脑卒中下肢偏瘫患者需要通过有效的康复训练来恢复他们的下肢运动功能。针对康复训练前后患者的下肢运动功能评估,能够让康复医师对患者的治疗现状进行客观地分析,从而制定具有针对性并且适合患者的康复目标和训练计划,让患者能够在短时间内获得较好的康复效果。在康复训练和康复评估过程中为了防止患者肌肉的二次损伤,需要对患者的肌肉疲劳程度进行评估,并且肌肉疲劳程度在一定程度上也能评估患者的康复效果。本文利用肌电采集系统和自主设计的人体下肢运动学信息采集系统采集受试者下肢运动过程中的肌电信号数据和运动学数据,来评估受试者的下肢运动功能。通过量化的表面肌电信号特征来评估受试者静动态收缩过程中的肌肉疲劳程度。主要研究工作如下:(1)研究康复评估方法。研究人体步态中能够全面反映下肢运动功能的康复评估指标,并通过实验对所选取指标的合理性进行了验证。根据层次分析法确定了各评估指标的权重,最终构建了一个相对科学、准确、客观的康复评估模型。该模型能够通过量化的指标对患者的下肢运动功能进行评估,克服了临床上康复医师评估的主观性大和灵敏度低的缺点。(2)研究肌肉疲劳评估方法。通过采集受试者肌肉疲劳过程中的表面肌电信号,对疲劳前后的肌电信号特征变化进行分析比较,提出了一种基于均方根值面积比指数的肌肉疲劳评估方法,通过实际数据分析不同肌电信号特征对肌肉疲劳评估的敏感度,实验结果表明均方根值面积比指数算法能够作为一个量化的指标来评估肌肉疲劳,并具有简单、可靠、易理解、评估灵敏度高等优点。(3)设计一个下肢康复评估系统。开发了一套低成本、便携式的下肢运动学数据采集硬件设备,该设备能够实时采集受试者下肢运动过程中的运动学数据。结合虚拟现实技术设计了一个下肢康复评估系统,该系统能够实时采集、分析和显示患者运动过程中的肌电信号数据和运动学数据,实时评估患者的康复训练效果,并能通过一个虚拟现实的3D人体骨骼模型实时跟踪人体下肢关节的运动,提高了患者康复训练的积极性和康复评估的完备性。