發(fā)布時(shí)間：2020-08-28 01:00

【摘要】：當(dāng)今人口老齡化問題日益引起世界各國的重視,老年人由于肌肉能力退化,反應(yīng)敏捷度降低,平衡能力減弱,再加之自身疾病的影響,成為易跌倒人群。然而跌倒傷害對(duì)他們帶來的不只是生命的威脅,肉體的痛苦,更在心理上留下陰影,使其活動(dòng)能力降低,健康狀況惡化。如何幫助老年人降低跌倒風(fēng)險(xiǎn),預(yù)防跌倒傷害的發(fā)生成為我們研究的目的。本文針對(duì)這兩個(gè)問題展開了如下研究：(1)采用基于足底動(dòng)力學(xué)數(shù)據(jù)量化樣本熵描述的步態(tài)特征構(gòu)建了老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。數(shù)據(jù)源于對(duì)101例馬連洼社區(qū)50歲以上老年人的問卷調(diào)查,以及正常行走過程中足底壓力與力矩變化數(shù)值的采集。按照“老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估量表”的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分將被試者分為“高風(fēng)險(xiǎn)”,“中風(fēng)險(xiǎn)”和“低風(fēng)險(xiǎn)”三組,考慮人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量、地面反作用力(GRF)和力矩(GRM)的樣本熵、左右足底沖量差作為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的潛在解釋變量。首先,對(duì)每一個(gè)潛在解釋變量分別做三水平方差分析(ANOVA),結(jié)果顯示,年齡(p=0.0171)、沖量差(p=0.0039)、垂直方向上GRF樣本熵(p=0.0144)和前后方向上GRM樣本熵(p=0.0387)在不同風(fēng)險(xiǎn)水平上存在顯著性差異。然后,利用年齡、沖量差、合力矩樣本熵作為解釋變量對(duì)跌倒風(fēng)險(xiǎn)水平建立有序多分類Logit模型。(2)利用微機(jī)電(MEMS)傳感器采集的慣性信號(hào),建立了基于隱馬爾可夫模型的跌倒行為實(shí)時(shí)檢測(cè)模型。通過實(shí)驗(yàn)?zāi)�擬老年人在向后跌倒的過程,采集原始慣性信號(hào),建立基于合加速度與合角速度的兩個(gè)HMM。計(jì)算訓(xùn)練HMM下,觀測(cè)序列的后驗(yàn)概率作為跌倒信號(hào)的匹配程度。通過計(jì)算在ADL下的匹配度和跌倒時(shí)的匹配度,利用支持向量機(jī)確定ADL和跌倒的最大分離邊界。通過滑窗過程實(shí)現(xiàn)對(duì)跌倒動(dòng)作的實(shí)時(shí)檢測(cè)。我們通過對(duì)18位被試者進(jìn)行跌倒和ADL動(dòng)作的采集,每位被試者進(jìn)行20次跌倒實(shí)驗(yàn)和5次四種動(dòng)作的ADL實(shí)驗(yàn)。將采樣動(dòng)作中的180例跌倒作為隱馬爾可夫模型的訓(xùn)練樣本,108例跌倒和216例ADL作為跌倒分離邊界的訓(xùn)練樣本,72例跌倒和144例ADL作為檢驗(yàn)樣本,進(jìn)行建模識(shí)別。結(jié)果顯示,在對(duì)檢驗(yàn)樣本中的跌倒識(shí)別中,預(yù)測(cè)精度(Correct Rate)達(dá)到94.91,敏感度(Sensitivity)97.22%,特異性(Specificity)93.75%的效果,相比單一對(duì)加速度建模的跌倒識(shí)別,在識(shí)別敏感度上有了進(jìn)一步提升。
【學(xué)位授予單位】：深圳大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：C81
【圖文】：

我們通過ＡＭＩＴＳ維測(cè)力平臺(tái)獲取了被試者在正常走動(dòng)過程中的足部動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，其逡逑中包括地面反作用力（ＧＲＦ卿力矩（ＧＲＭ）分別在前后、內(nèi)外和垂直王個(gè)方向上的六個(gè)變逡逑量。圖２．１展示了一個(gè)被試對(duì)象足底力學(xué)信號(hào)在支撐相過程中的變化情況。逡逑ＭＬ邐ＡＰ邐Ｖｅｒｔｉｃａｌ逡逑喊x2起逡逑０邋１０邋２０邋３０邋４０邐０邋１０邋２０邋３０邋４０邐０邋１０邋２０邋３０邋４０逡逑ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）邐ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）邐ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）逡逑ＭＬ邐ＡＰ邐Ｖｅｒｔｉｃａｌ逡逑＊：Ｉ７＾逡逑１邐Ｉ邋Ｉ邋Ｉ邋Ｉ邐。邐１邋Ｉ邋Ｉ邋Ｉ邋Ｉ邐Ｉ邋１邋Ｉ邋Ｉ邋Ｉ邋！逡逑０邋１０邋２０邋３０邋４０邐０邋１０邋２０邋３０邋４０邐０邋１０邋２０邋３０邋４０逡逑ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）邐ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）邐ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）逡逑圖２．１邋—個(gè)支撐相內(nèi)ＧＲＦ和０１成［在；方向（前后、內(nèi)外和垂直）分量的信號(hào)圖像逡逑在本文中，樣本賭被用來量化動(dòng)態(tài)信號(hào)不規(guī)則程度。在計(jì)算前，我們需要先對(duì)每一逡逑列數(shù)據(jù)除Ｗ被試者自身的體重，Ｗ消除不同個(gè)體體重差異對(duì)樣本賭計(jì)算造成的不一致性逡逑影響。由于所采集單一支撐相信號(hào)長度在２６？６５邋（化５２ｓ？１．３化）之間，運(yùn)并不能滿足樣逡逑本賭算法對(duì)序列長度的最小要求。在中給出了序列長度的解決方案，作者提出將多次采逡逑集信號(hào)首尾連接，形成長序列用作樣本賭計(jì)算。運(yùn)里，我們采用同樣方式，將兩次采樣逡逑Ｗ及左右腳分別按＝個(gè)方向上的力和力矩進(jìn)行拼接，形成整條時(shí)間序列數(shù)據(jù)。圖２．１分別逡逑給出了垂直方向上ＧＲＦ和前后方向上ＧＲＭ信號(hào)拼接后的直觀形態(tài)。對(duì)于參數(shù)ｒ和ｍ，我逡逑們選用推薦值（ｍ�。�

我們通過ＡＭＩＴＳ維測(cè)力平臺(tái)獲取了被試者在正常走動(dòng)過程中的足部動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，其逡逑中包括地面反作用力（ＧＲＦ卿力矩（ＧＲＭ）分別在前后、內(nèi)外和垂直王個(gè)方向上的六個(gè)變逡逑量。圖２．１展示了一個(gè)被試對(duì)象足底力學(xué)信號(hào)在支撐相過程中的變化情況。逡逑ＭＬ邐ＡＰ邐Ｖｅｒｔｉｃａｌ逡逑喊x2起逡逑０邋１０邋２０邋３０邋４０邐０邋１０邋２０邋３０邋４０邐０邋１０邋２０邋３０邋４０逡逑ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）邐ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）邐ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）逡逑ＭＬ邐ＡＰ邐Ｖｅｒｔｉｃａｌ逡逑＊：Ｉ７＾逡逑１邐Ｉ邋Ｉ邋Ｉ邋Ｉ邐。邐１邋Ｉ邋Ｉ邋Ｉ邋Ｉ邐Ｉ邋１邋Ｉ邋Ｉ邋Ｉ邋！逡逑０邋１０邋２０邋３０邋４０邐０邋１０邋２０邋３０邋４０邐０邋１０邋２０邋３０邋４０逡逑ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）邐ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）邐ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）逡逑圖２．１邋—個(gè)支撐相內(nèi)ＧＲＦ和０１成［在；方向（前后、內(nèi)外和垂直）分量的信號(hào)圖像逡逑在本文中，樣本賭被用來量化動(dòng)態(tài)信號(hào)不規(guī)則程度。在計(jì)算前，我們需要先對(duì)每一逡逑列數(shù)據(jù)除Ｗ被試者自身的體重，Ｗ消除不同個(gè)體體重差異對(duì)樣本賭計(jì)算造成的不一致性逡逑影響。由于所采集單一支撐相信號(hào)長度在２６？６５邋（化５２ｓ？１．３化）之間，運(yùn)并不能滿足樣逡逑本賭算法對(duì)序列長度的最小要求。在中給出了序列長度的解決方案，作者提出將多次采逡逑集信號(hào)首尾連接，形成長序列用作樣本賭計(jì)算。運(yùn)里，我們采用同樣方式，將兩次采樣逡逑Ｗ及左右腳分別按＝個(gè)方向上的力和力矩進(jìn)行拼接，形成整條時(shí)間序列數(shù)據(jù)。圖２．１分別逡逑給出了垂直方向上ＧＲＦ和前后方向上ＧＲＭ信號(hào)拼接后的直觀形態(tài)。對(duì)于參數(shù)ｒ和ｍ，我逡逑們選用推薦值（ｍ�。�

邐０．０１７１邋＊逡逑利用２．２中樣本賭算法，我們將圖２．２形式信號(hào)分別轉(zhuǎn)化為相應(yīng)樣本賭值。表２．１中記逡逑錄了每個(gè)方向上力與力矩樣本賭在每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)水平下的均值和方差，并通過方差分析得到逡逑每個(gè)分量下的Ｐ值。從結(jié)果來看，垂直（ｖｅｒｔｉｃａｌ）方向上力的樣本賭虹＝０．０１４４）和前后（ＡＰ）逡逑方向上力矩的樣本賭（Ｐ邋＝邋０．０３８７）都顯示出在Ｓ風(fēng)險(xiǎn)水平上的顯著性差異，而其余四個(gè)逡逑分量在不同群組中并沒有不同。另外我們還發(fā)現(xiàn)，運(yùn)兩個(gè)顯著的變量數(shù)值隨著風(fēng)險(xiǎn)水平逡逑的升高而降低。逡逑９逡逑

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本文編號(hào)：2806863