专利名称：预防跌倒的系统以及采用这样的系统预防跌倒的方法
技术领域：
本发明涉及一种预防用户跌倒的系统。
背景技术：
为了预防跌倒，更具体而言，为了跌倒检测，已知是让用户佩戴加速 度计，例如将加速度计佩戴到与该用户的皮带相连接的外壳内。加速度计 在高冲击和/或自由下落加速的情况下触发。用于细化所述触发的附加参数 可以是检测水平位置以及事故发生后停留在所述位置的持续时间。在发生 诸如跌倒的事故之后，加速度计能够向服务中心发出警报，服务中心将通 过电话线路回叫用户，随后决定所要采取的行动以帮助用户。
此外，已知还有其他的跌倒检测系统。例如，可以为用户提供应急按 钮，所述应急按钮通常佩戴于围绕用户颈部的软线上。在发生诸如跌倒的 意外时，用户能够按下应急按钮，从而向与所述应急按钮连接的服务中心 或者向其他人发出警报。这些系统的缺点在于缺乏充分的可靠性。此外， 这些系统并没有真正预防跌倒，而只是在用户已经跌倒的情况下发出警报。 然而，对于走路不稳的用户，例如，对于由于害怕跌倒或者肌肉疲劳而引 起或增强走路不稳的用户，使用预防跌倒的系统有助于降低实际的跌倒风 险，或者至少能够帮助用户避免较高跌倒风险的情况，从而使他们感到更 加安全。
发明内容
因此，本发明的目的在于提供一种上述类型的预防跌倒系统，其中， 将已知系统的缺陷降至了最低。更具体而言，本发明的目的在于提供这样 一种预防跌倒系统，即，如果存在较高的跌倒风险，则该系统能够准确地 对人发出警报，同时该系统还易于使用。
为了实现这一目的，根据本发明的系统的特征在于，所述系统包括若干个附着到至少一个下半身肢段的传感器，其中，所述传感器适于测量所 述至少一个下半身肢段的运动，并适于将所述运动转变成信号，所述系统 还包括适于从所述的各个传感器接收所述信号的控制器，其中，在使用时， 所述控制器观测所述信号作为所述至少一个下半身肢段的实际体位序列， 并将所述实际序列与随时间变化的预定体位序列进行比较，其中，所述控 制器适于在所述实际序列以某种方式偏离所述预定序列时确定存在高跌倒 风险。
由于体位序列相对于代表低跌倒风险的已知序列随时间发生变化，因 而所述系统能够准确地检测(暂时)较高的跌倒风险。由此将得到一种在 一段时间内对运动当中，例如，行走当中的用户进行动态监测的方式。所 述系统能够及时捡测到用户的失衡情况，从而使用户或者护理提供者能够 采取防预措施。例如，在用户由于正在说话，听广播等而没有全神贯注于 行走时，他的运动可能存在较高的跌倒风险，所述系统将检测到所述风险 并对用户发出警报。也可能在系统指示出存在较高的跌倒风险时，对其他 人，例如，护士发出警报。在这种情况下，护士可以陪伴所述用户，以预 防其跌倒。
根据本发明的另一方面，通过所述下半身肢段各部位相对于彼此的位 置而确定所述下半身肢段的体位。下半身肢段部位优选包括踝部、脚、膝、 小腿、大腿、近似为下半身肢段的髋部和/或躯干。通过仅监测腿(或者两 条腿)的力学系统，例如，通过确定身体肢段各部位的相对坐标，即，这 些身体肢段部位相对于彼此的位置，提供了一种相对简单的预防跌倒系统。 可以根据保持稳定性，即，保持平衡的程度推导出跌倒风险，例如，可以 从膝的弯曲程度、髋部的弯曲程度和减踝部的弯曲程度，根据所述弯曲的 稳定性标准(例如， 一般的均值或方差)来推断保持平衡的程度。
根据本发明的另一方面，借助自适应算法，例如，借助神经网络或支 持向量机来执行下半身肢段的实际体位序列与预定体位序列的比较。这样 的算法使得所述系统具有动态特性、灵活并且易于调整。
根据本发明的另一方面，将所述系统配置为采用(例如)EMG监测下 半身肢段的肌肉力量或肌肉功率，并且将其配置为在确定存在所述高跌倒 风险期间采用所检测到的肌肉力量或功率。肌肉力量或功率涉及用户的平
5衡，即，用户的力学系统的稳定性。因而，对肌肉力量或功率的检测有助 于指示跌倒风险。
根据本发明的另一方面，通过测量用户正常运动过程中相继的下半身 肢段体位以及其中的变差量来确定所述下半身肢段的预定体位序列。通过 这样做，所述系统学习到了在人以低跌倒风险运动时，例如，以低跌倒风 险行走时，至少一个下半身肢段的正常体位序列。此外，通过测量所述序 列中的变差量，所述系统学习到了在低跌倒风险水平内所述正常序列保持 在什么程度，由此预防经常警告用户或者在没有必要的情况下警告用户。
在对本发明的另一详细描述中，实际体位序列相对于预定体位序列的 偏差是以所述序列随时间变化的变差增大或减小为基础的。
根据本发明的另一详细描述，通过偏差阈值确定高跌倒风险，所述偏 差阈值是通过在对实际体位序列进行分类期间的均值和变差估算的。例如， 确定信号的均值，并监测其中的趋势。当均值发生偏差时，生成信号以警 告用户或他人。例如，在用户变得疲劳时，不会只有单次运动受到影响。 利用所述信号的均值偏差，能够通过运动的趋势表示疲劳度。
根据本发明的另一方面，所述系统适于在行走过程中若已经确定存在 高跌倒风险则提供警报信号。可以将这样的警报信号提供给佩戴了所述预 防跌倒系统的用户，也可以将其提供给(例如)诸如护士的用户护理员。 于是，所述护理员能够为用户提供帮助，以降低当时的高跌倒风险。所述 警报信号可以是可听信号或可视信号，例如，显示器上的警报文本或闪光。
在本发明的进一步详细描述中，所述系统包括用于存储所述至少一个 下半身肢段的体位序列的存储器。通过将最新的序列存储到所述存储器内， 并利用所述存储器内当时可得的序列不时对所述自适应算法进行重新校 准，这样的存储器能够使所述预定体位序列具有动态特性。优选从所述存 储器内去除警报情况下的序列。但是，可以收集这些序列，并采用其训练 所述算法，使之学习到风险模式的范畴。
就本发明的另一方面而言，所述自适应算法通过在用户状况发生变化 的情况下调整所述预定体位序列而进行自学习。所述系统首先逐渐学习用 户的正常行走模式，从而能够将正常模式和危险模式区分开。随着状况的 不断变化，例如，由于用户逐渐变老，以及正常行走模式发生变化，所述算法将学习到，已改变的模式是正常体位序列。
在本发明的进一步详细描述中，将所述系统配置为监测用户的小腿和 大腿之间的角度，以确定在用户行走过程中是否达到高跌倒风险。因而， 并非测量单独的下半身肢段部位相对于某一平面，例如，相对于水平面的 位置，而是测量所述单独的部位相对于彼此的位置。
所述传感器优选是加速度计、陀螺仪或磁力计之一。这些传感器能够 很容易地实现对大腿一小腿系统的体位的检测。所述传感器可以是微型传 感器和/或无线传感器，这样用户佩戴所述传感器时就不会感到不方便。所 述传感器可以适于连续测量下半身肢段各部位的相对体位。也有可能采用 其他类型的传感器来确定所述大腿一小腿系统的体位。
根据本发明的另一实施例，可以通过向所述控制器输入参数而确定所 述预定体位序列。因而，有可能根据所输入的参数确定的序列进行训练和 跟踪，而不是训练和跟踪下半身肢段的实际体位序列。所述参数可以选自 但不限于如下参数组成的组某一时间段内的膝弯曲量、某一时间段内的 膝弯曲的平均值、某一时间段内的膝弯曲量范围、某一时间段内的膝弯曲 量的变差、步长、响应于右(左)膝弯曲产生的左(右)膝伸展。
在人变得疲劳时，肌肉力量发生变化，膝弯曲也将发生变化。所述变 差量也可能增大，但是该人仍将保持被动稳定性，在(例如)左膝弯曲更 大(由于疲劳)时，左步长将縮小，该人将伸展右腿，从而通过这条腿重 新获得稳定性。这是一种通常不被察觉(无意识)的行为。因而，检测这 些无意识变化的电子指示器能够帮助用户意识到他/她的跌倒风险暂时提 高。变化表现为均值的变动或者随着围绕所述均值的方差的变动。与疲劳 类似，其他影响也能够导致跌倒风险提高。例如，用户对其行走的注意力 分散。提高的跌倒风险是由稳定性和平顺性更低的运动模式产生的。
本发明还涉及一种利用上述系统来预防用户跌倒的方法，其中，测量 至少一个下半身肢段的运动，并将其转变成信号，其中，将相继的信号转 变成所述至少一个下半身肢段的实际体位序列，其中，使所述实际序列与 某一时间段内的预定体位序列进行比较，其中，在所述实际序列偏离所述 预定序列达到一定程度时，指示存在高跌倒风险。这样的预防跌倒方法提 供了与描述所述预防跌倒系统时提及的类似的优点和效果。
将参考附图通过示范性实施例进一步阐释本发明，在附图中
图l示出了包括传感器的下半身肢段的力学系统；以及 图2示出了根据本发明的实施例的系统的图示。
具体实施例方式
图1示出了预防用户跌倒的系统。将若干个传感器2附着到下半身肢 段3，例如，用户的腿上。传感器2适于测量下半身肢段3的运动，并将所 述运动转变成信号S。如在图2中所描绘的，由控制器12接收传感器2的 信号S。控制器12将所述信号转变成下半身肢段3的实际体位序列。在操 作100中，将所述信号S转换成实际的体位序列。之后，通过控制器12将 所述实际体位序列与随时间变化的预定体位序列进行比较，其中，所述预 定序列涉及该用户的低跌倒风险或一般风险。控制器12还适于在所述实际 序列偏离所述预定序列达到一定程度时确定存在高跌倒风险。借助自适应 算法ll，例如，借助神经网络或支持向量机而执行下半身肢段3的实际体 位序列与预定体位序列的比较。
为了确定所述预定体位序列，可能已经测量了用户正常运动过程中相 继的下半身肢段3体位以及其中的变差量。可以将所述预定序列存储到所 述系统的存储器10内。可以采用预设的系数配置所述自适应算法ll，在这 种情况下，不需要存储器10内的存储和操作110。但是，如果通过操作110 由存储器IO内存储的预定序列对所述系数加以训练，则将能够获得更好的 性能。这将实现与实际模式更好的比较结果。而且，如果用户改变他或她 的正常运动模式，则所述算法11能够通过新的学习循环110调整这些模式。
更具体而言，在图1中示出了下半身肢段3的力学系统。通过至少两 个下半身肢段部位6、 7相对于彼此的位置来确定下半身肢段3的体位。所 述下半身肢段部位可以是下述部位中的两个脚9、踝部8、小腿6、膝5、 大腿7、髋部4和/或躯干(未示出)。分别在人的踝部8、膝盖5和髋部4 上设置三个传感器2，以执行对该下半身肢段3的位置测量。根据所述位置 能够计算出所述身体肢段的角度。在传感器2测量所述下半身肢段3的角位置时，只采用两个传感器2就足够了，所述两个传感器优选位于小腿6 和大腿7上，或者位于踝部8和脚9上。如在图1中所指示的，将加速度 计2附着在两条腿的大腿7和小腿6上，由此能够计算随时间变化的腿的 体位。还可以出于校准目的设置附件传感器(未示出)。可以将传感器2放 置到一条腿上或者两条腿上。当用户沿着迹线行走时，能够对两条腿的体 位序列抽样并将其存储在存储器10内。采用所述序列调整所述自适应算法 11。
在对预防跌倒的系统1进行操作的过程中采用预定序列。在行走过程 中监测下半身肢段3的实际体位序列，并将其与用来对算法11加以训练的 所述序列进行比较，例如，可以通过存储在存储器10内的序列对所述算法 ll加以训练(在操作110中)。如果实际体位序列偏离所述预定序列，艮P， 实际模式未被认定为与存储器10内存储的模式之一匹配，则将例如采用警 报信号，例如，通过扬声器131或者以不同的方式警告用户(操作130)。 如果偏差相对较小，则只存在低跌倒风险(操作140)，并且不用警告用户。 作为发出警报信号的替代，系统1可以向用户提供建议，例如，休息一会 等。作为将实际模式与所存储的模式进行匹配的替代，算法ll还可以计算 诸如实际序列的均值和方差的统计参数。可以将这些数与存储器10内存储 的较早序列的相应数加以比较。在比较器120中完成这一比较。如果实际 均值或方差相对于来自所述较早序列的均值或方差超过了偏差阈值，则例 如采用警报信号，例如，通过扬声器131或者以不同的方式警告用户(操 作130)。如果偏差相对较小，则只存在低跌倒风险(操作140)，并且不用 警告用户。
对自适应算法ll的调整的重点在于学习正常情况，并且找出其中的变 差。可以根据在对正常序列进行分类期间的所述均值和变差估算出偏差阈 值。假设可能得到为数不多的高风险情况的序列，因此，自适应算法ll适 于学习可靠的风险情况分类。自适应算法ll不对所述序列分类，而是返回 与所述分类的拟合度，即，到该类别的均值的距离。将这一距离与所述类 别中的学习样本的范围(spread)进行比较。自适应算法11还有可能适于 对存储器10内的体位序列连同实际体位序列执行聚类分析。如果将实际序 列放到了与所述预定序列不同的群集内，则将检测到具有高跌倒风险的情
9况。从(例如)由于用户状况发生变化因而能够对所述预定序列加以调整 的意义上来讲，所述预定序列可以是动态的。因此，将最新的实际序列存储到存储器10内，并采用来自存储器10的最新实际序列不时对自适应算 法11进行重新校准。可以从存储器10内去除应被警告的情况，并且可以收集所述应被警告的情况以便使所述算法学习风险序列的范畴。上述预防 跌倒的系统提供了一种简单、廉价的预防用户跌倒的方式。此外，所述系 统非常准确，而且能够考虑用户的引起较高跌倒风险的行为。尽管已经参考附图较为详细地描述了本发明的举例说明性实施例，但 是应当理解，本发明不限于这些实施例。在不脱离权利要求所限定的本发 明的范围或精神的情况下，本领域技术人员可以实施各种变化和修改。例如，显然，可以将传感器放置到两个下半身肢段上，从而同时确定 两条腿的体位序列，由此提供了一种准确的预防跌倒系统。根据本发明的实施例，应用传感器以确定在运动的稳定状态阶段期间 身体肢段的体位序列。具体而言，下半身肢段的体位序列(例如，与肌肉 力量或者肌肉功率的测量相结合)能够提供有关跌倒风险的准确信息，因 为用户的平衡(主要)取决于由髋部、膝和踝部构成的系统。例如，在用 户感到疲劳时，正常的伸膝(经常将其称为膝屈曲)将变得更加困难。而 且，在用户保持平衡变得更加困难时，往往伴随较大的摆动(髋部的运动)。 另一种经常采用的平衡模型是以踝部为枢轴点的倒立摆。应当理解，在本申请中，"包括" 一词不排除其他元件或步骤。而且， 单数冠词"一"不排除复数。不应将权利要求中的任何附图标记理解为对 权利要求的范围的限制。而且，单个控制器或其他单元可以实现权利要求 中列举的几个模块的功能。
权利要求
1、一种预防用户跌倒的系统，包括若干个可附着到至少一个下半身肢段(3)的传感器(2)，其中，所述传感器(2)适于测量所述至少一个下半身肢段(3)的运动，并适于将所述运动转变成信号(S)，所述系统还包括适于从所述的各个传感器(2)接收所述信号(S)的控制器(12)，其中，在使用时，所述控制器(12)观测所述信号(S)作为所述至少一个下半身肢段(3)的实际体位序列，并将所述实际序列与随时间变化的预定体位序列进行比较，其中，所述控制器(12)适于在所述实际序列偏离所述预定序列时确定存在高跌倒风险。
2、 根据权利要求1所述的系统，其中，通过至少两个下半身肢段部位 (6， 7)相对于彼此的位置而确定所述下半身肢段(3)的所述体位。
3、 根据权利要求2所述的系统，其中，所述下半身肢段部位优选包括 踝部(8)、脚(9)、膝(5)、小腿(6)、大腿(7)、近似为下半身肢段(3) 的髋部(4)和/或躯干。
4、 根据前述权利要求中的任何一项所述的系统，其中，借助自适应算 法(11)，例如，借助神经网络或支持向量机来执行所述下半身肢段(3) 的所述实际体位序列与所述预定体位序列的比较。
5、 根据前述权利要求中的任何一项所述的系统，其被配置为采用例如 EMG来监测所述下半身肢段(3)的肌肉力量或肌肉功率，并且被配置为 在确定存在所述高跌倒风险期间采用所检测到的肌肉力量或功率。
6、 根据权利要求l-5中的任何一项所述的系统，其中，通过测量所述 用户正常运动过程中相继的下半身肢段(3)体位以及其中的变差量来确定 所述下半身肢段(3)的所述预定体位序列。
7、 根据权利要求6所述的系统，其中，所述实际体位序列相对于所述预定体位序列的偏差是以所述序列随时间变化的变差增大或减小为基础 的。
8、 根据权利要求6或7所述的系统，其中，通过偏差阈值确定所述高 跌倒风险，所述偏差阈值是根据在对所述实际体位序列进行分类期间的均 值和所述变差估算的。
9、 根据前述权利要求中的任何一项所述的系统，其中，所述系统适于 在行走过程中若已经确定存在所述高跌倒风险则向所述用户提供警报信 号。
10、 根据前述权利要求中的任何一项所述的系统，其中，所述系统包 括用于存储所述至少一个下半身肢段(3)的所述体位序列的存储器(10)。
11、 根据前述权利要求中的任何一项所述的系统，其中，所述系统通 过在所述用户的状况发生变化的情况下调整所述预定体位序列而进行自学 习。
12、 根据前述权利要求中的任何一项所述的系统，其中，通过在采用 所述系统(1)之前向所述控制器(12)输入参数而确定所述预定体位序列。
13、 根据权利要求12所述的系统，其中，所述参数选自如下参数组成 的组某一时间段内的膝弯曲量、某一时间段内的膝弯曲的平均值、某一 时间段内的膝弯曲量的范围、某一时间段内的所述膝弯曲量的变差、步长、 响应于右(左)膝弯曲产生的左(右)膝伸展。
14、 一种预防用户跌倒的方法，其中，测量至少一个下半身肢段(3) 的运动，并将其转变成信号(S)，其中，将相继的信号(S)转变成所述至 少一个下半身肢段(3)的实际体位序列，其中，将所述实际序列与某一时 间段内的预定体位序列进行比较，其中，在所述实际序列偏离所述预定序 列达到一定程度时，指示存在高跌倒风险。
全文摘要
一种预防用户跌倒的系统，包括若干个附着到至少一个下半身肢段(3)的传感器(2)，其中，所述传感器(2)适于测量所述至少一个下半身肢段(3)的运动，并适于将所述运动转变成信号(S)，所述系统还包括适于从所述的各个传感器(2)接收所述信号(S)的控制器(12)，其中，在使用时，所述控制器(12)观测所述信号(S)作为所述至少一个下半身肢段(3)的实际体位序列，并将所述实际序列与随时间变化的预定体位序列(所述预定序列涉及低跌倒风险)进行比较，其中，所述控制器(12)适于在所述实际序列偏离所述预定序列(达到某一程度)时确定存在高跌倒风险。本发明还涉及一种采用这样的预防跌倒系统来预防跌倒的方法。
文档编号G08B21/04GK101536053SQ200780041964
公开日2009年9月16日 申请日期2007年11月9日 优先权日2006年11月14日
发明者W·R·T·坦卡特 申请人:皇家飞利浦电子股份有限公司