一種用于預測老年人跌倒風險的系統(tǒng)及方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種跌倒預測設備，具體涉及一種用于預測老年人跌倒風險的系統(tǒng)及 方法。
【背景技術】
[0002] 2014年我國60歲以上人口數(shù)量已突破兩億，已步入老齡化快速發(fā)展期。跌倒是造 成老年人意外傷害的最多發(fā)原因，據(jù)統(tǒng)計，60歲以上老年人每年大約有三分之一的人曾經(jīng) 跌倒，在超過80歲的高齡老年人群當中，身體傷害至少有50%是由于跌倒造成的。目前，老 年人的健康問題正獲得社會越來越多人的關注。對于老年人而言，跌倒的發(fā)生并不是一種 意外，而是存在潛在的不可見因素。
[0003] 當前針對于老年人跌倒問題研究，主要集中在判斷跌倒的發(fā)生及其嚴重程度以及 最后通過什么樣的方式來傳達老年人求救信息這兩個方面。
[0004] 事實上，老年人的跌倒行為是可以預防和控制的，隨著老年人肌力的退化，平衡能 力和反應能力的減弱，跌倒的風險會隨之增加，故而通過對老年人的走路品質的有效評估， 指導行走行為過程，進行積極有效地干預，可大大降低其跌倒的發(fā)生，減少跌倒危害。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種用于預測老年人跌倒風險的系統(tǒng)及方法，以克服上述 現(xiàn)有技術存在的缺陷，本發(fā)明能夠獲得老年人摔倒風險數(shù)據(jù)，方便快捷地預測老年人的步 態(tài)平衡和跌倒風險。
[0006] 為達到上述目的，本發(fā)明采用如下技術方案：
[0007] -種用于預測老年人跌倒風險的系統(tǒng)，包括壓力傳感器模塊：用于檢測人體的腳 底壓力信息；信號采集模塊：用于將腳底壓力信息轉換為電壓信號；上位機處理模塊：用于 接收電壓信號并將其轉換為腳底壓力數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析模塊：對上位機處理模塊獲得的腳底 壓力數(shù)據(jù)進行計算分析得到人體步態(tài)數(shù)據(jù)，并通過步態(tài)數(shù)據(jù)評估跌倒風險，具體為采用人 體步態(tài)數(shù)據(jù)與正常人步態(tài)數(shù)據(jù)進行比較，當步態(tài)數(shù)據(jù)超出正常人步態(tài)數(shù)據(jù)范圍時，跌倒風 險較大。
[0008] 進一步地，所述系統(tǒng)還包括無線傳輸模塊：用于將信號采集模塊得到的電壓信號 通過藍牙傳送至上位機處理模塊。
[0009] 進一步地，所述壓力傳感器模塊包括兩個設置有若干壓力傳感器的鞋墊，每個鞋 墊上的壓力傳感器不少于兩個。
[0010] 進一步地，所述數(shù)據(jù)分析模塊還能夠根據(jù)腳底壓力數(shù)據(jù)和步態(tài)數(shù)據(jù)獲得人體重心 移動軌跡曲線，并通過人體重心移動軌跡曲線評估跌倒風險，具體為采用用戶人體重心移 動軌跡曲線與正常人人體重心移動軌跡曲線進行比較，當人體重心移動軌跡曲線超出正常 人人體重心移動軌跡曲線范圍時，跌倒風險較大。
[0011] 進一步地，所述人體重心移動軌跡曲線通過壓力中心投影算法獲得，壓力中心投 影算法公式如下：
[0014] 其中，Xl，yi表示第i個壓力傳感器的坐標值；F Zil表示第i個傳感器的壓力值； xrap，yrap表示人體重心移動軌跡的坐標值。
[0015] 進一步地，所述系統(tǒng)還包括數(shù)據(jù)顯示模塊，所述數(shù)據(jù)顯示模塊能夠實時顯示上位 機處理模塊獲得的腳底壓力信息、步態(tài)數(shù)據(jù)以及人體重心移動軌跡曲線。
[0016] 進一步地，所述數(shù)據(jù)顯示模塊中設有預警裝置，預警裝置中設置有步態(tài)數(shù)據(jù)以及 人體重心移動軌跡曲線的正常范圍閾值，當步態(tài)數(shù)據(jù)或人體重心移動軌跡曲線超出對應的 正常范圍閾值時，預警裝置能夠發(fā)出跌倒高風險預警。
[0017] 一種用于預測老年人跌倒風險的方法，包括以下步驟：
[0018] 步驟一：采集人體的腳底壓力信息；
[0019] 步驟二：對腳底壓力信息進行計算分析得到人體步態(tài)數(shù)據(jù)，并根據(jù)腳底壓力信息 和步態(tài)數(shù)據(jù)獲得人體重心移動軌跡曲線；
[0020] 步驟三：采用人體步態(tài)數(shù)據(jù)和人體重心移動軌跡曲線與正常人步態(tài)數(shù)據(jù)和正常人 人體重心移動軌跡曲線分別進行比較，當步態(tài)數(shù)據(jù)或人體重心移動軌跡曲線超出對應的正 常范圍時，跌倒風險較大。
[0021] 進一步地，步驟一中采用兩個設置有若干壓力傳感器的鞋墊采集人體的腳底壓力 信息，且每個鞋墊上的壓力傳感器不少于兩個。
[0022] 進一步地，所述人體重心移動軌跡曲線通過壓力中心投影算法獲得，壓力中心投 影算法公式如下：
[0025] 其中，Xl，yi表示第i個壓力傳感器的坐標值；F Zil表示第i個傳感器的壓力值； xrap，yrap表示人體重心移動軌跡的坐標值。
[0026] 與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明具有以下有益的技術效果：
[0027] 本發(fā)明系統(tǒng)利用壓力傳感器模塊檢測人體的腳底壓力信息，然后利用信號采集模 塊將腳底壓力信息轉換為電壓信號，利用上位機處理模塊接收電壓信號并將其轉換為腳底 壓力信息，利用數(shù)據(jù)分析模塊對上位機處理模塊獲得的腳底壓力信息進行計算分析得到人 體步態(tài)數(shù)據(jù)，采用人體步態(tài)數(shù)據(jù)與正常人步態(tài)數(shù)據(jù)進行比較，當步態(tài)數(shù)據(jù)超出正常人步態(tài) 數(shù)據(jù)范圍時，則可以判斷用戶的跌倒風險較大，由此對老年人的走路品質進行有效評估，指 導行走行為過程，進行積極有效地干預，可大大降低其跌倒的發(fā)生，減少跌倒危害。
[0028] 進一步地，本發(fā)明采用無線傳輸模塊將信號采集模塊得到的電壓信號通過藍牙傳 送至上位機處理模塊，可以減少測試中的連線問題，簡化設備，減少測試設備對行走過程的 干擾。
[0029] 進一步地，本發(fā)明采用更加直觀的壓力中心點投影算法，繪制出相應的人體重心 在足底投影的移動軌跡，人體重心軌跡的變化與足底壓力存在密切的關系，采用用戶人體 重心移動軌跡曲線與正常人人體重心移動軌跡曲線進行比較，當人體重心移動軌跡曲線超 出正常人人體重心移動軌跡曲線范圍時，可以判斷用戶的跌倒風險較大。
[0030] 進一步地，本發(fā)明設置數(shù)據(jù)顯示模塊，首先可以實時顯示采集的原始足底多路壓 力信號，平且區(qū)別顯示出來；第二，可以顯示通過數(shù)據(jù)分析而得的多個步態(tài)數(shù)據(jù)值；第三， 可以顯示人體行走過程中的重心投影軌跡。
[0031] 進一步地，數(shù)據(jù)顯示模塊中設有預警裝置，預警裝置中設置有步態(tài)數(shù)據(jù)以及人體 重心移動軌跡曲線的正常范圍閾值，當步態(tài)數(shù)據(jù)或人體重心移動軌跡曲線超出對應的正常 范圍閾值時，預警裝置能夠發(fā)出跌倒高風險預警。
[0032] 本發(fā)明方法通過采集人體的腳底壓力信息；并對腳底壓力信息進行計算分析得到 人體步態(tài)數(shù)據(jù)，根據(jù)腳底壓力信息和步態(tài)數(shù)據(jù)獲得人體重心在腳底投影的移動軌跡曲線； 采用人體步態(tài)數(shù)據(jù)和人體重心移動軌跡曲線與正常人步態(tài)數(shù)據(jù)和正常人人體重心移動軌 跡曲線分別進行比較，當步態(tài)數(shù)據(jù)或人體重心移動軌跡曲線超出對應的正常范圍時，跌倒 風險較大，由此對老年人的走路品質進行有效評估，指導行走行為過程，進行積極有效地干 預，可大大降低其跌倒的發(fā)生，減少跌倒危害。
【附圖說明】
[0033] 圖1是本發(fā)明的系統(tǒng)組成結構示意圖；
[0034] 圖2是本發(fā)明實施例的壓力傳感器分布示意圖；
[0035] 圖3是本發(fā)明的信號采集電路；
[0036] 圖4是本發(fā)明的軟件流程圖。
【具體實施方式】
[0037] 下面結合附圖對本發(fā)明作進一步詳細描述：
[0038] 人類的步態(tài)是一組復雜的運動，通常由若干周期組成。每一個步態(tài)周期又分為站 立相和舉步相兩個階段，而站立相由中間穩(wěn)定期、腳后跟著地期和推進期三個階段組成。通 過研究行走過程中人類的髖、膝、踝等關節(jié)的運動規(guī)律以及足底壓力有關的物理量，可為老 年人跌倒風險預測提供理論支持。行走過程中，人的身體姿勢不斷改變，身體重心不斷變 化，而在人的行走過程中身體姿勢的改變具有周期性，所以人體重心變化也會存在周期性。 通過步態(tài)行走過程中人體重心的周期性變化規(guī)律，可對老年人跌倒風險進行預估。
[0039] 本發(fā)明主要從老年人跌倒風險預測出發(fā)，提出一種基于壓力傳感與數(shù)據(jù)分析的智 能鞋墊系統(tǒng)設計，主要原理是基于壓力中心投影方法來判斷老年人步態(tài)行走過程的重心變 化情況，作為老年人步態(tài)平衡評估系統(tǒng)，進而對其跌倒風險進行預估，獲得老年人摔倒風險 數(shù)據(jù)，方便快捷地預測老年人的步態(tài)平衡和跌倒風險。
[0040] 參見圖1至圖4,本發(fā)明一種用于預測老年人跌倒風險的系統(tǒng)，包括壓力傳感器模 塊、信號采集模塊、無線傳輸模塊、上位機處理模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和數(shù)據(jù)顯示模塊六個部 分。
[0041] 所述的壓力傳感器模塊由兩只內(nèi)置多個壓力傳感器的鞋墊組成，通過壓力傳感器 采集用戶的腳底不同位置的壓力信息。為了獲得精確的腳部壓力數(shù)據(jù)，所需的壓力傳感器 個數(shù)不少于兩個，主要布置于腳掌和足跟等著力點處，壓力傳感器個數(shù)越多，則測量結果越 精確。一種單個鞋墊內(nèi)置六個薄膜壓力傳感器的鞋墊布局樣式如圖2所示。
[0042] 所述的信號采集模塊由信號采集電路組成，主要將壓力傳感器的壓力變化轉化為 可供AD采集的電壓信號的變化，通過運算放大器搭建同相比例放大器或者反相比例放大 器實現(xiàn)。整個模塊采用微型計算機處理芯片作為控制中心，搭建供電等外圍設備，使得12 路I/O數(shù)據(jù)采集接口不斷更新采集數(shù)據(jù)，存儲在RAM模塊中。該模塊使用腰帶綁在測試者 腰部，通過便攜式電池供電，應用約一米長的排線由腰部連接到腳底兩只鞋墊上的各個壓 力傳感器，連接線在連接過程中盡可能不影響正常行走過程。
[0043] 所述的無線傳輸模塊其功能是進行短距離的數(shù)據(jù)傳輸，在信號采集模塊完成信號 采集后，通過藍牙傳送至上位機處理模塊。該模塊集成在信號采集模塊的微型處理器中，增 加無線信號發(fā)射裝置，通信距離在五米。
[0044] 所述的上位機處理模塊主要接受無線傳輸模塊的藍牙信號，獲得壓力傳感器模塊 的所有壓力傳感器的壓力信息，并通過所述的數(shù)據(jù)分析模塊依次區(qū)分哪一路壓力傳感器的 信號，分別存儲并濾波預處理。
[0045] 所述的數(shù)據(jù)分析模塊可以利用所采集的多路信號壓力值進行計算分析，即可以得 到腳跟與腳掌的著地順序與壓力分布，進一步計算得到人體步態(tài)數(shù)據(jù)，分析包括得到步態(tài) 周期，重心位置等。其中的步