[發明專利]一種結合生理參數監測的人體摔倒預警和檢測方法

無效

• 申請號: 201410492510.5
• 申請日: 2014-09-24
• 公開（公告）號: CN104473648A
• 公開（公告）日: 2015-04-01
• 發明（設計）人: 李敏;王相存;李洋;竇連航;李杰;王中亞
• 申請（專利權）人: 上海大學
• 主分類號: A61B5/11
• 分類號: A61B5/11;A61B5/021;A61B5/145
• 代理公司: 上海上大專利事務所(普通合伙) 31205
• 代理人: 何文欣

技術領域

本發明涉及一種結合生理參數監測的人體摔倒預警和檢測方法，主要應用于老年人等易摔倒人群中。能夠通過摔倒預警、摔倒時檢測以及摔倒后健康監護，實現對人體健康的全方位監護。

背景技術

在健康監護中，摔倒檢測技術研究是提高老人健康監護水平的關鍵技術之一。摔倒檢測系統的首要任務是實時、準確地監測日常活動數據，并從中提取出有用的特征，采取一定的算法，判斷人體是否發生摔倒。然而，以往的系統大多只聚焦在摔倒過程的研究，沒有很好地結合摔倒前后的數據信息，沒有結合生理參數的變化來推測人體摔倒的傾向程度。對于一些生理疾病患者，其生理狀態的變化在一定程度上能夠暗示人體健康狀態的變化，并可能導致人體的摔倒，通過生理參數實現摔倒預警，并結合摔倒檢測，有利于實現全面的健康監護。

由于單獨采用加速度特征并無法完全正確地區分摔倒和類似摔倒的活動，如快速坐下，快速蹲下等活動，不可避免會產生誤報現象。只采用傾角特征的檢測系統由于人體摔倒后，身體姿態變化多樣，很難找到一個統一的模型對摔倒后人體所處的姿態進行定義。基于陀螺儀的摔倒檢測系統是根據在摔倒過程中角速度是否超過設定閾值來檢測摔倒，同樣會受到一些因素的干擾，不能很好地測量某些類似摔倒的活動，如在快速蹲下或者快速坐下過程中，也會伴隨有一定的身體前傾，如果下蹲速度比較快，也會形成比較大的角速度變化，因此在一定程度上，這種系統也會產生誤報。采用加速度和傾角特征的摔倒檢測系統沒有充分考慮到人體摔倒后的身體姿態的動態變化，因此，只適合摔倒后人體處于靜止不動的情況。以上采用的都是基于閾值的摔倒檢測方法，不能很好地匹配不同特征的人體。另外，由于人體摔倒后，其脈率會出現一定的變化，因此，為了更好地區分摔倒和類似摔倒的活動，本發明專利結合人體脈率變化特征和人體運動特征的基礎上，提出了基于SVM的摔倒檢測算法來進行活動的分類，這種檢測方法能夠很好地匹配不同特征的人體。

發明內容

本發明的目的在于，針對現有的基于閾值的摔倒檢測方法和系統不能很好地匹配不同人體以及不能結合生理參數信息進行摔倒預防的問題，提供一種結合人體生理參數監測的人體摔倒和檢測方法。這種方法不僅能夠通過對人體生理參數的變化和分析，判斷人體是否處于易摔倒狀態，從而進行摔倒預警，而且能夠結合運動信息和生理參數變化信息進行摔倒的檢測。同時，與傳統的基于閾值的摔倒檢測方法相比，本方法在一定程度上能夠很好地匹配不同特征的人體。

本發明的構思是：首先，用移動手機、平板等設備實時監測血氧測量儀采集的生理參數，并進行分析來建立易摔倒模型，從而進行摔倒預警；其次，搭建了人體生理參數和運動數據的同步采集平臺，以實現人體生理參數（如血氧飽和度、脈率、脈搏信號強度等）和運動數據（腰部髖骨位置的加速度、軀干瞬時角度）的同步采集。然后，對每次活動進行特征提取，得到包含已知樣本類型的特征向量，組成訓練數據集，并采用訓練數據集對未知類型的樣本進行預測；最后，得到未知類型的樣本的類別列表，并將摔倒活動中的特征向量加入訓練數據集，用于下一輪的訓練。

基于上述目的及發明構思，本發明是通過以下技術方案實現的：

一種結合生理參數監測的基于SVM的摔倒檢測方法，摔倒檢測步驟是：

（1）?結合內置藍牙芯片的血氧儀進行生理參數采集，然后將采集的數據以藍牙方式傳輸到手機、平板等可移動設備，并實現生理參數的顯示以及波形圖的繪制。通過對生理參數的實時監測與分析，建立易摔倒模型，從而進行摔倒預警；

（2）搭建了人體生理參數和運動數據同步采集系統，以實現人體生理參數（如血氧飽和度、脈率、脈搏信號強度等）和運動數據（腰部髖骨位置的加速度、軀干瞬時角度）的同步采集。

（3）對每次活動進行特征提取，得到包含已知樣本類型的特征向量，組成訓練數據集，并采用SVM對訓練數據集中的數據進行訓練，得到分類預側模型；

（4）樣本預測。采用步驟（3）得到的分類預側模型對未知樣本的類型進行預側，得到未知類型樣本的類別列表，并將摔倒活動中的特征向量加入訓練數據集，用于下一輪的訓練。

一種結合生理參數監測的基于SVM的人體摔倒檢測方法，首先通過對人體生理參數的實時監測和分析，從而進行摔倒預警；然后采集人體的生理參數和運動數據，并運用基于SVM的摔倒檢測算法來區分摔倒和類似摔倒的活動。

上述的數據采集設備可采用上海貝瑞有限公司的Pulse?Oximeter和3D?System公司研發的運動捕捉系統。

與現有技術相比，本發明具有以下突出特點和顯著優點：