一种用于检测老年人跌倒风险的智能鞋及方法

本发明属于健康检测，具体涉及一种用于检测老年人跌倒风险的智能鞋及方法。

背景技术：

1、老年人随着年龄的增加，身体机能逐渐下降。具体表现为心肺功能下降、骨质疏松、新陈代谢缓慢。在下肢中表现为下肢稳定性降低、肌肉协调性下降，导致步态不稳，增加跌倒的风险。

2、跌倒是老年人常见危险事件，跌倒后可能会产生骨折、瘫痪、血管破裂、失去意识等情况，严重时甚至会造成死亡。

3、老年人跌倒的后果十分严重，一是对患者及其家人造成经济损失，二是对社会医疗资源造成损失。且老年人跌倒的后果是不可逆的，产生跌倒的老年人比未见跌倒史的老年人更容易产生心理负担也更容易跌倒。

4、目前关于老年人跌倒更多的集中在老年人跌倒后的报警以及跌倒时的防护上，如中国专利申请号为cn201320074900.1公开了一种跌倒检测装置，该技术用于老年人跌倒事件发生后的检测，只能在跌倒事件发生后帮助老年人尽可能的及时就医，降低跌倒事件带来的危害。无法降低跌倒事件的发生率从根源上解决老年人跌倒的问题。

技术实现思路

1、为了克服以上现有技术存在问题，本发明的目的在于提供一种用于检测老年人跌倒风险的智能鞋及其方法，具有事前检测的特点，能够在老年人尚未发生跌倒事件前就给与一定的警示，提高老年人对跌倒事件的防范意识，达到降低跌倒事件发生率的目的。

2、为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

3、一种用于检测老年人跌倒风险的智能鞋，包括智能鞋本体，所述的智能鞋本体包括智能鞋帮面和位于智能鞋帮面底部的智能鞋大底；所述智能鞋帮面上设置有鞋带旋钮和圆形盒体，位于圆形盒体内部放置有电路板、集成模块，所述智能鞋大底后跟部位设计有圆形凹槽，计步器放置在圆形凹槽内，所述智能鞋本体还包含步态检测系统；用于采集足底压力信息，检测老年人足底压力大小；所述步态检测系统中的计步器用于采集人体行走的步数信息。

4、所述智能鞋大底上方有组合鞋垫，所述组合鞋垫包括顶层、中层和底层，所述组合鞋垫顶层是绝缘织物层，中层是压力采集鞋垫，底层是减压鞋垫，所述压力采集鞋垫上表面设置有绝缘织物，所述绝缘织物使用银离子抑菌处理剂进行处理；所述压力采集鞋垫内部封装有8个圆形电阻式薄膜压力传感器。所述智能鞋帮面采用透气性、耐磨性较好的材质，所述智能鞋大底采用发泡tpu弹性体材料，所述智能鞋大底底面还添加一层碳素橡胶，大底防滑耐磨性良好。

5、所述步态检测系统包括压力采集鞋垫、计步器、电路板和集成模块；所述压力采集鞋垫中的压力传感器、计步器与电路板和集成模块电性连接。

6、所述减压鞋垫层的前掌和后跟区域的基础垫上设置跖骨垫和足跟垫，用于减小足底压力；所述基础垫使用eva材料，所述基础垫的前掌和后跟区域设计有椭圆形凹槽。

7、所述前掌区域的椭圆形凹槽长轴和短轴分别为70mm×40mm，圆形凹槽深度为2mm，后跟区域的椭圆形凹槽长轴和短轴分别为40mm×25mm，圆形凹槽深度为2mm；所述前掌凹槽和后跟凹槽内镶嵌有跖骨垫和足跟垫，跖骨垫和足跟垫的厚度为3mm，所述跖骨垫和足跟垫采用硅胶材质。

8、所述电路板及集成模块还包括微处理器，微处理器内设置有数据处理模块，所述微处理器对所述圆形电阻式薄膜压力传感器采集的压力信号数据进行处理，所述微处理器与圆形电阻式薄膜压力传感器之间采用柔性导线连接；

9、数据传输模块，用于将微处理器处理后的数据传输至智能终端，所述数据传输模块选择将蓝牙芯片集成在电路板、集成模块上进行无线传输；

10、供电模块，用于为所述圆形电阻式薄膜压力传感器、数据处理模块、微处理器以及数据传输模块供电，所述供电模块采用锂电池进行供电。

11、所述智能终端包括智能手机、分析模块和可视化模块，可视化模块用于将采集的压力数据和分析的结果进行可视化，并生成专属的健康报告和运动建议；所述分析模块和可视化模块安装于手机的app中；分析模块用于对采集到的压力数据进行分析，获取跌倒风险等级；

12、所述可视化模块用于显示足底不同区域的压力值以及跌倒风险，所述可视化模块包括足底压力中心曲线图像、步数以及风险等级。

13、所述步态检测系统中的压力检测鞋垫用于采集足底压力信息，检测老年人足底压力大小，检测步骤如下：

14、使用者穿着智能鞋，位于鞋垫内的圆形电阻式薄膜压力传感器采集压力信号；

15、采集的压力信号传输至数据处理模块并对信号进行放大，将处理后的压力信号传输至微处理器，然后以数字信号发送至数据传输模块；

16、数据传输模块将数据以蓝牙信号形式传输至智能终端。

17、智能终端的app中的数据分析模块对数据进行处理分析，并将分析后的结果将在app的可视化界面中以足底压力中心曲线图像以及风险等级进行报告。

18、一种用于检测老年人跌倒风险的智能鞋的检测方法，具体的包括跌倒风险阈值的设定方法和检测老年人跌倒风险的方法；

19、所述的跌倒风险阈值的设定方法包括如下步骤：

20、①将受试者通过科学的医疗检测配合berg平衡量表将受试者分为存在跌倒风险和不存在跌倒风险两组，其中存在跌倒风险的人群特征为berg平衡量表得分在21～40分的人群，不存在跌倒风险的人群特征为平衡量表得分在40分以上的人群；

21、②智能鞋本体的压力采集鞋垫采集每位受试者行走时的足底压力数据，并将其以excel表格形式存储至后台文件夹；

22、③在足底压力数据中提取脚印着地时间(t)和压力中心曲线(cop)的轨迹长度作为特征数据；

23、④建立二项logistic回归模型，其中因变量为跌倒风险(1：存在跌倒风险；0：不存在跌倒风险)，自变量为不同人群的步态参数；

24、⑤将分离好的训练集数据导入spss数据分析软件中进行logistic回归分析，得出logistic回归模型为：

25、p＝1/[1+e-(β0+β1x1+β2x2)]

26、其中p为跌倒概率值，β0、β1和β2为logistic回归模型中的常数项和系数，x1和x2为用于预测跌倒风险的特征数据值；

27、④定义风险概率，将跌倒风险人群二次划分定义为低风险和高风险，其中低风险人群为berg平衡量表得分在21～40分且近6个月内无跌倒史无下肢病史的人群，高风险人群为berg平衡量表得分在21～40分且近6个月内有跌倒史的人群；

28、⑤将非风险、低风险和高风险三个人群的测试数据导入已经建立好的logistic回归模型内，计算三个风险等级下所获得的平均跌倒风险概率记为p(a)与p(b)与p(c)，得到每个风险等级的风险概率阈值。

29、一种用于检测老年人跌倒风险的智能鞋的使用方法，包括以下步骤；

30、①打开鞋本体上的圆形盒体中的开关，电池开始供电，智能鞋系统开始工作；

31、②压力检测鞋垫采集足底压力数据，压力检测鞋垫中圆形电阻式薄膜压力传感器采集足底压力信号并转化为电信号，采集的压力数据为足底主要受力部位的压力数据共8组，分别为足底大拇指中心压力数据，前掌跖骨区压力数据，中足区压力数据以及足跟压力数据；其中前掌跖骨区采集压力数据的位置为第一跖趾、第二和第三跖趾关节中间以及第四和第五跖趾关节中间，足弓区采集压力数据的位置为内侧足弓处和外侧足弓处，足跟区域采集压力数据的位置为足跟内侧和外侧；

32、③计步器采集人体步数信息；

33、④数据处理模块将采集的信号进行放大和滤波；

34、⑤将处理后的信号传输至微控制器中转换为数字信号；

35、⑥转换后的数据经过数据传输模块即蓝牙模块进行无线传输至智能终端；

36、⑦智能终端中分析模块将获取的足底压力数据进行提取；

37、具体的从最压力数据中提取脚印着地时间以及压力中心曲线cop的轨迹长度作为特征数据；

38、⑧将获取的脚印着地时间以及压力中心曲线cop的轨迹长度数据导入至建立好的logistic回归模型：

39、p＝1/[1+e-(β0+β1x1+β2x2)

40、将计算出跌倒风险概率与预先设定的跌倒概率阈值进行比较得出跌倒风险等级；

41、⑧智能终端中可视化模块以app为载体，包括足底压力中心曲线显示模块以及风险报告模块。

42、所述可视化模块使用步骤如下:

43、使用者先打开蓝牙点击配对功能与所穿着的智能鞋系统进行配对；

44、点击app登录界面，进行登录，登陆后点击下方导航中的“我的”录入个人信息；

45、点击下方导航中“数据显示”查看足底压力数据以及足底压力中心曲线图；

46、点击下方导航“健康管理”查看跌倒风险报告。本发明的有益效果：

47、本发明能在老年人日常生活中进行老年人跌倒风险的检测，并根据检测结果生成健康报告，并提出运动改善的建议，从根本上降低老年人跌倒事件的发生率。该智能鞋包括智能鞋本体、步态检测系统、及智能终端，所述步态检测系统包含压力检测鞋垫、计步器、电路板和集成模块。压力检测系统能采集足底压力信息并搭配电路板和集成模块对实时采集的足底压力数据进行预处理，包括去噪、归一化等操作，然后将预处理后的数据输入到之前建立的logistic回归模型中，计算出老年人的跌倒概率；移动智能终端能将检测的结果进行可视化并及时给出跌倒的风险预警搭配给出的运动建议，提高老年人在跌倒事件上的警惕，提高老年人的安全防护能力，从根本上预防老年人跌倒。