脑卒中是导致死亡的第三大杀手，是致运动残疾的主要疾病。77％的脑卒中患者上肢留有不同程度的运动功能障碍，严重影响患者的生活自理和参与社会能力。患者上肢运动功能的恢复主要依赖康复治疗。精确、客观的评估和理解脑卒中患者上肢运动的功能障碍，成为制定个性化康复治疗方案，观察治疗效果及分析预后的关键。现有康复治疗中，理疗师通过触摸和视觉来评估患者的运动功能，这种方法效率低下，受医生主观影响大，限制了评价的精确性。　　 本文提出了一种基于微型传感器的上肢运动康复数字评价系统。引入主动关节活动度量表法(Active Range of Motion，AROM)和运动特征指数法(MotorFeature Indices，MFI)来定量的评估患者的上肢运动功能。由此搭建的基于微型传感器的上肢康复系统，可以实时评估康复训练效果，实现康复训练的数字化、可视化、娱乐化，使之可以用于普通社区和家庭，解决由于设备、医疗人员不足而造成的患者康复机会缺失问题。　　 本文的主要工作和创新点：　　 ·提出了实时、自动填写主动关节活动度量表的算法。该算法基于患者上肢的实时运动信息，定量评估患者的关节运动缺失情况，避免人为测量的主观误差。AROM量表评估能发现关节活动范围障碍的程度，对病人运动障碍缺失程度具有一定的指导意义。　　 ·提出了能反映患者运动功能的，定量评估患者功能障碍的运动特征指数(MFI)评估方法。该方法提取患者上肢运动的特征参数集，并且根据特征参数在患者和正常人之间的差异性，用L1范式最小化的方法去除冗余的、无效的特征，保留能反映患者运动功能的特征子集作为定量评估患者功能障碍的运动特征指数(MFI)。实验结果表明，运动特征指数与患者的功能障碍程度呈现高度相关性，提高了评估的科学性和准确性。　　 ·对运动特征指数进行相关性整合，通过数学建模的方法得到一个综合的、定量的、客观的反映患者运动能力的运动损伤指数(Motor ImpairmentIndex，MII)。MII建模为MFI的带权值的线性组合，基于MFI和Fugl－Meyer分值间的相关性，通过非负最小二乘原理求解该线性模型的权值系数。MII指数整合了定量的运动特征指数和非定量的医学评估结果，不仅更加敏感的反映了患者的障碍程度，且易于理疗师发现患者运动障碍中缺失或异常的关键成分，为制定针对性的康复方案奠定了基础。　　 该上肢运动康复评价系统的稳定性和有效性通过实验得到了有效验证。根据此定量评估结果，理疗师可以大致分析运动异常的可能原因，为治疗方案选择提供参考，同时为治疗结果的评估提供手段。