為了實現腦卒中后偏癱康復患者上肢康復評定的遠程化和智能化,需建立個體化和專業化的康復評定系統。本文首先利用康復訓練傳感器及數據接收軟件采集患者訓練時上肢的運動姿態數據,然后將其上傳至服務器端的數據庫,服務器端將使用基于極限學習機(ELM)和Brunnstrom分期標準的遠程智能評定系統對數據進行智能評定。為了驗證該系統的可靠性,征集了23位腦卒中后上肢運動功能處于不同恢復階段的康復患者和4位上肢運動功能正常者做同一康復訓練動作。實驗結果顯示,相比于康復醫師使用Brunnstrom分期標準的評定結果,遠程智能評定系統的分期準確率可以達到92.1%。本系統可以實現對腦卒中術后偏癱康復患者上肢運動功能的智能評估,使患者在家中或者社區進行遠程康復成為可能。