得人体在坐下站起过程中足底及臀部压力信号，采用图形和数字实时显示技术，对坐下站起过程的每一阶段进行评估及测试。该系统的特点在于：(1)采用蓝牙无线传输技术，使设备实现了便携式，更简便。(2)系统基于VS2010开发，集测试与训练功能于一体，可根据患者的评估结果为其制定相应的训练计划，进一步的训练结束后再进行评估，有利于观测患者的恢复过程，为患者的诊断与治疗提供更加科学合理的依据^[15]。(3)系统包括了实时测试与数据回放两部分。实时测试部分主要包括坐下站起平衡功能评估模块与坐下站起平衡功能训练模块。数据回放部分包括历史数据波形的回放及相关参数的显示，并生成相应的评估报告。(4)评估及训练测试都是针对坐下站起过程中的三个阶段：即坐位阶段、站立阶段及坐下站起动作阶段。(5)在坐下站起平衡功能训练模块中，各个训练方法都包含多种反馈训练，例如内在反馈、外在反馈；带宽反馈、总结性反馈；视觉反馈、听觉反馈等。(6)本系统首次提出了采用坐下站起评估模块中的左右侧压力最大变化值来获得患者在站起过程中的最大加速度的新方法。

1 系统软件的总体设计

本系统软件是基于坐下站起硬件装置，应用VS2010开发平台编写。硬件装置如图 1所示，由装有压力传感器的坐垫和脚踏板、主控计算机组成。坐垫与脚踏板，脚踏板与压力传感器之间分别有连接线连接，蓝牙传输装置内置于脚板内，测试过程中采集到的臀部压力信号、脚部压力信号均通过蓝牙装置传输。软件分两大部分，分别为实时测试与数据回放两部分。其中实时测试部分又包括坐下站起平衡功能评估与坐下站起平衡功能训练两部分，每个部分又分别包括坐位模块、站立模块、坐下站起模块，各模块独立封装，模块之间数据可相互通信，形成反馈回路。系统总体软件框架图如图 2所示，各评估模块都包括数据的零点校正、波形的实时显示、相关参数的计算、当前数据的回放等功能。各训练模块用于对坐下站起各个过程中人体平衡功能进行训练，配合训练界面的变换、声音提示等，使训练更生动。数据回放部分包括由主程序通过数据库选择需要回放的病人数据，打开相应的病人数据文件进行波形回放，计算相应的评估参数并生成评估报告。

2 软件系统子模块设计 2.1 实时测试部分

实时测试部分包括实时测试评估及实时测试训练两部分。患者使用该系统时，首先进行实时测试评估，获得患者的当前状况，并将评估结果保存，以便在后期供医生在查阅数据回放时进行患者信息的查询。根据患者的评估结果，医生为患者设定相应的训练计划，在阶段性的训练结束后，可再次为患者进行评估，为患者的训练做阶段性的总结，以便制定下一步的训练计划。

2.1.1 实时测试评估模块

评估部分包括三个模块，分别针对坐下站起的三个不同阶段进行评估。进入坐下站起实时测试评估部分后，首先选择评估类型，包括坐位评估、站立评估、坐下站起评估。评估部分主要包括零点校正、波形显示、参数计算及当前波形回放等子模块。

2.1.1.1 零点校正

由于传感器误差和硬件结构造成的误差的存在，需要在进行评估之前进行零点校正，通过软件编程校正硬件所带来的数据误差。图 3所示为零点校正配置文档及流程图。

零点校正主要是对硬件无法避免的空载时的误差进行校正的手段，方法为在仪器空载时，采集100个数据，对所得数据取平均值作为零点校正值，将校正值存入配置文档，如图 3(b)所示。在进行测试的时候，将采集到的数据先与零点校正值做差，再对校正后的数据进行滤波、绘图等操作。

2.1.1.2 波形的实时显示

数据采集共包括8通道数据，分别为左足底压力信号、右足底压力信号、左臀前压力信号、左臀后压力信号、右臀前压力信号、右臀后压力信号、电池电量信号、电池充电状态信号。后两个通道数据用来判断电池的电量及电池充电状态，从而给予用户是否需要进行充电的提醒。前6个通道数据为实时采集的患者不同部位的压力值，用来描绘压力曲线。波形显示流程图如图 4所示。

此处的波形显示为实时数据显示，当接受到下位机传送来的一帧数据后，首先对数据进行解析，获取实时数据值再对数据进行零点校正、平滑等处理，再在波形显示区画出该点，并与前一点做连线，完成波形的绘制。

2.1.1.3 评估参数的计算

此系统针对坐下站起各阶段分别进行测试及训练，不同的测试对应不同的参数，分别对患者在各个阶段的平衡能力进行评估。坐位平衡评估模块参数包括左右臀前后最大压力，左右臀平均压力，额状面最大摆幅、平均重心，矢状面最大摆幅、平均重心，重心轨迹总长度，重心轨迹总面积等。站立平衡评估模块参数包括左右足底最大及平均压力，额状面最大摆幅、平均摆幅及平均重心，重心轨迹长度。坐下站起评估模块参数包括左右臀平均压力，左右脚最大及平均压力，伸展期时间，伸展前期时间，左右侧平均及最大压力变化。如图 5所示为评估参数计算界面及流程图。

坐下站起评估模块中的左右两侧最大压力变化参数与患者在坐下站起过程中可以达到的最大加速度呈正相关。压力变化值越大说明患者在站起过程中的加速度越大，患者加速越快，最大压力计算公式为：

$ {k_{\max }} = {\rm{Max}}\frac{{{F_i} - {F_{i - 1}}}}{t}({i_{{\rm{start}}}} < i < {i_{{\rm{stop}}}}) $

平均压力计算公式为：

$ \bar k - = \frac{{\sum\limits_{i = {i_{{\rm{start}}}}}^{i = {i_{{\rm{stop}}}}} {\frac{{{F_i} - {F_{i - 1}}}}{t}} }}{{{i_{{\rm{start}}}} - {i_{{\rm{stop}}}}}} $

i_start为伸展前期开始时间点，i_stop为伸展前期结束时间点，t为相邻时间点间的时间差，F_i-F_i-1为相邻时间点的压力差。

2.1.2 实时测试训练模块

本系统所设计的训练方法涉及视觉和听觉反馈，并分别涵盖了内在及外在两种反馈，坐位训练、站位训练主要基于内在反馈，坐位站起训练主要基于外在反馈。

本系统的训练部分包括三个模块，分别针对坐下站起的三个不同阶段进行训练，包括坐位训练、站立训练、坐下站起训练，每种训练过程中都包含有反馈训练，使训练更加科学，有针对性，趣味性及自主性，能够提高患者的训练效率及训练兴趣。每个训练模块又分别包括训练开始模块、训练停止模块、显示结果模块及录入报告模块。

2.1.2.1 坐位训练模块

坐位训练的主要目的是训练患者处于坐姿状态的平衡能力，为行走、站立打下基础。训练过程中患者坐于坐垫之上，在屏幕中央的显示区域显示患者的重心位置，显示区域的背景是四层圆环，由不同的颜色表示不同的区域。最内侧的圆环表示中心区域，训练时重心落在此区域内的点的比重越多，良好重心率越高，训练成绩越好。训练界面如图 6所示。

2.1.2.2 站立训练模块

站立训练的主要目的是训练患者在站立状态时的平衡能力。训练过程中采集患者左右足底压力信号计算患者的重心在冠状面内的位置，训练结束后统计患者的重心落在距离中心±5%、±10%、±20%、±30%内的百分比，从而获得患者的训练成绩。

2.1.2.3 坐下站起训练模块

相对前两种训练来说，坐下站起训练是一个动态的训练过程。训练开始前患者坐于座板上，训练开始，患者由坐位状态起身直到站立状态后再坐下，重复此动作到训练时间结束。医生根据患者的评估结果为患者设定相应的目标，达到此目标即视此次站起为达标，给出相应的视觉反馈。图 7所示为坐下站起训练程序编写流程图。如图 8所示为坐下站起的训练达标状态的界面。训练结束后，达标次数与站起总次数的百分比为最后的训练成绩。

此训练方法中包括一种外在反馈，即训练之前由医生根据患者的评估结果，综合患者的情况，为患者设定一个短期目标，训练时患者若达到这个目标，则给出相应的视觉及听觉上的鼓励反馈，形成良性循环。这种反馈训练方法不仅可以使患者看到前后对比的明显效果，也可以实现训练的循序渐进。

2.2 数据回放部分

数据回放主要用于医生对患者的历史评估数据进行查看分析。如图 9所示为数据回放流程图。该部分主要是与病人数据库进行交互，完成波形的回放、参数的计算及病人报告的生成。医生由系统应用总界面，如图 10所示，选择需要查看的患者信息，将病人信息及数据关键字传递到回放程序，由程序打开相应的数据文件进行波形回放，再根据读取到的数据进行相应的评估参数计算。在生成报告部分，首先打开患者信息数据库，根据相应的关键字检索患者个人信息，将患者个人信息、当前波形截图、评估参数等写入报告中。

2.2.1 打开数据文件

主界面显示患者信息，系统将患者的病历号及项目编号通过命令行参数传递给回放程序，系统通过病历号找到数据所在文件夹，在文件夹内查找文件名为项目编号的文件。文件按照EDF格式保存，故在读取时也要按照EDF格式读取。

2.2.2 生成病人报告

病人报告主要是由三部分组成，分别为病人信息、波形截图及评估参数。病人报告生成流程图如图 11所示。其中病人信息是由病人数据库提供，包括病人姓名、性别、年龄、身高、体重、床号、左右利等。波形截图主要是当前回放页面所显示的波形，包括足底压力曲线与臀部压力曲线。评估参数是由患者在评估时所选类型决定的，如坐下站起评估参数包括左右臀前后最大压力、左右足底平均压力、伸展期时间、伸展前期时间、左右侧最大及平均压力变化情况等，如图 12所示。

如图 12所示，可根据患者的病历号进行数据库查询。数据库选用微软公司的ACCESS数据库，通过病人基本信息表保存所有病人的基本信息，CPatientRecordSet类封装对该表的打开、关闭及记录添加、修改和查询等多种操作，该类应用ADO(ActiveX Data Object)接口实现数据库连接，安装软件时无需对数据库进行特别操作^[16]。

3 结束语

本研究利用面向对象编程技术及人机交互技术、蓝牙通信技术、数据库技术结合相应的评估参数及训练方法，实现了对人体在坐下站起过程中的平衡能力的测试及训练系统软件的设计。该系统：(1)将评估与测试结合在一起，使训练更具科学性。(2)首次提出了坐下站起过程中的左右侧压力最大变化值这一参数，由此获得患者在站起过程中的最大加速度。(3)在坐下站起过程中应用有针对性的反馈训练方法，训练过程包含的多种反馈训练，激发了患者的训练热情，使得传统枯燥的训练变得趣味性更强，患者更易接受。

本文研究可为医师提供可靠的评估数据，用仪器进行动态平衡的评定能有效排除量表评定时被测者主观性因素的影响，其结果更为客观，对于脑卒中平衡障碍的康复治疗, 特别是对患者的防跌倒的预判具有一定的参考意义。