虛擬正骨手法中多傳感器信息融合算法研究

曹 慧,宋曉瑞,邱 鵬,張俊忠

(山東中醫(yī)藥大學(xué)理工學(xué)院,山東濟南250355)

研究簡報

虛擬正骨手法中多傳感器信息融合算法研究

曹 慧,宋曉瑞,邱 鵬,張俊忠

(山東中醫(yī)藥大學(xué)理工學(xué)院,山東濟南250355)

針對目前中醫(yī)正骨手法的科學(xué)化、客觀化的發(fā)展趨勢,主要運用擴展卡爾曼濾波算法,分析在虛擬環(huán)境下中醫(yī)正骨手法中骨折遠端的位置、位移以及骨折遠端相對移位生理角度等物理量,進行了虛擬正骨手法中目標(biāo)模型的軌跡模擬,為中醫(yī)正骨手法提供了1種實用的、可記錄的研究平臺

信息融合;擴展卡爾曼濾波;虛擬現(xiàn)實;正骨手法

中醫(yī)正骨手法是我國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)的重要組成部分,在長期的醫(yī)療實踐中,形成了1套獨特的理論體系和完整的治療原則及方法,以“不開刀、痛苦輕、康復(fù)快、花費少”的特色,治療骨折、關(guān)節(jié)脫臼等骨傷疾病。但是,在治療過程中不能觀察到骨折部位的變化情況,不易開展直觀的傳承及訓(xùn)練,因此正骨手法的科學(xué)化、客觀化成了現(xiàn)代中醫(yī)的發(fā)展趨勢。隨著現(xiàn)代傳感器技術(shù)、電子技術(shù)、計算機技術(shù)的飛速發(fā)展使得對正骨手法中骨折遠端的位置和位移、醫(yī)生手法中施力的大小和方向、骨折遠端相對移位生理角度等物理量的分析成為可能。

目前,多傳感器的數(shù)據(jù)融合技術(shù)作為1種交叉性極強的科學(xué),幾乎與當(dāng)今所有新的研究方向都有交疊,并融會了這些研究領(lǐng)域最新的科研成果,成為近些年來國內(nèi)外技術(shù)研究的熱點[1-2]。本文的目的是結(jié)合先進的多傳感器技術(shù),將正骨手法復(fù)位運動狀態(tài)的多種物理量利用多傳感器資源對信息源依據(jù)某種優(yōu)化準(zhǔn)則組合起來進行數(shù)據(jù)融合,再通過數(shù)據(jù)信息采集系統(tǒng)傳輸給數(shù)據(jù)分析平臺進行正骨手法的力、位置、角度等物理量的數(shù)據(jù)分析,實現(xiàn)虛擬正骨手法目標(biāo)模型的軌跡模擬。

1 正骨手法過程示意

正骨手法復(fù)位以上肢為例進行骨傷復(fù)位模擬,中醫(yī)正骨手法復(fù)位以“摸、接、端、提、推、拿、按、摩”八法為要旨[3],手法復(fù)位力學(xué)分析過程見圖1。

圖1 手法復(fù)位過程示意圖Fig.1 The procedure of reduction manipulative

正骨手法技術(shù)很大程度取決于醫(yī)生對患肢施加力的把握程度上,從力學(xué)角度講獲取手法過程中力的大小、方向,上肢模型運動的位移、速度及運動的軌跡等物理量,才能更好的模擬手法。由于其信息源是相當(dāng)豐富的,在工程上很難用1個傳感器代替手來獲取所有的信息,這就需要多種不同的傳感器進行信息采集,合理的布置傳感器,全面了解上肢模型的運動軌跡,獲取施展手法過程中的定位精度則是關(guān)鍵。

2 關(guān)鍵技術(shù)分析

多傳感器信息融合是1個新興的研究領(lǐng)域,是針對1個系統(tǒng)使用多種傳感器這一特定問題而展開的1種關(guān)于信息處理的研究。多傳感器信息融合實際上是對人腦綜合處理復(fù)雜問題的1種功能模擬,它的基本原理就是充分利用多個傳感器資源,對各種傳感器及其觀測信息的合理支配與使用,將各種傳感器在空間和時間上的互補與冗余信息依據(jù)某種優(yōu)化準(zhǔn)則組合起來,產(chǎn)生對觀測環(huán)境的一致性解釋和描述。其工作過程見圖2。

多傳感器信息融合的關(guān)鍵技術(shù)是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)、態(tài)勢數(shù)據(jù)庫、融合推理和融合損失等[3],核心問題是選擇合適的融合算法,典型的算法包括加權(quán)平均、卡爾曼濾波、貝葉斯估計、統(tǒng)計決策理論及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等,其中擴展卡爾曼濾波適合應(yīng)用于融合低層的實時動態(tài)多傳感器冗余數(shù)據(jù),同時該融合算法簡單、穩(wěn)定、所需融合輸入較少的特點,使該算法在實際中的應(yīng)用成為可能。

多傳感器對正骨手法信息量進行信息融合的研究對象是各類傳感器提供的信息,這些信息必須以信號、波形或數(shù)據(jù)等形式給出,傳感器本身對數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)是非常重要的[4],是正骨手法信息采集系統(tǒng)最關(guān)鍵的組成部分,是該系統(tǒng)的信息來源。位移傳感器、位置傳感器、壓力傳感器及角度傳感器等是正骨手法信息采集的信息源,其中各種傳感器的互補特性為獲得更多的信息提供了技術(shù)支撐。從圖2中可以看出,消除噪聲與干擾實現(xiàn)對觀測目標(biāo)或者實體的連續(xù)跟蹤和測量,并對其屬性進行識別,分析上肢骨模型的位置,提供手術(shù)醫(yī)生的手法等一系列多層次的處理,是多傳感器信息進行處理的最關(guān)鍵技術(shù)。

圖2 信息融合過程Fig.2 The process of information fusion

3 信息融合算法應(yīng)用

3.1 融合結(jié)構(gòu)

為了獲取更精確的正骨手法源信息,本融合結(jié)構(gòu)采用分布反饋式融合見圖3。該融合結(jié)構(gòu)的每個傳感器的檢測報告在進入融合以前,先由它自己的數(shù)據(jù)處理器產(chǎn)生局部多目標(biāo)跟蹤,然后把處理過的信息送至融合中心。分布反饋式融合結(jié)構(gòu)的通信開銷小,所需的存儲容量小,速度快等優(yōu)點,滿足了實驗條件所需。此外,由融合中心到每個傳感器的反饋通道可以有助于提高各個傳感器狀態(tài)估計和預(yù)測的精度。

圖3 分布反饋式融合Fig.3 Distribu ted feedback fusion

3.2 目標(biāo)模型建立

骨折遠端A點如圖4所示從矯正前到矯正后的運動軌跡即圖5的真實軌跡,假設(shè)觀察者位于坐標(biāo)原點O,則在k時刻A點運動軌跡上某點的位置坐標(biāo)如圖5所示,理想軌跡是不受任何外界干擾運動的軌跡,觀測軌跡是在有系統(tǒng)噪聲和觀測噪聲下目標(biāo)的運動軌跡,實際軌跡是受外界干擾的實際運行的軌跡,獲取盡可能接近于實際的運動軌跡,實際的運動軌跡是以實際觀測點跡為基礎(chǔ)的。

骨折遠端A點在k時刻的運動空間坐標(biāo)方程為:

圖4 手法治療示意圖矯正前Fig.4 Manual therapy

其中:R(k)為觀察者位置到目標(biāo)的距離,θ/β表示水平及豎直夾角。

在目標(biāo)模型運動過程中,實際得到的測量信號是包含噪聲的信號:

圖5 運動目標(biāo)空間坐標(biāo)示意圖Fig.5 Space coordinate of moving target

則得到系統(tǒng)的測量方程,即骨折遠端模型在k時刻運動過程中的狀態(tài)方程:

其中:X(k)為k時刻的目標(biāo)狀態(tài)向量,W(k)是觀測噪聲向量,s(k)為k時刻運動目標(biāo)的位置矢量,H(s(k))是關(guān)于s(k)的函數(shù)。

3.3 目標(biāo)軌跡模擬算法

模擬正骨手法獲取上肢骨的運動的方向、位移、速度及運動的軌跡等物理量,目標(biāo)的定位精度是關(guān)鍵,但是正骨手法的信息量相當(dāng)大,存在不穩(wěn)定性,因此狀態(tài)估計采用非線性濾波方法——擴展卡爾曼濾波,其正在逐漸成為處理非線性系統(tǒng)狀態(tài)及參數(shù)估計問題的標(biāo)準(zhǔn)方法[5-7]。擴展卡爾曼濾波可以對n個傳感器的測量數(shù)據(jù)進行融合,既可以獲得系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)估計,又可以預(yù)測系統(tǒng)的未來狀態(tài),所估計的系統(tǒng)狀態(tài)可以表示移動目標(biāo)的當(dāng)前位置、目標(biāo)的方位或速度,也可以從傳感器數(shù)據(jù)中抽取特征或?qū)嶋H測量值本身。因此,通過擴展卡爾曼濾波可以獲取手法復(fù)位過程中目標(biāo)的定位精度和預(yù)測目標(biāo)軌跡。

3.3.1 信號提取 首先對傳感器采集的信號進行信號調(diào)節(jié)和信號處理得到有用的信號,采用m個采樣值的平均值作為被估參量的近似值由于采用帶有反饋式的融合結(jié)構(gòu),其輸入輸出信號的關(guān)系為

式中:zk為觀測值或采樣值,yk為輸出值,x為恒定信號或被估參量,nk為觀測噪聲采樣,a為<1的濾波器加權(quán)系數(shù),^Xk為k時刻的估計值。

3.3.2 融合算法根據(jù)k時刻目標(biāo)運動的真實狀態(tài),及擴展卡爾曼濾波融合算法的中心思想,將目標(biāo)運動的狀態(tài)估計中心算法歸納為:

(1)k+1時刻的目標(biāo)轉(zhuǎn)移的動態(tài)運動方程:

公式中:X(k)是k時刻目標(biāo)的狀態(tài)向量;G(k)是過程噪聲分布矩陣;V(k)是過程噪聲向量;Q(k)是運動方程正定協(xié)方差矩陣;Z(k)是傳感器在k時刻的觀測向量; R(k)是測量方程正定協(xié)方差矩陣。

從算法的過程可以看出,在本算法中可以不依賴于跟蹤濾波器預(yù)測的位置,這樣就可以不斷地調(diào)整和更新濾波器參數(shù),使其能更好地跟蹤和預(yù)測目標(biāo)的軌跡。運用擴展卡爾曼濾波的1個重要的前提條件是進行初始化,只有進行了初始化,才可以利用擴展卡爾曼濾波對目標(biāo)進行跟蹤[8]。根據(jù)給定的濾波計算初值,k時刻的目標(biāo)狀態(tài)量時,進行擴展卡爾曼濾波工作,利用觀測輸入對狀態(tài)進行校正,然后進行狀態(tài)預(yù)測,輸出狀態(tài)估計值,實時估計骨折遠端的運動狀態(tài)。

3.3.3 仿真結(jié)果與分析為了對上述方法進行驗證,本實驗在MATLAB環(huán)境下進行了仿真。仿真結(jié)果見圖6,圖中為目標(biāo)位置的真實軌跡和濾波軌跡分別在X-Y,Y-Z,X-Z平面的投影。由仿真結(jié)果可以看出通過應(yīng)用擴展卡爾曼濾波算法進行數(shù)據(jù)融合后的數(shù)據(jù)更接近目標(biāo)運動的真實數(shù)據(jù),由圖中可以得出濾波前后目標(biāo)軌跡在X軸、Y軸、Z軸的位置觀測數(shù)據(jù)呈收斂性,達到了實驗的預(yù)期效果,故擴展卡爾曼濾波算法應(yīng)用于骨傷復(fù)位目標(biāo)軌跡融合中是可行的,說明此法在理論上切實可行。但是由于模型的非線性因子會影響到濾波的穩(wěn)定性和狀態(tài)估計精度,有可能導(dǎo)致濾波的發(fā)散,在后期的實驗中將會不斷完善理論模型。

圖6 擴展卡爾曼濾波算法仿真圖Fig.6 Emulate of EKF

4 討論

本文基于信息融合技術(shù)初步設(shè)立了模擬正骨手法的數(shù)學(xué)模型,以獲取上肢骨模型在運動過程中的物理量,進行狀態(tài)估計和軌跡模擬。通過EKF信息融合算法可以較為準(zhǔn)確的估計出上肢骨模型在三維空間中運動的點軌跡,并通過仿真驗證其有效性,為進一步研究虛擬正骨手法提供了相應(yīng)的理論基礎(chǔ),該理論對上肢骨的狀態(tài)估計表現(xiàn)出良好的性能,使其在實際應(yīng)用中成為可能,具有較高的應(yīng)用價值;但是實驗設(shè)備在測試精度上存在一定的缺陷,在今后的實驗中將繼續(xù)改進模型或者應(yīng)用其他信息融合算法達到實驗要求。

多傳感器信息融合技術(shù)雖然在軍事、航天等領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)很廣泛,但是在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的較少,尤其是在骨傷領(lǐng)域應(yīng)用尚少。結(jié)合現(xiàn)代先進的科學(xué)技術(shù)的優(yōu)勢,將中醫(yī)抽象的問題科學(xué)化、數(shù)字化,實現(xiàn)中醫(yī)的科學(xué)化發(fā)展。

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Abstract: This article aims at the development trend of objective and scientific of Chinese Medicine bonesetting manipulation,and mainly applying EKF algorithm for the physical analysis of the position,displacement and the relative shifting physiology angle of proximal fracture for the Chinese Medicine bonesetting manipulation in the virtual environment,and the locus simulation of target model in the virtual bone-setting manipulation,and provides a practical and recordable research platform for Chinese Medicine bone-setting manipulation.

Key words: information fusion;EKF;VR;bone-setting manipulation

責(zé)任編輯 陳呈超

The Research on Multi-Sensor Information Fusion Algorithm in the Virtual Bone-Setting Manipulation

CAO Hui,SON G Xiao-Rui,QIU Peng,ZHANGJun-Zhong
(Institute of Science and Technology,Shandong University of Traditional Chinese Medicine,Jinan 250355,China)

TP31

A

1672-5174(2011)04-127-05

山東省自然科學(xué)基金項目(ZR2010FM004);山東省教育廳計劃項目(J07WD09);山東省信息產(chǎn)業(yè)廳專項資金(魯財建指[2007]94);濟南市科技局自主創(chuàng)新計劃項目(200906007)資助

2010-04-11;

2010-07-20

曹 慧(1963-),女,教授。研究方向:生物醫(yī)學(xué)信息處理與分析,虛擬現(xiàn)實技術(shù)應(yīng)用。E-mail:caohui63@163.com