在脑卒中患者康复训练过程中,往往会伴随着痉挛现象的出现。痉挛是导致脑卒中患者上肢运动功能障碍的一个重要因素,严重影响着患者的日常生活质量,使脑卒中患者具有非常高的致残率。临床中,康复治疗师需要根据患者的痉挛评估情况制定相应的个异性康复治疗方案。因此,实现上肢痉挛量化评估具有重要的临床应用和研究价值。目前在临床中,基于量表评估的痉挛评估方法应用最为广泛;在用于痉挛评估的可穿戴式设备研究中,形成了以电生理测量和生物力学测量结合为主的诸多可穿戴设备。然而,还有一些不足之处需要改进:一、量表评估严重依赖于康复治疗师的主观经验,评估结果存在主观性强、量化精度不够的特点,因而亟需一种既客观又能定量的评估方法;二、在用于痉挛评估的可穿戴式设备中,仅能评估单块肌肉的痉挛状态,无法对上肢痉挛整体状态进行评定。针对以上不足之处,本文提出了一种基于表面肌电信号（sEMG）的上肢痉挛量化评估方法并设计了对应的肌电可穿戴设备。本文主要研究工作如下:首先,针对目前市场上用于痉挛评估的设备仅能对单块肌肉进行评估的缺点,本文设计了一套可用于上肢整体痉挛状态评估的肌电可穿戴设备,并将可穿戴设备采集的s EMG信号质量与商用表面肌电采集设备进行了对比。结果显示可穿戴设备信号采集质量已达到商用采集设备的效果。该结果证明了可穿戴设备在采集信号方面的可靠性。其次,针对量表评估的主观性强、半量化的缺点,本文提出了一种基于s EMG信号的上肢痉挛量化评估方法。采集痉挛患者被动拉伸时上肢的s EMG信号,进行预处理之后使用机器学习算法自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS）对上肢整体痉挛状态进行回归评估。结果表明该算法在实验中取得了优于前人的评估性能,平均拟合优度（R2）达到了0.95。该结果表明了基于s EMG信号的评估方法可做到客观、准确的上肢痉挛量化评估。最后,基于所设计的肌电可穿戴设备和提出的痉挛量化评估算法研发了对应的痉挛评估上位机系统。该上位机系统可做到在不依赖于工程人员的情况下进行痉挛量化评定,在社区康复和家庭康复方面具有潜在的应用价值。