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基于加速度传感器检测睡眠中的周期性腿动事件
目的研究基于加速度传感器检测睡眠中周期性腿动事件的方法,并采用无线传感器网络技术形成周期性腿动事件监测系统.方法采用加速度传感器监测周期性腿动事件的发生;以无线传感器网络技术实现连续监测被试者整晚周期性腿动事件的系统.结果系统实现监测被试者整晚的周期性腿动事件.
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基于加速度波形形态分析的胸外按压深度检测研究
目的 为了简化心肺复苏过程中,对按压深度检测的硬件要求,本文提出了一种基于加速度波形形态分析的胸外按压深度检测新方法.方法 使用微型加速传感器采集胸外按压时加速度信号,利用串行外设接口将数据实时传给ARM控制器.数据经预处理后,通过对按压运动加速度波形分析找到按压的起止点,然后进行二次积分计算出按压深度.结果 在3种预置按压深度下进行验证,按压深度测量精度在95%的置信范围内可达到±0.93 mm.结论 本文设计的按压深度检测方法,可以简化硬件要求,检测精度可以满足临床需求.
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基于微机电系统加速度传感器的上肢运动功能评价系统
目的 设计一种基于微机电系统(micro-electro-mechical system,MEMS)加速度传感器的上肢运动功能评价系统,通过平滑度和加速度均方根指标精确客观地评价脑卒中患者上肢运动的功能障碍.方法 本系统主要包括ATmega128单片机的通信模块,可进行上下位机的数据传输,保存数据;ADXL345加速度传感器的数据采集模块,实时采集患者的上肢运动加速度,本系统造价低、便于携带、测试高效.选择6例脑卒中上肢偏瘫康复患者(病患组)和4例上肢健康者(健康组)进行初步测试.健康组进行零负荷定向够物运动和梯度负荷够物运动重复测试;病患组和健康组进行零负荷定向够物运动对比测试.结果 零负荷定向够物运动重复测试:健康组被试者间的平滑度(P>0.05)和加速度均方根(P>0.05)差异无统计学意义;零负荷定向够物运动的对比测试:患者与健康人员的平滑度指标差异具有统计学意义(P<0.05),加速度均方根指标差异无统计学意义(P>0.05);梯度负荷够物运动重复测试:平滑度随着负荷的增加而增长,且经一元线性回归分析,平滑度与负荷线性关系显著(P<0.001).结论 基于MEMS加速度传感器的上肢运动功能评价系统可通过平滑度定量评价脑卒中患者的上肢运动能力,并进一步得到平滑度和负荷之间呈线性关系,为后续评价脑卒中上肢偏瘫患者的康复状况,提供了新的思路.
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可穿戴式跌倒检测及防护装置的研究现状
跌倒是影响老年人身心健康的主要因素之一,因此研制有效检测跌倒且能够保护跌倒老人的装置显得尤为重要.跌倒检测及防护装置主要包含三大模块:检测模块、控制模块和防护模块.本文总结了现有的可穿戴式跌倒检测和防护技术,对系统三大模块的功能和技术以及系统中所用的主要算法进行了具体分析,比较了现有的三种可穿戴式跌倒检测和防护装置的结构原理及各自技术上的优缺点,后探讨了可穿戴式跌倒检测及防护装置未来的发展趋势,认为可穿戴式跌倒检测及防护装置还有很大的发展空间与市场前景.
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大腿截肢者步速识别系统设计
目的:设计步速识别传感器系统,安装在假肢接受腔上对行走步态进行识别方法:采用MMA7361L加速度传感器与ENC-03陀螺仪组成传感器系统,放置于假肢接受腔部位,获得大腿截肢者残肢侧运动信息.利用Quanser半实物仿真平台的数据采集模块采集传感器系统的信号,对数据进行预处理,使用小波变换提取信号特征值,终由K近邻算法进行速度识别.结果:该系统结构小巧,反应灵敏,能够快速有效的识别截肢者的步行速度结论:该系统放置在假肢接受腔上能够快速有效的采集运动信息并且识别行走步速,为智能假肢控制提供输入信号.
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基于单一加速度传感器的士兵状态微型监测器研制
目的 为实现低生理、心理负荷下的士兵状态实时监测,设计一种用于战场环境的微型士兵状态监测器.方法 选用MMA7260传感器采集士兵运动加速度信号和静止时的心跳加速度信号,经模拟电路处理后由Zigbee无线通信实时传输数据到单兵数字终端,并在终端系统实现士兵状态分析和心率检测.结果 有效采集和处理加速度信号,实现了静止、步行、跑动(站立、平躺、侧卧)等姿态的识别;计算出静止时士兵的心率.结论 采用加速度传感器MMA7260和Zigbee芯片CC2430设计出一个体积小、重量轻、功耗低的微型士兵状态监测器,能实时监测士兵运动状态和安全状况.
关键词： 加速度传感器 Zigbee无线通信 士兵状态监测 伤情评级 -
加速度传感器定量电生理测定对帕金森震颤与原发性震颤的鉴别诊断效果
目的 通过加速度传感器定量电生理测定研究帕金森病(PD)和原发性震颤(ET)患者左右两侧肢体震颤幅度、震颤频率、频谱宽度的特征.方法 回顾性分析并比较2015年5月至2016年4月在浙江大学附属第二医院门诊就诊的伴有震颤型帕金森病患者35例,原发性震颤患者40例,通过加速度传感器测定震颤程度不同的35例帕金森震颤(PT)患者和40例原发性震颤患者的震颤幅度、震颤频率、震颤频谱宽度以及负重对其影响,以总结两组患者的电生理学特点.结果 在静止状态、姿势状态和负重状态下,帕金森病平均振幅震颤弱的一侧比震颤强的一侧震颤幅度小,弱侧分别为(147±32)、(142±36)、(157±40) μV,强侧分别为(185±41)、(164±29)、(190±33) μV;原发性震颤组平均振幅震颤弱的一侧也比震颤强的一侧震颤幅度小,弱侧分别为(149±33)、(157±33)、(169±43) μV,强侧分别为(176±39)、(189±39)、(213±36)μV.在静止状态、姿势状态和负重状态下,震颤峰值频率帕金森病组震颤弱的一侧比震颤强的一侧快,弱侧分别为(6.1±1.1)、(6.4±1.7)、(6.5±2.0) Hz,强侧分别为(5.4±1.3)、(5.5±1.1)、(5.7±1.1) Hz,原发性震颤组震颤弱的一侧和震颤强的一侧震颤峰值频率接近,弱侧分别为(6.5±1.3)、(7.0±1.2)、(7.2±1.5) Hz,强侧分别为(7.0±1.0)、(7.3±1.0)、(7.6±1.1) Hz.在静止状态和姿势状态下,震颤频谱宽度帕金森病组震颤弱的一侧较震颤强的一侧宽,弱侧分别为(2.1±0.6)、(2.4±1.1) Hz,强侧分别为(1.6±0.8)、(1.7±0.9) Hz,但是在负重状态下,两侧频谱宽度接近,弱侧为(2.3±1.2)Hz,强侧为(2.2±1.1) Hz;在静止状态、姿势状态和负重状态下,原发性震颤组频谱宽度震颤弱的一侧同震颤强的一侧接近弱侧分别为(2.0±1.1)、(2.2±0.9)、(1.9±1.0) Hz,强侧分别为(1.8±0.6)、(1.9±0.8)、(2.1±0.7)Hz.结论 帕金森病组和原发性震颤组患者震颤幅度均存在不对称性;帕金森病患者震颤峰值频率是不对称的,频谱宽度存在不对称性,而原发性震颤患者是对称的,通过加速度传感器测定的震颤参数能够用来区分帕金森病和原发性震颤患者.
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基于ARM7的动作信息采集平台设计
目的:研制一种基于ARM7的动作信息采集平台,利用此平台可及时、准确地采集到人体运动的相关信息,从而对人体运动进行更为深入的科学研究.方法:该运动信息采集平台利用多节点网络技术同时采集多个特征点的加速度信息,并对信息进行处理或转发到高端计算机进行综合分析处理.结果:该平台已经成功应用到计算机游戏的控制中,并得到试用者的好评.结论:大量的实验数据表明,该平台对人体运动信息的采集精度较高,可如实反应人体运动情况,在此平台基础上进行二次开发,可应用于身体康复训练、体育锻炼、游戏控制等领域.
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野战作训体能消耗测试仪的研制
人体运动量是训练中评价体能消耗的重要指标之一,因此,研制一种实用、便携、低功耗的人体运动量测量仪是十分必要的,本文从运动生理学的角度出发,介绍了运动量测量机理,在综合考虑传统测量方法与加速度测量方法的优缺点后,选择了后者的设计思路,并从系统总体设计、器件选择方面对单兵运动量测量系统的设计进行了论述.
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基于ADXL355加速度传感器的人体呼吸位移测量
目的:探索高精度加速度传感器用于人体呼吸位移测量的可行性.方法:以高精度加速度传感器ADXL355为核心器件,设计低功耗、高精度无线加速度采集系统.结合呼吸运动的频率特征,基于加速度二次积分可计算位移的原理,设计2种准周期微弱运动的位移测量算法.结果:仿真实验表明,设计的二次加速度积分呼吸位移求解算法有效.实验结果表明所设计的采集系统和算法能够计算出人体的呼吸位移.结论:高精度加速度传感器可用于人体呼吸位移的测量,为人体呼吸位移测量提供了新方法.
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MMA系列加速度传感器的原理及其应用
分析了MMA系列加速度传感器的内部结构及其工作原理,介绍了其体积小、抗冲击能力强、集成度高和低噪声漂移等特点,着重说明了其滤波、系统自测试、线性度、系统状态显示等几项特殊功能;通过实例,展望了其在医学等各个领域广泛的应用价值.
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一种基于深度学习的家用式不宁腿综合症早期诊断系统
不宁腿综合症是一种常见的睡眠障碍疾病.该文提出一种基于深度学习的家用式不宁腿综合症诊断系统,适用于症状不稳定的早期患者进行日常诊断.该系统硬件部分安装于床体,基于加速度传感器实现非接触式的无感睡眠体动信号采集;软件部分利用深度学习进行信号分类识别——基于Keras框架构建全连接前馈网络,实现共7种睡眠体动类型识别,综合分类准确率可达97.83％.该系统根据上述检测结果评估睡眠过程中周期肢动指数和觉醒指数,评估结果可以作为不宁腿综合症早期诊断的依据.
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基于加速度、光电传感器的健身伴侣的研究
针对现有计步器功能过于单一的缺点,提出了一种基于加速度传感器的智能健身伴侣.利用一款低成本单芯片3轴加速度传感器MMA7260 完成对人体运动信息的提取与分析,由OPT101 光电传感器完成对人体心率信号的检测以及分析,以及使用微控制器PIC18F4520 完成了自适应计步模型算法,并搭建了心率检测硬件电路.实验结果表明,本文提出的健身伴侣能够准确显示被测者的心率波形,并且计步准确率高达90% 以上.
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基于微电子机械加速度传感器的腹腔镜训练评价系统
我们设计了一种腹腔镜训练评价系统,并通过测试验证了系统的可行性.本研究选择了操作时间、平均速度、运动平稳度和空闲率作为评价系统的测量指标.利用MEMS加速度传感器系统完成运动参数采集.开发并设计MEMS加速度传感器模块,采取卡尔曼滤波算法对加速度计以及陀螺仪数据进行时域方面滤波,并通过欧拉角算法消除重力对加速度数据的影响;开发了指标计算软件平台,实现了由原始数据到指标参数的计算和数据保存.本研究通过对培训者10次培训操作过程的数据分析得到其操作时间训练前后减少了32%,左右手的操作平均速度分别降低45%和32%,左右手平稳度分别提高15%和19%,空闲率降低53%.
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帕金森病震颤和原发性震颤的电生理学特征研究
目的 探讨帕金森病(Parkinson's disease,PD)震颤和原发性震颤(essential tremor,ET)患者电生理上的异同,为PD和ET的诊断提供思路.方法 选取2015-05—2016-04在浙江大学附属第二医院门诊就诊的50例PD患者(PD组),70例E T患者(E T组),以及45例年龄、性别匹配的健康志愿者(生理性震颤组),完善PD以及E T患者的震颤评分,通过加速度传感器对所有受试者进行3种姿势状态下的震颤分析检査.比较受试者的震颤幅度、震颤频率、震颤频谱宽度以及负重对其影响,总结2组患者的电生理学特点.结果 3组平均震颤幅度静止状态同负重状态比较,生理性震颤组变化不大,而PD和E T患者静止状态震颤幅度较负重状态明显减少,差异有统计学意义(P<0.05);震颤峰值频率比较:3组静止状态震颤频率均高于负重状态,健康对照组下降明显,差异有统计学意义(P<0.05),PD组和ET组差异无统计学意义(P>0.05).结论 PD震颤和ET震颤参数接近,加速度传感器测定的震颤参数难以区分二者,但对于生理性震颤和病理性震颤的鉴别存在一定的意义.
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基于加速度传感器的睡眠体位监测方法的研究
目的:睡眠质量是保证身体健康的重要因素,目前常用的评价方法有主观评价法和客观评价法两种,各有利弊.持续监测睡眠过程中身体位置的变化是客观评价睡眠质量的方法之一.为了能够低成本、大量、准确的采集睡眠状态信息,介绍一种基于加速度传感器的睡眠体位检测的方法.方法:加速度传感器能准确感知人体体位变化,具有体积小精度高的特点.通过佩戴在小腹位置的以IAP12LE5A62AD单片机和MMA7361加速度传感器为核心的微型体位状态采集设备连续采集睡眠期间的身体位置状态,然后通过上位机软件对体位信号的突变、渐变、状态间相似度进行分析,从中分离出相关体位信息.结果:对静态体位信号和身体位置的快速变化的识别率较高,查全率达到98.9％以上,查准率超过93％,对于缓慢变化的身体状态的识别率略低,查全率达到85％以上,查准率达到96％.结论:该方法结构简单、成本低,对睡眠影响很小,能够比较准确的反映睡眠过程中体位状态,可以用来评价睡眠质量,适用于对大量患者长时间的睡眠监测.
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一种基于大Lyapunov指数的平衡站立能力评价方法
为了科学评价人体站立平衡能力,本文基于混沌系统非线性分析理论,提出了一种新的评价方法.该方法利用运动平台对受试者足底施加前后方向正弦式运动刺激,采用三个加速度传感器固定于受试者肩、髋、膝,采集人体平衡调节的动态数据.通过重构系统的相空间,计算得到受试者不同体段动态数据的大Lyapunov指数(LLE),用LLE的差值平方和(SSDLLE)作为平衡能力的评价指标.后用该方法计算了20位受试者的平衡指标,并与传统评价方法的结果进行对比,结果表明SSDLLE较为符合受试者的平衡表现,可以在一定程度上用于评测人体的平衡能力.此外,结果还表明人体各个关节的协调能力决定了平衡能力的优劣;各体段的混沌特性的差异与个体的站立平衡能力是存在相关性的.
关键词： 站立平衡 最大Lyapunov指数 评价指标 混沌 加速度传感器 -
基于倾角的跌倒检测方法与系统研究
跌倒作为一种伤害性动作,威胁着人的安全与健康,特别是对于老年人,跌倒往往造成损伤甚至因伤死亡的严重后果.本文提出一种基于角度的跌倒检测方法.首先,利用安装在腰部的便携式角度传感装置,采集人体运动时的角度信息,并通过无线数据传输装置发送到计算机.然后,将跌倒过程分为3个检测阶段(跌倒初期、跌倒碰撞、倒后姿势),通过对每个阶段的角度数据进行短时特征提取与分析,做出基于阈值的判决.终,综合3个阶段的判决结果给出较为稳健的跌倒检测结果.实验结果表明,本文采用的基于角度的跌倒检测方法较为有效,跌倒检测正确率达到97.23％,且同时漏检率为0.
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基于动态时间规整算法的脑卒中量化评定研究
为了准确评价脑卒中患者在日常康复训练时的动作相似性,基于动态时间规整(DTW)算法构建了一个新的量化评定系统.该系统首先对原始加速度信号进行预处理;其次,依次计算加速度信号与四个动作的标准模板之间的相似性,从而识别出加速度信号所属的动作类别;后,根据识别出的动作类别结果,调用对应的映射模型,从而计算出该加速度信号所对应动作的量化评定结果.临床试验结果表明,不同动作间的DTW短路径长度R值存在较大差异,R值作为动作分类的特征,识别准确率可达91％以上.此外,随着康复进程的推进,R值呈逐渐下降趋势,即R值可以作为评价脑卒中患者完成指定动作质量的量化指标,应用于康复运动处方自动生成或情景交互游戏场景中,从而决定患者是否需要更改康复训练计划或者调整游戏中的难度等级,以便开展个体化的康复治疗服务.
关键词： 动态时间规整 加速度传感器 脑卒中 Fugl-Meyer评定量表 -
便携式智能实时运动量测量仪的开发与应用
身体的活动作为人类行为的一个重要部分和人类各种健康和疾病的状况有着一定的关系.人体运动量及能量消耗的测量方法很多,我们从理论和实验两个方面论证了身体加速度绝对值对时间的积分与耗氧量及能量消耗存在的线性关系,基于上述原理设计了一套适用于高原野外运动的便携式能量消耗测量系统,该系统采用新集成式加速度传感器测量出人体运动的加速度信号,经过信号整合处理并由PIC单片机采集数据后进行分时存储,终可以在液晶显示器上显示每分钟活动量即累计活动量,该系统采用电池供电,体积小,便于携带,具有广泛的应用价值.
