步态训练矫正仪测量系统的步态数据分析方法
【专利摘要】本发明公开了一种步态训练矫正仪测量系统的步态数据分析方法，步骤一：固定惯性传感器于待测人体的小腿或大腿的正前部；步骤二：终端机采集惯性传感器的重力传感值；步骤三：将重力传感值数据发送至主机；步骤四：主机读取重力传感值和预设的待测人体限定的行走距离；步骤五：通过重力传感值推算待测人体步态参数；步骤六：保存处理结果数据；步骤七：主机读取重力传感值数据和预设的待测人体的行走时间，人工输入步行距离；步骤八：通过重力传感值推算待测人体步态参数；步骤九：保存处理结果数据。本发明能快速准确的分析待测人体的步态数据，为制备医疗器具、康复器具提供可靠依据，也可以帮助医生为判断步态表现、制定康复方案提供准确依据。
【专利说明】步态训练矫正仪测量系统的步态数据分析方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及人体步态数据分析，尤其是一种步态训练矫正仪测量系统的步态数据分析方法。
【背景技术】
[0002]这些年来由于急性脑血管病所致的偏瘫患者和由于外伤性精髓损伤所致的偏瘫患者越来越多，而这些病症给患者造成了正常人难以想象的精神和肉体痛苦，并且存在步态异常现象。步态是人体结构与功能、运动调节系统、行为及心理活动在行走时的外在表现，其中某个系统或某些方面的功能障碍，都可引起步态异常。人体步态分析是研究人体步行规律的检查方法，通过分析人体的步长、步幅、步速、步频、步宽、足偏角、步行周期等步态特征，可以揭示人体步态异常的关键环节、影响因素、功能等等，也可以帮助医生判断引起病理步态的原因、指导医生制定准确的治疗方案、检测病人在治疗过程中的恢复情况。
[0003]传统的步态数据分析方法非常简单，通过收集利用卷尺、秒表、量角器等测量工具以及能留下足印的相应物品测得的步距，来粗略推算步速、步频等数据，分析的步态特征较少、效率较低、且分析的准确性也较差。
[0004]专利号为ZL201220603249.8的中国实用新型，公开了一种《基于步态训练矫正仪的测量系统》，它彻底改变了传统的利用卷尺、秒表、量角器等测量工具对步态数据进行测量的落后现状。
【发明内容】
[0005]本发明的目的在于:提供一种步态训练矫正仪测量系统的步态数据分析方法，能快速、准确的分析待测人体的步态数据，为制备医疗器具、康复器具提供可靠依据，也可以帮助医生为判断步态表现、制定康复方案提供准确依据。
`[0006]为实现上述目的，本发明可采取下述技术方案:
[0007]—种步态训练矫正仪测量系统的步态数据分析方法，所述步态训练矫正仪测量系统包括:步态训练矫正仪和主机，所述步态训练矫正仪包括:终端机以及与所述终端机连接的惯性传感器，步态训练矫正仪与所述主机无线连接，其特征在于包括如下步骤:
[0008]步骤一:将惯性传感器固定在待测人体的小腿或大腿的正前部，使腿部摆动方向与惯性传感器感应面垂直相切，用于感应待测人体行走时小腿或大腿的重力传感值；
[0009]步骤二:所述终端机采集惯性传感器的重力传感值数据；
[0010]步骤三:终端机通过无线通讯模块将重力传感值数据发送至主机；
[0011]步骤四:主机读取重力传感值数据和预设的待测人体限定的行走距离；
[0012]步骤五:通过重力传感值推算待测人体步态参数
[0013]a.通过重力传感值推算出待测人体腿部角度的变化:
[0014]g=A+K*COS(0)，其中Θ为腿部角度，g为重力传感值，A，K为常数；
[0015]b.待测人体在行走过程中，随着腿部周期性摆动，重力传感值呈“大一小一大”周期性的变化，每个周期选取以下关键标记点:
[0016]标记点Nll为传感值开始连续上升，即摆动相开始时间点，
[0017]标记点N12为惯性传感值大于脉冲触发关闭阀值的时间点，
[0018]标记点N13为最大传感值时间点，
[0019]标记点N14为传感值低于脉冲触发开启阀值的时间点，
[0020]标记点N15为传感值低于站立状态传感值的时间点，
[0021]标记点N21为下一个周期传感值开始连续上升的摆动相开始点，
[0022]......[0023]标记点N7为结束步行点，即开始长时间站立的时间点，
[0024]则:
[0025]总步数:统计波峰和波谷数量，可以得到步数
[0026]总步行时间:标记点NI I至N7之间的时间
[0027]步频:总步数/总步行时间
[0028]步行周期:标记点NI I至标记点N21为完整的一个步行周期，步行周期为ρ=(Ν21-Ν11)
[0029]平均步行周期:总步行时间/总步数
[0030]步行速度:限定距离除以总步行时间
[0031]步长:步行速度*步行周期
[0032]平均步长:总距离/总步数
[0033]摆动相:标记点Nll至N15为该步摆动相
[0034]平均摆动相:每一步摆动相之和除以总步数
[0035]站立相:标记点N15至N21为该步站立相
[0036]平均站立相:每一步站立相之和除以总步数；
[0037]步骤六:保存处理结果数据至主机的数据库中；
[0038]步骤七:主机读取重力传感值数据和预设的待测人体的行走时间即限定时间，人工输入步行距离；
[0039]步骤八:通过重力传感值推算待测人体步态参数
[0040]c.通过重力传感值推算出待测人体腿部角度的变化:
[0041]g=A+K*COS(0)，其中Θ为腿部角度，g为重力传感值，A，K为常数；
[0042]d.待测人体在行走过程中，随着腿部周期性摆动，重力传感值呈“大一小一大”周期性的变化，每个周期选取以下关键标记点:
[0043]标记点Nll为传感值开始连续上升，即摆动相开始时间点，
[0044]标记点N12为惯性传感值大于脉冲触发关闭阀值的时间点，
[0045]标记点N13为最大传感值时间点，
[0046]标记点N14为传感值低于脉冲触发开启阀值的时间点，
[0047]标记点N15为传感值低于站立状态传感值的时间点，
[0048]标记点N21为下一个周期传感值开始连续上升的摆动相开始点，
[0049]......[0050]则:[0051]总步数:统计波峰和波谷数量，可以得到步数
[0052]总步行时间:预设的待测人体的行走时间
[0053]步频:总步数/总步行时间
[0054]步行周期:标记点NI I至标记点N21为完整的一个步行周期，步行周期为ρ=(Ν21-Ν11)
[0055]平均步行周期:总步行时间/总步数
[0056]步行速度:步行距离除以总步行时间
[0057]步长:步行速度*步行周期
[0058]平均步长:总距离/总步数
[0059]摆动相:标记点Nll至N15为该步摆动相
[0060]平均摆动相:每一步摆动相之和除以总步数
[0061]站立相:标记点N15至N21为该步站立相
[0062]平均站立相:每一步站立相之和除以总步数；
[0063]步骤九:保存处理结果数据至主机的数据库中。
[0064]在所述步骤五、步骤八进行之前，所述主机先对原始数据进行过滤，消除干扰信
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[0065]与现有技术相比本发明的有益效果是:由于采用上述技术方案，将惯性传感器固定在待测人体的小腿或大腿的正前部，使腿部摆动方向与惯性传感器感应面垂直相切，用于感应待测人体行走时小腿或大腿的重力传感值，主机通过读取重力传感值数据和预设的待测人体限定的行走距离(限距模式)，能快速、准确的推算待测人体的腿部摆动角度、总步数、总步行时间、步频、步行周期、平均步行周期、步行速度、步长、平均步长、摆动相、平均摆动相、站立相及平均站立相等步态参数，为制备医疗器具、康复器具提供可靠依据，也可以帮助医生为判断步态表现、制定康复方案提供有价值的量化依据；主机通过读取重力传感值数据和预设的待测人体的行走时间即限定时间，可以根据实际情况输入预设的行走时间，能够分时段分析步态的功能，进一步了解待测人体在步行一段时间后，步态随时间变化的情况。
【专利附图】
【附图说明】
[0066]图1是本发明所述的步态训练矫正仪的结构示意图；
[0067]图2是图1中惯性传感器的角度变化示意图；
[0068]图3是重力传感值与腿部摆动角的关系；
[0069]图4是重力传感值的动态示意图。
【具体实施方式】
[0070]如图1至4所示，本发明一种步态训练矫正仪测量系统的步态数据分析方法，所述步态训练矫正仪测量系统包括:步态训练矫正仪和主机，所述步态训练矫正仪包括:终端机以及与所述终端机连接的惯性传感器，步态训练矫正仪与所述主机无线连接，包括如下步骤:
[0071]步骤一:将惯性传感器固定在待测人体的小腿或大腿的正前部，使腿部摆动方向与惯性传感器感应面垂直相切，用于感应待测人体行走时小腿或大腿的重力传感值；
[0072]步骤二:所述终端机采集惯性传感器的重力传感值数据；
[0073]步骤三:终端机通过无线通讯模块将重力传感值数据发送至主机；
[0074]步骤四:主机读取重力传感值数据和预设的待测人体限定的行走距离；
[0075]步骤五:通过重力传感值推算待测人体步态参数
[0076]a.通过重力传感值推算出待测人体腿部角度的变化:
[0077]g=A+K*COS(0)，其中Θ为腿部角度，g为重力传感值，A，K为常数；
[0078]b.待测人体在行走过程中，随着腿部周期性摆动，重力传感值呈“大一小一大”周期性的变化，每个周期选取以下关键标记点:
[0079]标记点Nll为传感值开始连续上升，即摆动相开始时间点，
[0080]标记点N12为惯性传感值大于脉冲触发关闭阀值的时间点，
[0081]标记点N13为最大传感值时间点，
[0082]标记点N14为传感值低于脉冲触发开启阀值的时间点，
[0083]标记点N15为传感值低于站立状态传感值的时间点，
`[0084]标记点N21为下一个周期传感值开始连续上升的摆动相开始点，
[0085]......[0086]标记点N7为结束步行点，即开始长时间站立的时间点，
[0087]则:
[0088]总步数:统计波峰和波谷数量，可以得到步数
[0089]总步行时间:标记点NI I至N7之间的时间
[0090]步频:总步数/总步行时间
[0091 ]步行周期:标记点NI I至标记点N21为完整的一个步行周期，步行周期为ρ=(Ν21-Ν11)
[0092]平均步行周期:总步行时间/总步数
[0093]步行速度:限定距离除以总步行时间
[0094]步长:步行速度*步行周期
[0095]平均步长:总距离/总步数
[0096]摆动相:标记点Nll至N15为该步摆动相
[0097]平均摆动相:每一步摆动相之和除以总步数
[0098]站立相:标记点N15至N21为该步站立相
[0099]平均站立相:每一步站立相之和除以总步数；
[0100]步骤六:保存处理结果数据至主机的数据库中；
[0101]步骤七:主机读取重力传感值数据和预设的待测人体的行走时间即限定时间，人工输入步行距离；
[0102]步骤八:通过重力传感值推算待测人体步态参数
[0103]c.通过重力传感值推算出待测人体腿部角度的变化:
[0104]g=A+K*COS(0)，其中Θ为腿部角度，g为重力传感值，A，K为常数；
[0105]d.待测人体在行走过程中，随着腿部周期性摆动，重力传感值呈“大一小一大”周期性的变化，每个周期选取以下关键标记点:[0106]标记点Nll为传感值开始连续上升，即摆动相开始时间点，
[0107]标记点N12为惯性传感值大于脉冲触发关闭阀值的时间点，
[0108]标记点N13为最大传感值时间点，
[0109]标记点N14为传感值低于脉冲触发开启阀值的时间点，
[0110]标记点N15为传感值低于站立状态传感值的时间点，
[0111]标记点N21为下一个周期传感值开始连续上升的摆动相开始点，
[0112]......[0113]则:
[0114]总步数:统计波峰和波谷数量，可以得到步数
[0115]总步行时间:预设的待测人体的行走时间
[0116]步频:总步数/总步行时间
[0117]步行周期:标记点NI I至标记点N21为完整的一个步行周期，步行周期为ρ=(Ν21-Ν11)
[0118]平均步行周期:总步行时间/总步数
[0119]步行速度:步行距离除以总步行时间
[0120]步长:步行速度*步行周期
[0121]平均步长:总距离/总步`数
[0122]摆动相:标记点Nll至N15为该步摆动相
[0123]平均摆动相:每一步摆动相之和除以总步数
[0124]站立相:标记点N15至N21为该步站立相
[0125]平均站立相:每一步站立相之和除以总步数；
[0126]例如，6分钟限时测试模式，可以分成3个时段，即每两分钟为一个时段。对每个时间段可以分析出上述的各个步态参数，同时，可以分析6分钟整个时间段的上述各个指标。通过比较每个时间段的步态参数，可以了解患者体力，肌肉力量等指标随时间变化的情况。
[0127]步骤九:保存处理结果数据至主机的数据库中。
[0128]作为优选，在所述步骤五、步骤八进行之前，所述主机先对原始数据进行过滤，消除干扰信号。
【权利要求】
1.一种步态训练矫正仪测量系统的步态数据分析方法，所述步态训练矫正仪测量系统包括:步态训练矫正仪和主机，所述步态训练矫正仪包括:终端机以及与所述终端机连接的惯性传感器，步态训练矫正仪与所述主机无线连接，其特征在于包括如下步骤: 步骤一:将惯性传感器固定在待测人体的小腿或大腿的正前部，使腿部摆动方向与惯性传感器感应面垂直相切，用于感应待测人体行走时小腿或大腿的重力传感值； 步骤二:所述终端机采集惯性传感器的重力传感值数据； 步骤三:终端机通过无线通讯模块将重力传感值数据发送至主机； 步骤四:主机读取重力传感值数据和预设的待测人体限定的行走距离； 步骤五:通过重力传感值推算待测人体步态参数 a.通过重力传感值推算出待测人体腿部角度的变化: g=A+K*COS(0)，其中Θ为腿部角度，g为重力传感值，A，K为常数； b.待测人体在行走过程中，随着腿部周期性摆动，重力传感值呈“大一小一大”周期性的变化，每个周期选取以下关键标记点: 标记点Nll为传感值开始连续上升，即摆动相开始时间点， 标记点N12为惯性传感值大于脉冲触发关闭阀值的时间点， 标记点N13为最大传感值时间点， 标记点N14为传感值低于脉冲触发开启阀值的时间点， 标记点N15为传感值低于站立状态传感值的时间点， 标记点N21为下一个周期传感值开始连续上升的摆动相开始点， 标记点N7为结束步行点，即开始长时间站立的时间点， 则: 总步数:统计波峰和波谷数量，可以得到步数 总步行时间:标记点Nll至N7之间的时间 步频:总步数/总步行时间 步行周期:标记点Nll至标记点N21为完整的一个步行周期,步行周期为ρ=(Ν21-Ν11) 平均步行周期:总步行时间/总步数 步行速度:限定距离除以总步行时间 步长:步行速度*步行周期 平均步长:总距离/总步数 摆动相:标记点Nll至N15为该步摆动相 平均摆动相:每一步摆动相之和除以总步数 站立相:标记点N15至N21为该步站立相 平均站立相:每一步站立相之和除以总步数； 步骤六:保存处理结果数据至主机的数据库中； 步骤七:主机读取重力传感值数据和预设的待测人体的行走时间即限定时间，人工输入步行距离； 步骤八:通过重力传感值推算待测人体步态参数 c.通过重力传感值推算出待测人体腿部角度的变化:g=A+K*COS(0)，其中Θ为腿部角度，g为重力传感值，Α，K为常数； d.待测人体在行走过程中，随着腿部周期性摆动，重力传感值呈“大一小一大”周期性的变化，每个周期选取以下关键标记点: 标记点Nll为传感值开始连续上升，即摆动相开始时间点， 标记点N12为惯性传感值大于脉冲触发关闭阀值的时间点， 标记点N13为最大传感值时间点， 标记点N14为传感值低于脉冲触发开启阀值的时间点， 标记点N15为传感值低于站立状态传感值的时间点， 标记点N21为下一个周期传感值开始连续上升的摆动相开始点， 则: 总步数:统计波峰和波谷数量，可以得到步数 总步行时间:预设的待测人体的行走时间 步频:总步数/总步行时 间 步行周期:标记点Nll至标记点N21为完整的一个步行周期,步行周期为ρ=(Ν21-Ν11) 平均步行周期:总步行时间/总步数 步行速度:步行距离除以总步行时间 步长:步行速度*步行周期 平均步长:总距离/总步数 摆动相:标记点Nll至N15为该步摆动相 平均摆动相:每一步摆动相之和除以总步数 站立相:标记点N15至N21为该步站立相 平均站立相:每一步站立相之和除以总步数； 步骤九:保存处理结果数据至主机的数据库中。
2.根据权利要求1所述的步态训练矫正仪测量系统的步态数据分析方法，其特征在于: 在所述步骤五、步骤八进行之前，所述主机先对原始数据进行过滤，消除干扰信号。
【文档编号】A61B5/11GK103549959SQ201310556587
【公开日】2014年2月5日 申请日期:2013年11月11日 优先权日:2013年11月11日
【发明者】应佳伟, 许志生, 钱增友, 张金辉, 张红伟 申请人:杭州共远科技有限公司