一种基于角速度信号的步态事件点检测方法

本发明涉及步态检测技术领域，尤其是一种基于角速度信号的步态事件点检测方法。

背景技术：

脑卒中又称中风、脑血管意外，是当今世界对人类危害最大的3种疾病之一。约有75%的患者患有不同程度的肢体障碍，造成下肢功能障碍的原因通常是由于神经传导通路的改变或者中断而造成走路时神经系统对脚部支配能力的下降，造成踝关节无法产生背屈，导致出现足尖上抬不完全或不能的现象，称之为足下垂。目前针对足下垂患者康复治疗提出利用功能性电刺激(functionalelectricalstimulation，fes)技术。功能性电刺激技术需要准确判断步态状态来判断电刺激何时开启以及停止。

目前技术可利用足底压力传感器来获取足底信号的动态响应以此来判断此时处于何种步态模式。

根据足底压力传感器来判断步态以达到启停控制作用的方式虽然较为精确，但是需要采用由8只压阻式传感器组成的压力鞋垫来获得足底压力信号，通过信号调理电路对信号进行滤波并将电阻变化信号转换为电压变化信号，通过单片机进行a/d转换，使用wifi模块来对数据进行收发，成本高而且需要处理较多数据，较为复杂。

本发明使用角速度传感器则是通过采集角速度判断脚跟着地和脚尖离地两个时刻，作为开启和关闭电刺激的标志，相对于足底压力传感器方案而言，本发明的优势在于不需要过于复杂的仪器也可以采取较为精密的数据。

技术实现要素：

本发明提出一种基于角速度信号的步态事件点检测方法，不需要过于复杂的仪器也可以采取并检测出较为精密的步态事件数据。

本发明采用以下技术方案。

一种基于角速度信号的步态事件点检测方法，所述方法把角速度传感器固定于人体小腿部位处，通过采集小腿的角速度数据，来判断人走路时的脚跟着地时间点和脚尖离地时间点，并以此划分步态周期。

所述检测方法中，把脚跟着地时间点视同为人体下肢运动情况从摆动相即将转变为支撑相时，脚跟刚接触地面的时间点，并以脚跟着地时间点划分步态周期，步态周期的定义为人体同侧下肢前后两次脚跟着地时间点的间隔；

在每个步态周期内，角速度传感器采集的小腿角速度数据具有双波谷特征和单波峰特征。

所述每个步态周期内的小腿角速度数据中，单波峰特征中的波峰对应的第一步态事件为下肢处于摆动中相点；所述双波谷特征中的两个波谷分别位于单波峰特征的波峰前方和后方，波峰前方的波谷对应的第二步态事件为脚尖离地，波峰后方的波谷对应的第三步态事件为脚跟着地，所述检测方法基于第一步态事件、第二步态事件、第三步态事件检测脚尖离地时间点和脚跟着地时间点。

所述检测方法以预设的角速度阈值sp_th，从所采集的小腿角速度数据中来筛选出与摆动中相点对应的摆动中相点角速度数据集；具体为，当角速度数据大于角速度阈值sp_th且角速度变化量为正值时，该部分角速度数据可用于步态事件点检测的摆动中相时间点判断。

在摆动中相时间点判断时，读取并判断小腿角速度信号是否大于预设阈值sp_th，若大于sp_th且当前角速度变化量为正值，则满足摆动中相点检测条件，将此角速度存入sp_data中；若下一个采样周期采集的角速度信号满足摆动中相点检测条件且角速度值大于sp_data，则把该角速度值覆盖sp_data中的原值；若不满足上述任一条件时，则退出本轮判断，接着读取下一个步态采样周期的角速度数据，然后进行新一轮的判断；重复上述步骤，直到取得满足条件的最大的角速度信号sp_data，该最大的角速度信号sp_data对应时间即为摆动中相时间点。

在采集的小腿角速度数据中，若在摆动中相点出现前的第一个小于零的极小值点处的角速度变化量为负值，则该部分数据可用于步态事件点检测的脚尖离地时间点判断；

在采集的小腿角速度数据中，若在摆动中相点出现后的第一个小于零的极小值点处的角速度变化量为负值，则该部分数据可用于步态事件点检测的脚跟着地时间点判断。

在采集的小腿角速度数据中，一个摆动中相时间点之后必有一个脚跟着地时间点，判定脚跟着地时间点时，读取摆动中相时间点后的小腿角速度数据，判断其角速度信号是否小于零，若小于零且角速度变化量为负值，则视为满足脚跟着地的检测条件，将此角速度存入hs_data中，当且仅当下一个采样周期采集的角速度信号满足脚跟着地的检测条件且角速度小于hs_data，则把这个角速度覆盖hs_data中的原值；当角速度变化量由负转正时，判断此时的角速度hs_data是否小于预设的脚跟着地阈值hs_th，若小于，该点对应的时间即为脚跟着地时间点；反之，重复上述步骤，直到取得满足条件的摆动中相点后的第一个小于零的极小值点hs_data，则该点对应的时间即为脚跟着地时间点。

判定脚尖离地时间点的方法为，在判断得到当前步态周期的脚跟着地时间点后，记录脚跟着地时间点出现的时刻，若待判断的角速度数据的时刻点与脚跟着地时间点出现的时刻的差值大于一个预设的时长阈值t_th，则开始新的步态周期，初始化所有参数后，开始判断角速度信号的幅值是否小于零，若小于零且角速度变化量为负值，则视为满足脚跟着地的检测条件，将此角速度存入to_data中，当且仅当下一个采样周期采集的角速度信号满足脚跟着地的检测条件且角速度小于to_data，则把该角速度覆盖掉to_data中的原值；当角速度变化量由负转正时，判断此时的角速度是否小于脚尖离地阈值，若小于，该点即为脚尖离地时间点；反之，则重复上述步骤，直到取得满足条件的摆动中相时间点前的一个小于零的极小值点to_data，该点即为脚尖离地时间点。

所述预设阈值sp_th、预设的脚跟着地阈值hs_th、预设的时长阈值t_th的取值方法为，对前几个步态周期中对应关键点的角速度值求平均值，再与一个系数相乘作为关键点阈值的更新公式；

预设的时长阈值t_th的更新公式为

to_th=a×（to_data1+to_data2+···+to_datan）/n公式一；

其中to_th表示预设阈值，to_data1到to_datan表示是前n个步态周期脚跟着地时的负峰值，取a为比例系数，步态事件点检测方法中，a的取值对脚跟着地时刻的识别产生影响。

所述步态事件点检测方法检测的步态事件点用于功能性电刺激仪的电刺激输出时刻选定，所述功能性电刺激仪用于足下垂患者康复；所述步态事件点检测方法采集数个步态周期脚跟着地时刻的负峰值并求平均值，再与一个系数相乘作为检查脚跟着地阈值的更新公式，根据阈值来判断目前的步态以及判断电刺激的开启与停止。

本发明中，针对角速度传感器提出采集数个步态周期脚跟着地时刻的负峰值并求平均值，再与一个系数相乘作为检查脚跟着地阈值的更新公式，根据阈值来判断目前的步态以及判断电刺激的开启与停止；本发明的角速度传感器采集角速度的方案，相对于足底压力传感器优势在于，不需要过于复杂的仪器也可以采取较为精密的数据。

本发明中，以多个步态周期角速度的负峰值平均取值作为阈值的自适应阈值，使得形成的电刺激启停控制算法具有算法简单的优点，并且可以满足电刺激仪在输出康复电刺激时的实时性要求。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明进一步详细的说明：

附图1是本发明的流程示意图。

具体实施方式

如图所示，一种基于角速度信号的步态事件点检测方法，所述方法把角速度传感器固定于人体小腿部位处，通过采集小腿的角速度数据，来判断人走路时的脚跟着地时间点和脚尖离地时间点，并以此划分步态周期。

所述检测方法中，把脚跟着地时间点视同为人体下肢运动情况从摆动相即将转变为支撑相时，脚跟刚接触地面的时间点，并以脚跟着地时间点划分步态周期，步态周期的定义为人体同侧下肢前后两次脚跟着地时间点的间隔；

在每个步态周期内，角速度传感器采集的小腿角速度数据具有双波谷特征和单波峰特征。

所述每个步态周期内的小腿角速度数据中，单波峰特征中的波峰对应的第一步态事件为下肢处于摆动中相点；所述双波谷特征中的两个波谷分别位于单波峰特征的波峰前方和后方，波峰前方的波谷对应的第二步态事件为脚尖离地，波峰后方的波谷对应的第三步态事件为脚跟着地，所述检测方法基于第一步态事件、第二步态事件、第三步态事件检测脚尖离地时间点和脚跟着地时间点。

所述检测方法以预设的角速度阈值sp_th，从所采集的小腿角速度数据中来筛选出与摆动中相点对应的摆动中相点角速度数据集；具体为，当角速度数据大于角速度阈值sp_th且角速度变化量为正值时，该部分角速度数据可用于步态事件点检测的摆动中相时间点判断。

在摆动中相时间点判断时，读取并判断小腿角速度信号是否大于预设阈值sp_th，若大于sp_th且当前角速度变化量为正值，则满足摆动中相点检测条件，将此角速度存入sp_data中；若下一个采样周期采集的角速度信号满足摆动中相点检测条件且角速度值大于sp_data，则把该角速度值覆盖sp_data中的原值；若不满足上述任一条件时，则退出本轮判断，接着读取下一个步态采样周期的角速度数据，然后进行新一轮的判断；重复上述步骤，直到取得满足条件的最大的角速度信号sp_data，该最大的角速度信号sp_data对应时间即为摆动中相时间点。

在采集的小腿角速度数据中，若在摆动中相点出现前的第一个小于零的极小值点处的角速度变化量为负值，则该部分数据可用于步态事件点检测的脚尖离地时间点判断；

在采集的小腿角速度数据中，若在摆动中相点出现后的第一个小于零的极小值点处的角速度变化量为负值，则该部分数据可用于步态事件点检测的脚跟着地时间点判断。

在采集的小腿角速度数据中，一个摆动中相时间点之后必有一个脚跟着地时间点，判定脚跟着地时间点时，读取摆动中相时间点后的小腿角速度数据，判断其角速度信号是否小于零，若小于零且角速度变化量为负值，则视为满足脚跟着地的检测条件，将此角速度存入hs_data中，当且仅当下一个采样周期采集的角速度信号满足脚跟着地的检测条件且角速度小于hs_data，则把这个角速度覆盖hs_data中的原值；当角速度变化量由负转正时，判断此时的角速度hs_data是否小于预设的脚跟着地阈值hs_th，若小于，该点对应的时间即为脚跟着地时间点；反之，重复上述步骤，直到取得满足条件的摆动中相点后的第一个小于零的极小值点hs_data，则该点对应的时间即为脚跟着地时间点。

判定脚尖离地时间点的方法为，在判断得到当前步态周期的脚跟着地时间点后，记录脚跟着地时间点出现的时刻，若待判断的角速度数据的时刻点与脚跟着地时间点出现的时刻的差值大于一个预设的时长阈值t_th，则开始新的步态周期，初始化所有参数后，开始判断角速度信号的幅值是否小于零，若小于零且角速度变化量为负值，则视为满足脚跟着地的检测条件，将此角速度存入to_data中，当且仅当下一个采样周期采集的角速度信号满足脚跟着地的检测条件且角速度小于to_data，则把该角速度覆盖掉to_data中的原值；当角速度变化量由负转正时，判断此时的角速度是否小于脚尖离地阈值，若小于，该点即为脚尖离地时间点；反之，则重复上述步骤，直到取得满足条件的摆动中相时间点前的一个小于零的极小值点to_data，该点即为脚尖离地时间点。

所述预设阈值sp_th、预设的脚跟着地阈值hs_th、预设的时长阈值t_th的取值方法为，对前几个步态周期中对应关键点的角速度值求平均值，再与一个系数相乘作为关键点阈值的更新公式；

预设的时长阈值t_th的更新公式为

to_th=a×（to_data1+to_data2+···+to_datan）/n公式一；

其中to_th表示预设阈值，to_data1到to_datan表示是前n个步态周期脚跟着地时的负峰值，取a为比例系数，步态事件点检测方法中，a的取值对脚跟着地时刻的识别产生影响。

所述步态事件点检测方法检测的步态事件点用于功能性电刺激仪的电刺激输出时刻选定，所述功能性电刺激仪用于足下垂患者康复；所述步态事件点检测方法采集数个步态周期脚跟着地时刻的负峰值并求平均值，再与一个系数相乘作为检查脚跟着地阈值的更新公式，根据阈值来判断目前的步态以及判断电刺激的开启与停止。

本例中，公式一中的a的取值对脚跟着地时刻的识别产生影响。例如如果a的取值太小，有可能提前检测到脚跟着地时刻，并且提前的时间越长，导致功能性电刺激仪中输出电刺激的时刻越早，患者更可能感受到不适；若取值过大，存在无法检测到脚跟着地时刻的可能。因此有必要对a取值进行分析，针对具体的电刺激治疗患者来寻找最佳的阈值。