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智能袜可提醒老年人跌倒的风险

嘉峪检测网        2023-03-31 06:31

导 语  

 

最近,由诺丁汉特伦特大学的专家创造的新型智能袜子和深度学习算法,可以以99.4%的准确率检测跌倒,并以94.2%的准确率检测险些跌倒。这将有助于临床医生评估老年人的跌倒风险。

 

01 研究背景

 

跌倒会对老年人的生活质量造成很大的负面影响。随着老龄人口的增加,跌倒只会继续对老年人产生重大影响,进而影响他们的健康,比如在髋部骨折(跌倒后相对常见的伤害)后,估计只有36%的人能够恢复独立生活。此外,跌倒会使得老人信心丧失和并对跌倒产生恐惧,降低老人生活质量。

 

因此,能够自动检测跌倒具有减少长时间跌倒,以及在需要时向医疗专业人员发出警报的优势。险些跌倒被定义为发生了可纠正的失去平衡(滑倒、绊倒或绊倒)的事件。研究表明,濒临跌倒可以作为跌倒风险的独立指标。因此,临近跌倒的检测(绊倒检测)将非常有益,因为在临近跌倒事件增加的情况下,可以通知护理人员或联系医疗专业人员,并且可以避免跌倒。

 

这项研究的重点是设计、制造和测试一种新型的基于纺织品的装置,用于监测老年人跌倒和接近跌倒的事件。

 

02 研究概述

 

这项研究招募了13名健康受试者。每个参与者进行三种类型的日常生活活动(ADLs),一次差点跌倒(绊倒),和三种类型的跌倒,同时在每只脚上穿上一只袜子。为了对这项工作中收集的数据进行分类,研究人员使用了深度学习分类器。

 

 

智能袜可提醒老年人跌倒的风险

智能袜可提醒老年人跌倒的风险

研究所用设备

(图片源自论文)

 

从下图a所示的加速度数据中可以清楚地看到十次摔倒的曲线特征,所有三个轴上的加速度都有变化。从第一次跌落开始,x轴的加速度最初减少了1.95g,随后增加了1.2g。y轴和z轴的加速度分别增加了约1.3g和0.5g。b图中显示z轴上的角速度增加,在下落点最大增加约299度/秒。在坠落点,x轴和y轴的角速度也有所下降。x轴在40和80度/秒之间变化,y轴在100和200度/秒之间变化。

 

智能袜可提醒老年人跌倒的风险

研究结果

(图片源自论文)

 

下图显示了使用双脚加速度和角速度数据时产生的混淆矩阵。从图中可以观察到81.6%的总体分类准确度。这也表明该算法可以很容易地在ADLs和falls之间进行分类。

 

 

智能袜可提醒老年人跌倒的风险

研究结果

(图片源自论文)

 

下图显示,与单独使用加速度数据(下图a)相比,单独使用角速度数据(下图b)可以实现更准确的分类。当使用加速度数据与角速度数据的组合时(下图c),观察到准确的跌倒分类是最好的。在所有三种情况下,坐姿到站姿都是100%准确的。此外,还观察到计时和行走测试与步行活动之间存在一些错误分类,这可能是由于活动之间的相似性导致。最终,该系统的目的是区分ADL和跌倒,因此这种混淆不会成为实现该设备的障碍。

 

智能袜可提醒老年人跌倒的风险

研究结果

(图片源自论文)

 

03 研究意义

 

这项工作提出了一个嵌入式IMU的外套,用于跌倒和险些跌倒的检测。该技术可以以99.4%的准确率检测跌倒,并以94.2%的准确率检测险些跌倒。

 

该项研究的研究员Zahra Rahemtulla博士表示:“除了检测将要跌倒之外,重要的是,当老年人跌倒时,他们可能会长时间失去知觉或无法动弹,无法寻求帮助。该技术可以发出警报使得老年人更快的接受治疗。”

 

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