發(fā)布時間：2020-08-28 01:00

【摘要】：當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,使其活動能力降低,健康狀況惡化。如何幫助老年人降低跌倒風險,預防跌倒傷害的發(fā)生成為我們研究的目的。本文針對這兩個問題展開了如下研究：(1)采用基于足底動力學數(shù)據量化樣本熵描述的步態(tài)特征構建了老年人跌倒風險評估模型。數(shù)據源于對101例馬連洼社區(qū)50歲以上老年人的問卷調查,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“老年人跌倒風險評估量表”的風險評分將被試者分為“高風險”,“中風險”和“低風險”三組,考慮人口統(tǒng)計學變量、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險評估模型的潛在解釋變量。首先,對每一個潛在解釋變量分別做三水平方差分析(ANOVA),結果顯示,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)在不同風險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跌倒風險水平建立有序多分類Logit模型。(2)利用微機電(MEMS)傳感器采集的慣性信號,建立了基于隱馬爾可夫模型的跌倒行為實時檢測模型。通過實驗模擬老年人在向后跌倒的過程,采集原始慣性信號,建立基于合加速度與合角速度的兩個HMM。計算訓練HMM下,觀測序列的后驗概率作為跌倒信號的匹配程度。通過計算在ADL下的匹配度和跌倒時的匹配度,利用支持向量機確定ADL和跌倒的最大分離邊界。通過滑窗過程實現(xiàn)對跌倒動作的實時檢測。我們通過對18位被試者進行跌倒和ADL動作的采集,每位被試者進行20次跌倒實驗和5次四種動作的ADL實驗。將采樣動作中的180例跌倒作為隱馬爾可夫模型的訓練樣本,108例跌倒和216例ADL作為跌倒分離邊界的訓練樣本,72例跌倒和144例ADL作為檢驗樣本,進行建模識別。結果顯示,在對檢驗樣本中的跌倒識別中,預測精度(Correct Rate)達到94.91,敏感度(Sensitivity)97.22%,特異性(Specificity)93.75%的效果,相比單一對加速度建模的跌倒識別,在識別敏感度上有了進一步提升。
【學位授予單位】：深圳大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：C81
【圖文】：

我們通過ＡＭＩＴＳ維測力平臺獲取了被試者在正常走動過程中的足部動態(tài)數(shù)據，其逡逑中包括地面反作用力（ＧＲＦ卿力矩（ＧＲＭ）分別在前后、內外和垂直王個方向上的六個變逡逑量。圖２．１展示了一個被試對象足底力學信號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—個支撐相內ＧＲＦ和０１成［在；方向（前后、內外和垂直）分量的信號圖像逡逑在本文中，樣本賭被用來量化動態(tài)信號不規(guī)則程度。在計算前，我們需要先對每一逡逑列數(shù)據除Ｗ被試者自身的體重，Ｗ消除不同個體體重差異對樣本賭計算造成的不一致性逡逑影響。由于所采集單一支撐相信號長度在２６？６５邋（化５２ｓ？１．３化）之間，運并不能滿足樣逡逑本賭算法對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首尾連接，形成長序列用作樣本賭計算。運里，我們采用同樣方式，將兩次采樣逡逑Ｗ及左右腳分別按＝個方向上的力和力矩進行拼接，形成整條時間序列數(shù)據。圖２．１分別逡逑給出了垂直方向上ＧＲＦ和前后方向上ＧＲＭ信號拼接后的直觀形態(tài)。對于參數(shù)ｒ和ｍ，我逡逑們選用推薦值（ｍ�。�

我們通過ＡＭＩＴＳ維測力平臺獲取了被試者在正常走動過程中的足部動態(tài)數(shù)據，其逡逑中包括地面反作用力（ＧＲＦ卿力矩（ＧＲＭ）分別在前后、內外和垂直王個方向上的六個變逡逑量。圖２．１展示了一個被試對象足底力學信號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—個支撐相內ＧＲＦ和０１成［在；方向（前后、內外和垂直）分量的信號圖像逡逑在本文中，樣本賭被用來量化動態(tài)信號不規(guī)則程度。在計算前，我們需要先對每一逡逑列數(shù)據除Ｗ被試者自身的體重，Ｗ消除不同個體體重差異對樣本賭計算造成的不一致性逡逑影響。由于所采集單一支撐相信號長度在２６？６５邋（化５２ｓ？１．３化）之間，運并不能滿足樣逡逑本賭算法對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首尾連接，形成長序列用作樣本賭計算。運里，我們采用同樣方式，將兩次采樣逡逑Ｗ及左右腳分別按＝個方向上的力和力矩進行拼接，形成整條時間序列數(shù)據。圖２．１分別逡逑給出了垂直方向上ＧＲＦ和前后方向上ＧＲＭ信號拼接后的直觀形態(tài)。對于參數(shù)ｒ和ｍ，我逡逑們選用推薦值（ｍ取２

邐０．０１７１邋＊逡逑利用２．２中樣本賭算法，我們將圖２．２形式信號分別轉化為相應樣本賭值。表２．１中記逡逑錄了每個方向上力與力矩樣本賭在每個風險水平下的均值和方差，并通過方差分析得到逡逑每個分量下的Ｐ值。從結果來看，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風險水平上的顯著性差異，而其余四個逡逑分量在不同群組中并沒有不同。另外我們還發(fā)現(xiàn)，運兩個顯著的變量數(shù)值隨著風險水平逡逑的升高而降低。逡逑９逡逑

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本文編號：2806863