本發(fā)明涉及醫(yī)療預(yù)警設(shè)備，具體涉及一種便攜式人體跌倒風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)和預(yù)警系統(tǒng)及其評(píng)價(jià)和預(yù)警方法。

背景技術(shù)：

跌倒(fall)被定義為一個(gè)人無意地、突發(fā)地、非自主地從一個(gè)平坦的或其他固定的，安全的位置摔到地板、地面或一個(gè)更低的位置，包括暈厥或癲癇發(fā)作引發(fā)的狀況。跌倒在社區(qū)老年人中十分常見，在醫(yī)院和專業(yè)護(hù)理機(jī)構(gòu)的發(fā)生率也相當(dāng)普遍。

跌倒對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)和醫(yī)務(wù)工作者而言是一個(gè)較大的醫(yī)療負(fù)擔(dān)。

每年有30～40％社區(qū)老年人至少跌倒一次，而專業(yè)護(hù)理機(jī)構(gòu)的老年人跌倒比例是前者的三倍。

據(jù)估計(jì)，2～12％的住院病人在住院期間至少跌倒過一次；跌倒是醫(yī)院最常見的意外事件。超過84％的住院患者都會(huì)發(fā)生與跌倒相關(guān)的不良事件。

跌倒可引起明顯的不適和疼痛，從而延緩身體痊愈。此外，跌倒與病人的活動(dòng)受限、發(fā)病率增加、僵化和死亡密切相關(guān)。

患者在醫(yī)療保健機(jī)構(gòu)發(fā)生的跌倒不僅會(huì)導(dǎo)致自身住院時(shí)間和工作人員工作量的增加，同時(shí)，由于醫(yī)院管理機(jī)構(gòu)需要處理跌倒患者/家屬的投訴，調(diào)解與患者之間的訴訟，甚至需要法醫(yī)勘驗(yàn)，因此直接導(dǎo)致醫(yī)療機(jī)構(gòu)成本的增加。

雖然我們無法預(yù)測跌倒的風(fēng)險(xiǎn)，但可以通過一系列預(yù)防措施減少跌倒發(fā)生跌倒預(yù)防的第一步是研究跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型以確定高風(fēng)險(xiǎn)的跌倒患者，這是國際共識(shí)。

美國老年協(xié)會(huì)(theamericangeriatricssociety)和英國老年協(xié)會(huì)(thebritishgeriatricssociety)提倡要針對(duì)社區(qū)老年人跌倒、步態(tài)異常和/或平衡受損進(jìn)行相關(guān)的多因素跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決無法客觀量化人體在運(yùn)動(dòng)過程中人體跌倒風(fēng)險(xiǎn)的問題，并且無法對(duì)跌倒風(fēng)險(xiǎn)較高的人群進(jìn)行跌倒風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，本發(fā)明提出了一種便攜式人體跌倒風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)和預(yù)警系統(tǒng)及其評(píng)價(jià)和預(yù)警方法，彌補(bǔ)目前沒有辦法提前預(yù)警跌倒風(fēng)險(xiǎn)的空白。

本發(fā)明的一個(gè)目的在于提出一種便攜式人體跌倒風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)和預(yù)警系統(tǒng)。

本發(fā)明的便攜式人體跌倒風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)和預(yù)警系統(tǒng)包括：加速度傳感器、人體姿態(tài)信號(hào)采集單元、信號(hào)預(yù)處理單元、跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)分析單元、跌倒預(yù)警輸出單元和預(yù)警單元；其中，加速度傳感器佩戴或攜帶在人體上；加速度傳感器連接至人體姿態(tài)信號(hào)采集單元；人體姿態(tài)信號(hào)采集單元、信號(hào)預(yù)處理單元、跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)分析單元、跌倒預(yù)警輸出單元和預(yù)警單元依次連接；加速度傳感器測量人體在運(yùn)動(dòng)過程中的加速度；人體姿態(tài)信號(hào)采集單元實(shí)時(shí)記錄，并形成加速度信號(hào)的時(shí)間序列；信號(hào)預(yù)處理單元將加速度信號(hào)進(jìn)行相空間重構(gòu)并完成去噪處理，得到去噪后的時(shí)間序列，按照伊藤方程模型通過極大似然方法估計(jì)出漂移項(xiàng)參數(shù)和擴(kuò)散項(xiàng)參數(shù)；跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)分析單元將估計(jì)得到的伊藤方程模型，利用首次穿越方法，得到狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率密度分布，將狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率密度分布的特征作為個(gè)體的當(dāng)前跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，并將該個(gè)體的人體跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)存入數(shù)據(jù)庫；跌倒預(yù)警輸出單元將個(gè)體的實(shí)時(shí)跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)與數(shù)據(jù)庫不同人群的跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行比對(duì)，輸出匹配的跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；如果當(dāng)前的跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)達(dá)到預(yù)先設(shè)定的預(yù)警等級(jí)時(shí)，立即通過預(yù)警單元進(jìn)行語音、視覺或者振動(dòng)的方式報(bào)警。

加速度傳感器單獨(dú)佩戴或攜帶在人體上，或者是內(nèi)置在由人體隨身佩戴或攜帶的便攜式設(shè)備，如手環(huán)、手機(jī)或手表中，或者與此便攜式設(shè)備配套的設(shè)備中。加速度信號(hào)的采樣頻率為100hz～300hz。

預(yù)警單元內(nèi)置在由人體隨身佩戴或攜帶的便攜式設(shè)備中。

本發(fā)明的另一個(gè)目的在于提供一種便攜式人體跌倒風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)和預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警方法。

本發(fā)明的便攜式人體跌倒風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)和預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警方法，包括以下步驟：

1)建立跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的數(shù)據(jù)庫：

a)來自多個(gè)不同跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的人群的個(gè)體作為樣本，按照跌倒風(fēng)險(xiǎn)的不同，從低到高劃分為多個(gè)跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；

b)樣品佩戴或攜帶的加速度傳感器測量一個(gè)樣本在運(yùn)動(dòng)過程中的加速度；

c)人體姿態(tài)信號(hào)采集單元實(shí)時(shí)記錄，并形成加速度信號(hào)的時(shí)間序列；

d)信號(hào)預(yù)處理單元將加速度信號(hào)進(jìn)行相空間重構(gòu)并完成去噪處理，得到去噪后的時(shí)間序列，按照伊藤方程模型通過極大似然方法估計(jì)出漂移項(xiàng)參數(shù)和擴(kuò)散項(xiàng)參數(shù)；

e)跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)分析單元將估計(jì)得到的伊藤方程模型，利用首次穿越方法，得到狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率密度分布，將狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率密度分布的特征作為樣本的跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)pt；

f)重復(fù)步驟b)～e)，直至完成所有樣本的跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；

g)統(tǒng)計(jì)位于不同跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的樣本的跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)所在的區(qū)間，并將此區(qū)間作為相應(yīng)跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)區(qū)間，建立跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的數(shù)據(jù)庫，存在跌倒預(yù)警輸出單元；

h)根據(jù)跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)由低到高，設(shè)定預(yù)警等級(jí)；

2)佩戴或攜帶在人體上的加速度傳感器測量人體在運(yùn)動(dòng)過程中的加速度；

3)人體姿態(tài)信號(hào)采集單元實(shí)時(shí)記錄，并形成加速度信號(hào)的時(shí)間序列st；

4)信號(hào)預(yù)處理單元將加速度信號(hào)進(jìn)行相空間重構(gòu)并完成去噪處理，得到去噪后的時(shí)間序列xt，按照伊藤方程模型通過極大似然方法估計(jì)出漂移項(xiàng)參數(shù)和擴(kuò)散項(xiàng)參數(shù)；

5)跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)分析單元將估計(jì)得到的伊藤方程模型，利用首次穿越方法，得到狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率密度分布，將狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率密度分布的特征作為個(gè)體的當(dāng)前跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)pt；

6)跌倒預(yù)警輸出單元將個(gè)體的實(shí)時(shí)跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)與數(shù)據(jù)庫的跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)區(qū)間進(jìn)行比對(duì)，輸出相匹配的跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；并將該個(gè)體的人體跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)存入數(shù)據(jù)庫；

7)如果當(dāng)前的跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)達(dá)到預(yù)先設(shè)定的預(yù)警等級(jí)時(shí)，立即通過預(yù)警單元進(jìn)行語音、視覺或者振動(dòng)的方式報(bào)警。

其中，在步驟1)中，樣本的數(shù)量為500人以上；跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為4～10級(jí)。

在步驟4)中，具體包括以下步驟：

i.采用塔肯斯定理(takens’theorem)相空間重建方法，其中通過關(guān)聯(lián)維數(shù)和互信息方法確定嵌入維數(shù)m和延遲時(shí)間τ；

ii.采用局部流形投影方法或基于相空間辛幾何的主成分分析完成相空間去噪；

iii.對(duì)相空間去噪后的信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馊コ▌?dòng)趨勢，得到去噪后的時(shí)間序列xt；

iv.基于xt和伊藤方程，利用極大似然估計(jì)方法估計(jì)得到伊藤方程的兩個(gè)參數(shù)：漂移項(xiàng)μt和擴(kuò)散項(xiàng)參數(shù)σt。

在步驟5)中，具體包括以下步驟：

i.將估計(jì)得到的伊藤方程模型作為人體跌倒風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測模型；

ii.利用首次穿越方法求解得到的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率密度分布，選擇分布曲線的最大值與對(duì)應(yīng)的時(shí)間的比值特征作為個(gè)體當(dāng)前跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)pt；其中，個(gè)體的當(dāng)前跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)pt是由個(gè)體行走的當(dāng)前時(shí)刻的前20秒至180秒內(nèi)的加速度信號(hào)確定。

本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)：

本發(fā)明首先加速度傳感器的加速度信號(hào)，按照伊藤方程模型估計(jì)出漂移項(xiàng)參數(shù)和擴(kuò)散項(xiàng)參數(shù)；將估計(jì)得到的伊藤方程模型，利用首次穿越方法，得到狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率密度分布；最后，將狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率密度分布的特征作為個(gè)體的當(dāng)前跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，輸出匹配的跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，如果當(dāng)前的跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)達(dá)到預(yù)先設(shè)定的預(yù)警等級(jí)時(shí)，立即通過語音、視覺或者振動(dòng)的方式報(bào)警。本發(fā)明首先是從便攜式設(shè)備入手，例如簡易加速度傳感器、手機(jī)和手環(huán)等配備，通過記錄人體運(yùn)動(dòng)行為的加速度序列，對(duì)人體跌倒風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)、預(yù)測和預(yù)警。

本發(fā)明主要是運(yùn)用了非線性隨機(jī)動(dòng)力學(xué)里面的首次穿越的分析方法對(duì)加速度信號(hào)進(jìn)行處理，首次將可用于處理非線性隨機(jī)信號(hào)的方法運(yùn)用到了人體身上，這種方法分析得到的數(shù)據(jù)更能體現(xiàn)出人體本質(zhì)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，預(yù)測得到的跌倒風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)更準(zhǔn)確；由于這套系統(tǒng)簡約方便，便于為大眾日常鍛煉提供客觀量化的依據(jù)；本發(fā)明的方法具有良好的魯棒性以及運(yùn)算速度，能夠快速全面準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)出跌倒的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的便攜式人體跌倒風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)和預(yù)警系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；

圖2為本發(fā)明的便攜式人體跌倒風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)和預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警方法的流程圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖，通過具體實(shí)施例，進(jìn)一步闡述本發(fā)明。

如圖1所示，本實(shí)施例的便攜式人體跌倒風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)和預(yù)警系統(tǒng)包括：加速度傳感器、人體姿態(tài)信號(hào)采集單元、信號(hào)預(yù)處理單元、跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)分析單元、跌倒預(yù)警輸出單元和預(yù)警單元；其中，加速度傳感器佩戴或攜帶在人體上；加速度傳感器連接至人體姿態(tài)信號(hào)采集單元；人體姿態(tài)信號(hào)采集單元、信號(hào)預(yù)處理單元、跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)分析單元、跌倒預(yù)警輸出單元和預(yù)警單元依次連接。

本實(shí)施例的便攜式人體跌倒風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)和預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警方法，包括以下步驟：

1)建立跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的數(shù)據(jù)庫：

a)來自500不同跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的人群的個(gè)體作為樣本，按照跌倒風(fēng)險(xiǎn)的不同，從低到高劃分為4個(gè)跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，分別為：無跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)、輕度跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)、中度跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和高危跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；

b)樣品佩戴加速度傳感器測量一個(gè)樣本在運(yùn)動(dòng)過程中的加速度；

c)人體姿態(tài)信號(hào)采集單元實(shí)時(shí)記錄，并形成加速度信號(hào)的時(shí)間序列；

d)信號(hào)預(yù)處理單元將加速度信號(hào)進(jìn)行相空間重構(gòu)并完成去噪處理，得到去噪后的時(shí)間序列，按照伊藤方程模型通過極大似然方法估計(jì)出漂移項(xiàng)參數(shù)和擴(kuò)散項(xiàng)參數(shù)；

e)跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)分析單元將估計(jì)得到的伊藤方程模型，利用首次穿越方法，得到狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率密度分布，將狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率密度分布的特征作為樣本的跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)pt；

f)重復(fù)步驟b)～e)，直至完成所有樣本的跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；

g)統(tǒng)計(jì)位于不同跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的樣本的跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)所在的區(qū)間，并將此區(qū)間作為相應(yīng)跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)區(qū)間，建立跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的數(shù)據(jù)庫；

h)根據(jù)跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)由低到高，將中度跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和高危跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)設(shè)定為預(yù)警等級(jí)；

2)佩戴在人體上的加速度傳感器(如手環(huán)或手表，包含加速度傳感器的腰帶，加速度傳感器模塊等)或者攜帶在身體上的手機(jī)等，測量人體在運(yùn)動(dòng)過程中的加速度；

3)人體姿態(tài)信號(hào)采集單元實(shí)時(shí)記錄，并形成加速度信號(hào)的時(shí)間序列st；

4)信號(hào)預(yù)處理單元將加速度信號(hào)進(jìn)行相空間重構(gòu)并完成去噪處理，得到去噪后的時(shí)間序列xt，按照伊藤方程模型通過極大似然方法估計(jì)出漂移項(xiàng)參數(shù)和擴(kuò)散項(xiàng)參數(shù)；

5)跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)分析單元將估計(jì)得到的伊藤方程模型，利用首次穿越方法，得到狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率密度分布，將狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率密度分布的特征作為個(gè)體的當(dāng)前跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)pt；

6)跌倒預(yù)警輸出單元將個(gè)體的實(shí)時(shí)跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)與數(shù)據(jù)庫的跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)區(qū)間進(jìn)行比對(duì)，輸出相匹配的跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；并將該個(gè)體的人體跌倒風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)存入數(shù)據(jù)庫；

7)如果當(dāng)前的跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為中度跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)或高危跌倒風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)時(shí)，立即通過預(yù)警單元進(jìn)行語音、視覺或者振動(dòng)的方式報(bào)警。

最后需要注意的是，公布實(shí)施例的目的在于幫助進(jìn)一步理解本發(fā)明，但是本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以理解：在不脫離本發(fā)明及所附的權(quán)利要求的精神和范圍內(nèi)，各種替換和修改都是可能的。因此，本發(fā)明不應(yīng)局限于實(shí)施例所公開的內(nèi)容，本發(fā)明要求保護(hù)的范圍以權(quán)利要求書界定的范圍為準(zhǔn)。