基于统计分析方法的跌倒风险评估与跌倒行为检测研究

发布时间：2020-08-28 01:00

【摘要】：当今人口老龄化问题日益引起世界各国的重视,老年人由于肌肉能力退化,反应敏捷度降低,平衡能力减弱,再加之自身疾病的影响,成为易跌倒人群。然而跌倒伤害对他们带来的不只是生命的威胁,肉体的痛苦,更在心理上留下阴影,使其活动能力降低,健康状况恶化。如何帮助老年人降低跌倒风险,预防跌倒伤害的发生成为我们研究的目的。本文针对这两个问题展开了如下研究：(1)采用基于足底动力学数据量化样本熵描述的步态特征构建了老年人跌倒风险评估模型。数据源于对101例马连洼社区50岁以上老年人的问卷调查,以及正常行走过程中足底压力与力矩变化数值的采集。按照“老年人跌倒风险评估量表”的风险评分将被试者分为“高风险”,“中风险”和“低风险”三组,考虑人口统计学变量、地面反作用力(GRF)和力矩(GRM)的样本熵、左右足底冲量差作为风险评估模型的潜在解释变量。首先,对每一个潜在解释变量分别做三水平方差分析(ANOVA),结果显示,年龄(p=0.0171)、冲量差(p=0.0039)、垂直方向上GRF样本熵(p=0.0144)和前后方向上GRM样本熵(p=0.0387)在不同风险水平上存在显著性差异。然后,利用年龄、冲量差、合力矩样本熵作为解释变量对跌倒风险水平建立有序多分类Logit模型。(2)利用微机电(MEMS)传感器采集的惯性信号,建立了基于隐马尔可夫模型的跌倒行为实时检测模型。通过实验模拟老年人在向后跌倒的过程,采集原始惯性信号,建立基于合加速度与合角速度的两个HMM。计算训练HMM下,观测序列的后验概率作为跌倒信号的匹配程度。通过计算在ADL下的匹配度和跌倒时的匹配度,利用支持向量机确定ADL和跌倒的最大分离边界。通过滑窗过程实现对跌倒动作的实时检测。我们通过对18位被试者进行跌倒和ADL动作的采集,每位被试者进行20次跌倒实验和5次四种动作的ADL实验。将采样动作中的180例跌倒作为隐马尔可夫模型的训练样本,108例跌倒和216例ADL作为跌倒分离边界的训练样本,72例跌倒和144例ADL作为检验样本,进行建模识别。结果显示,在对检验样本中的跌倒识别中,预测精度(Correct Rate)达到94.91,敏感度(Sensitivity)97.22%,特异性(Specificity)93.75%的效果,相比单一对加速度建模的跌倒识别,在识别敏感度上有了进一步提升。
【学位授予单位】：深圳大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：C81
【图文】：

我们通过ＡＭＩＴＳ维测力平台获取了被试者在正常走动过程中的足部动态数据，其逡逑中包括地面反作用力（ＧＲＦ卿力矩（ＧＲＭ）分别在前后、内外和垂直王个方向上的六个变逡逑量。图２．１展示了一个被试对象足底力学信号在支撑相过程中的变化情况。逡逑ＭＬ逦ＡＰ逦Ｖｅｒｔｉｃａｌ逡逑喊x2起逡逑０邋１０邋２０邋３０邋４０逦０邋１０邋２０邋３０邋４０逦０邋１０邋２０邋３０邋４０逡逑ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）逦ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）逦ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）逡逑ＭＬ逦ＡＰ逦Ｖｅｒｔｉｃａｌ逡逑＊：Ｉ７＾逡逑１逦Ｉ邋Ｉ邋Ｉ邋Ｉ逦。逦１邋Ｉ邋Ｉ邋Ｉ邋Ｉ逦Ｉ邋１邋Ｉ邋Ｉ邋Ｉ邋！逡逑０邋１０邋２０邋３０邋４０逦０邋１０邋２０邋３０邋４０逦０邋１０邋２０邋３０邋４０逡逑ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）逦ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）逦ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）逡逑图２．１邋—个支撑相内ＧＲＦ和０１成［在；方向（前后、内外和垂直）分量的信号图像逡逑在本文中，样本赌被用来量化动态信号不规则程度。在计算前，我们需要先对每一逡逑列数据除Ｗ被试者自身的体重，Ｗ消除不同个体体重差异对样本赌计算造成的不一致性逡逑影响。由于所采集单一支撑相信号长度在２６？６５邋（化５２ｓ？１．３化）之间，运并不能满足样逡逑本赌算法对序列长度的最小要求。在中给出了序列长度的解决方案，作者提出将多次采逡逑集信号首尾连接，形成长序列用作样本赌计算。运里，我们采用同样方式，将两次采样逡逑Ｗ及左右脚分别按＝个方向上的力和力矩进行拼接，形成整条时间序列数据。图２．１分别逡逑给出了垂直方向上ＧＲＦ和前后方向上ＧＲＭ信号拼接后的直观形态。对于参数ｒ和ｍ，我逡逑们选用推荐值（ｍ取２

我们通过ＡＭＩＴＳ维测力平台获取了被试者在正常走动过程中的足部动态数据，其逡逑中包括地面反作用力（ＧＲＦ卿力矩（ＧＲＭ）分别在前后、内外和垂直王个方向上的六个变逡逑量。图２．１展示了一个被试对象足底力学信号在支撑相过程中的变化情况。逡逑ＭＬ逦ＡＰ逦Ｖｅｒｔｉｃａｌ逡逑喊x2起逡逑０邋１０邋２０邋３０邋４０逦０邋１０邋２０邋３０邋４０逦０邋１０邋２０邋３０邋４０逡逑ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）逦ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）逦ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）逡逑ＭＬ逦ＡＰ逦Ｖｅｒｔｉｃａｌ逡逑＊：Ｉ７＾逡逑１逦Ｉ邋Ｉ邋Ｉ邋Ｉ逦。逦１邋Ｉ邋Ｉ邋Ｉ邋Ｉ逦Ｉ邋１邋Ｉ邋Ｉ邋Ｉ邋！逡逑０邋１０邋２０邋３０邋４０逦０邋１０邋２０邋３０邋４０逦０邋１０邋２０邋３０邋４０逡逑ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）逦ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）逦ｔｉｍｅ（０．０２ｓ）逡逑图２．１邋—个支撑相内ＧＲＦ和０１成［在；方向（前后、内外和垂直）分量的信号图像逡逑在本文中，样本赌被用来量化动态信号不规则程度。在计算前，我们需要先对每一逡逑列数据除Ｗ被试者自身的体重，Ｗ消除不同个体体重差异对样本赌计算造成的不一致性逡逑影响。由于所采集单一支撑相信号长度在２６？６５邋（化５２ｓ？１．３化）之间，运并不能满足样逡逑本赌算法对序列长度的最小要求。在中给出了序列长度的解决方案，作者提出将多次采逡逑集信号首尾连接，形成长序列用作样本赌计算。运里，我们采用同样方式，将两次采样逡逑Ｗ及左右脚分别按＝个方向上的力和力矩进行拼接，形成整条时间序列数据。图２．１分别逡逑给出了垂直方向上ＧＲＦ和前后方向上ＧＲＭ信号拼接后的直观形态。对于参数ｒ和ｍ，我逡逑们选用推荐值（ｍ取２

逦０．０１７１邋＊逡逑利用２．２中样本赌算法，我们将图２．２形式信号分别转化为相应样本赌值。表２．１中记逡逑录了每个方向上力与力矩样本赌在每个风险水平下的均值和方差，并通过方差分析得到逡逑每个分量下的Ｐ值。从结果来看，垂直（ｖｅｒｔｉｃａｌ）方向上力的样本赌虹＝０．０１４４）和前后（ＡＰ）逡逑方向上力矩的样本赌（Ｐ邋＝邋０．０３８７）都显示出在Ｓ风险水平上的显著性差异，而其余四个逡逑分量在不同群组中并没有不同。另外我们还发现，运两个显著的变量数值随着风险水平逡逑的升高而降低。逡逑９逡逑

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本文编号：2806863