CN109480857B - 一种用于帕金森病患者冻结步态检测的装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种用于帕金森病患者冻结步态检测的装置及方法,所述装置包括1号惯性节点、2号惯性节点、惯性节点同步器、压力鞋垫、移动终端和无线蓝牙耳机。所述1号惯性节点和2号惯性节点用于采集患者左右腿部加速度数据、角速度数据和磁力值;所述惯性节点同步器用于使2个惯性节点处于同步模式;所述压力鞋垫用于采集患者足部压力数据;所述无线蓝牙耳机用于当患者发生冻结步态时给予一段音频刺激,帮助患者恢复正常步态。所述方法包括实时冻结步态检测,音频反馈,信息记录。该装置结构简单,轻便,便于人体穿戴,并具有良好的灵敏度和特异性,可以自动检测并评估患者冻结步态,以便于做出及时防护,帮助专业医师制定康复治疗计划。
Description
技术领域
本发明涉及传感技术、生物医学工程、医疗卫生等领域,特别涉及一种用于帕金森病患者冻结步态检测的装置及方法。
背景技术
帕金森病(Parkinson's Disease)是一种常见的神经系统退行性疾病,临床症状包括静止性震颤、肌强直、运动迟缓和姿势平衡障碍的运动症状及嗅觉减退、睡眠障碍和抑郁等非运动症状。而冻结步态(FOG)是一种以反复发作的短暂性步态迟滞中止为特征的步态障碍,常发生于帕金森病中晚期,具体表现为在平坦地面尤其是起步、转弯或遇到障碍物时不能顺利跨步,双足仿佛冻结在地面,于起步初或转弯时必须在原地踏步数次,等待数秒或数分钟不等,方能小步前冲地行走,或向前拖曳数步后方能顺利跨步行走,且冻结步态(FOG)发病机制尚不明确。
目前临床上对冻结步态的评估多数是基于量表,客观化定量评估手段较少且未普及,因此对冻结步态的严重程度的判断多依赖于医师的临床经验,然而在临床工作中不同医师对同一个患者的诊断、治疗以及愈后的判断存在较大差异,这可能严重影响患者的病情及愈后。随着电子和计算机技术的发展,目前国内外也出现了部分用于帕金森病患者冻结步态检测的装置及方法。
为此中国专利公布号CN 108309303A,名称为“一种可穿戴冻结步态智能监测与助行设备”公开了一种用于帕金森病患者冻结步态智能监测与助行设备,包括三轴加速度计、三轴陀螺仪、三轴地磁传感器和微控制器组成,通过运动模式识别技术自动探测患者冻结步态的发生,由实时控制激光发射的时间和频率、实现患者冻结步态的改善和康复训练。
上述的可穿戴冻结步态智能监测与助行设备可以对帕金森病患者冻结步态进行检测,并在检测到患者发生冻结步态时发出节奏性激光投射到地面缩减患者冻结步态持续时间。但是上述所公开的激光助行设备灵敏度与特异性没有达到特别高,不可避免地会出现误判地时候,而出现误判的时候设备发出激光,容易对患者视线造成干扰,极大可能的会引起相反的效果,干扰患者正常行走,引起不必要的危险。
发明内容
本发明要解决的技术问题为:为辅助专业医师、患者或监护人监测帕金森病患者冻结步态发生情况,在不影响帕金森病患者日常活动和减少身体束缚的前提下,基于一种便携设备实现冻结步态自动检测,且具有较高的灵敏度和特异性。
为解决以上问题本发明采用的技术方案为:一种用于帕金森病患者冻结步态检测的装置,包括1号惯性节点、2号惯性节点、惯性节点同步器、压力鞋垫、移动终端和无线蓝牙耳机,其中:
所述1号惯性节点和2号惯性节点均包括电源模块、稳压电路、惯性传感器和数据采集与传输模块,用于采集患者左右腿部X、Y、Z轴的加速度数据、角速度数据和磁力值;
所述电源模块包括锂电池,用于给惯性节点供电;
所述惯性传感器包括三轴加速度计、三轴角速度计、三轴磁力计;
所述数据采集与传输模块包括无线控制器,用于将三轴加速度数据、三轴角速度数据和三轴磁力值数据通过无线局域网发送至移动终端;
所述惯性节点同步器用于使两个惯性节点处于同步模式,基本实现同时采集患者左右腿部运动信息数据;
所述压力鞋垫包括电源模块、压力传感器、信号处理模块和MCU模块,用于采集患者足部压力数据并将压力数据通过蓝牙发送到移动终端;
所述电源模块由压电陶瓷发电片和充电电源模块组成,压电陶瓷发电片用于将机械能转换为电能,以实现在运动的时候同时对压力鞋垫自发电,延长压力鞋垫的工作时间,节能环保;
所述压力传感器用于采集患者足部的压力信号;
所述信号处理模块用于对采集到的足部压力信号进行自补偿,提高数据采集的准确性和灵敏度;
所述MCU模块用于将采集到的模拟信号转换为数字信号并通过蓝牙发送至移动终端;
所述移动终端用于接收2个惯性节点和压力鞋垫的数据,其上运行的冻结步态检测软件对2个惯性节点的数据进行实时分析检测冻结步态的发生,并根据压力鞋垫的数据对结果进行校准;
所述无线蓝牙耳机用于当患者发生冻结步态时向患者传送一段音频刺激,帮助患者恢复正常步态。
其中,所述移动终端内包含冻结步态检测模块、音频反馈模块和信息记录模块;
所述冻结步态检测模块上运行冻结步态检测软件,用于实时接收2个惯性节点和压力鞋垫的数据,并根据惯性节点和压力鞋垫的数据实时检测患者冻结步态发生情况,包括是否发生冻结步态以及冻结步态的起始时间点、持续时间和发生次数;
所述音频反馈模块用于当冻结步态检测模块检测到患者处于冻结步态时,给出一段音频刺激,帮助患者恢复正常步态;
所述信息记录模块用于记录惯性节点和压力鞋垫的原始数据,以及患者发生冻结步态的起始时间点、持续时间和发生次数。
其中,所述压力鞋垫是便携式压力鞋垫,实时获取患者的足部压力数据,根据患者正常行走、正常站立、冻结步态时候的足底压力分布存在差异,通过足部压力数据对冻结步态检测的结果进行校准。
其中,1号惯性节点和2号惯性节点分别对应于独立的线程,移动终端分别单独对2个惯性节点的数据进行分析,实时判断冻结步态的是否发生,并融合2个惯性节点的检测结果给出判断。
其中,工作方法包括以下步骤:
步骤301:将准备好的压力鞋垫放入患者鞋中,并给压力鞋垫上电;
步骤302:将准备好的两个惯性节点打开并静置放在桌面上;
步骤303:打开移动终端软件,并进行初始化操作;
步骤304:在移动终端软件中输入患者基本信息,包括姓名,性别,年龄,体重,患病时间等信息;
步骤305:将移动终端软件连接1号惯性节点、2号惯性节点和压力鞋垫,点击校准按钮,1号惯性节点、2号惯性节点和压力鞋垫开始自动校准,同时设置在采集数据过程中自动校准,然后使用同步模式采集数据;
步骤306:将1号惯性节点固定在患者左腿脚踝上方,将2号惯性节点固定在患者右腿脚踝上方,确保在工作过程中不会出现滑落、掉落的情况;
步骤307:在移动终端软件中点击“开始检测”按钮,1号惯性节点、2号惯性节点和压力鞋垫均开始工作,此时患者可自由运动;
步骤308:工作过程中,移动终端软件实时接收1号、2号惯性节点数据和压力鞋垫数据,冻结步态检测方法根据数据进行实时分析处理得到检测结果并进行统计;
步骤309:当移动终端软件检测到患者此时处于冻结步态时,便通过无线蓝牙耳机给出一段音频刺激,帮助患者恢复正常步态;
步骤310:点击移动终端软件的“结束检测”按钮,1号、2号惯性节点和压力鞋垫均结束工作,同时软件将这段时间的检测结果生成报告页。
其中,所述冻结步态检测模块的冻结步态检测方法包括以下步骤:
步骤401:选取合适的窗函数;
步骤402:选取窗口的长度和窗口之间的间隔;
步骤403:进行窗口分割并对窗口内的加速度数据进行傅里叶时-频域变换;
步骤404:根据傅里叶变换后的功率谱计算窗口的总能量,根据指定波段的功率比进行冻结指数的计算,所述冻结指数定义为冻结波段(功率谱中3-8HZ波段)中的功率除以运动波段(功率谱中0.5-3HZ波段)中的功率;
步骤405:选取合适的冻结指数阈值和能量阈值;
步骤406:将窗口中的总能量与能量阈值进行比较,判断患者是否处于站立状态;
步骤407:将窗口的冻结指数与冻结阈值进行比较,判断患者是否处于冻结步态;
步骤408:根据压力鞋垫的足部压力数据对结果进行校准。
本发明具有以下有益效果:
(1)本发明所述的冻结步态检测装置采用基于MEMS的惯性传感器可以减小测量设备体积及重量,方便佩戴,足部压力鞋垫采用可便携式压力鞋垫,放置在患者鞋内,惯性节点的穿戴和压力鞋垫的放置均极大程度上减少对患者身体上的束缚感,且不影响日常自由活动。
(2)本发明所述的冻结步态检测装置采用2个惯性节点,分别穿戴在患者左右脚踝上方,采集患者左右腿部的运动数据,由于冻结步态具有不对称性,所以融合患者左右腿部的运动数据更能有效检测冻结步态的发生。
(3)本发明所述的冻结步态检测装置采用一双压力鞋垫,通过压力鞋垫获取患者足部压力数据。由于患者正常行走、正常站立、冻结步态时候的足底压力分布存在差异,因此通过足部压力数据对冻结步态检测方法的结果进行校准,提高装置的准确性。
(4)本发明所述的冻结步态检测装置采用无线蓝牙耳机,当移动终端检测到患者发生冻结步态时,通过无线蓝牙耳机传送一段音频刺激,可有效缩减患者冻结步态持续时间,帮助患者尽快恢复正常步态。
(5)本发明所述的冻结步态检测方法采用冻结指数、能量阈值和冻结指数阈值参数实时检测冻结步态的发生,可以很好地检测冻结步态,具有较高的灵敏度和特异性。
(6)本发明所述的冻结步态检测装置及方法可以生成详细的检测报告,检测报告客观量化了患者冻结步态发生的起始时间点、持续时间和冻结步态发生的次数,可以帮助专业医师客观评估患者冻结步态的严重程度,给出更客观的康复治疗计划。
附图说明
图1为本发明一种用于帕金森病患者冻结步态检测的装置布置示意图;其中,101:1号惯性节点;102:2号惯性节点;103:惯性节点同步器;104:无线蓝牙耳机;105:左脚压力鞋垫;106:右脚压力鞋垫;
图2为本发明一种用于帕金森病患者冻结步态检测的装置结构示意图;
图3为本发明一种用于帕金森病患者冻结步态检测装置的工作方法流程图;
图4为本发明一种用于帕金森病患者冻结步态检测方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图以及具体具体实施方式进一步说明本发明。
如图1、图2所示,图1为本发明一种用于帕金森病患者冻结步态检测的装置布置示意图,包括1号惯性节点101、2号惯性节点102、惯性节点同步器103、左脚压力鞋垫105、右脚压力鞋垫106、移动终端和无线蓝牙耳机104;其中:
所述1号惯性节点101和2号惯性节点102均包括电源模块201、稳压电路202、惯性传感器203和数据采集与传输模块204,用于采集患者左右腿部X、Y、Z轴的加速度数据、角速度数据和磁力值;
所述电源模块201包括锂电池,用于给惯性节点供电;
所述惯性传感器203包括三轴加速度计、三轴角速度计、三轴磁力计;
所述数据采集与传输模块204包括无线控制器,用于将三轴加速度数据、三轴角速度数据和三轴磁力值数据通过无线局域网发送至移动终端;
所述惯性节点同步器103用于使两个惯性节点处于同步模式,基本实现同时采集患者左右腿部运动信息数据;
所述压力鞋垫105和压力鞋垫106均包括电源模块、压力传感器206、信号处理模块207和MCU模块208,用于采集患者足部压力数据并将压力数据通过蓝牙发送到移动终端;
所述电源模块由充电电源模块209和压电陶瓷发电片210组成,压电陶瓷发电片210用于将机械能转换为电能,以实现在运动的时候同时对压力鞋垫自发电,延长压力鞋垫的工作时间,节能环保;
所述压力传感器206用于采集患者足部的压力信号;
所述信号处理模块207用于对采集到的足部压力信号进行自补偿,提高数据采集的准确性和灵敏度;
所述MCU模块208用于将采集到的模拟信号转换为数字信号并通过蓝牙发送至移动终端;
所述移动终端用于接收2个惯性节点和压力鞋垫的数据,其上运行的冻结步态检测软件对2个惯性节点的数据进行实时分析检测冻结步态的发生,并根据压力鞋垫的数据对结果进行校准;
所述无线蓝牙耳机104用于当患者发生冻结步态时向患者传送一段音频刺激,帮助患者恢复正常步态。
其中,所述移动终端内包含冻结步态检测模块211、信息记录模块212和音频反馈模块213;
所述冻结步态检测模块211上运行冻结步态检测软件,用于实时接收2个惯性节点和压力鞋垫的数据,并根据惯性节点和压力鞋垫的数据实时检测患者冻结步态发生情况,包括是否发生冻结步态以及冻结步态的起始时间点、持续时间和发生次数;
所述信息记录模块212用于记录惯性节点和压力鞋垫的原始数据,以及患者发生冻结步态的起始时间点、持续时间和发生次数。
所述音频反馈模块213用于当冻结步态检测模块检测到患者处于冻结步态时,给出一段音频刺激,帮助患者恢复正常步态;
其中,所述压力鞋垫是便携式压力鞋垫,实时获取患者的足部压力数据,根据患者正常行走、正常站立、冻结步态时候的足底压力分布存在差异,通过足部压力数据对冻结步态检测的结果进行校准。
其中,1号惯性节点和2号惯性节点分别对应于独立的线程,移动终端分别单独对2个惯性节点的数据进行分析,实时判断冻结步态的是否发生,并融合2个惯性节点的检测结果给出判断。
如图3所示,本发明一种用于帕金森病患者冻结步态检测装置的工作方法流程图,其中,工作方法包括以下步骤:
步骤301:将准备好的压力鞋垫放入患者鞋中,并给压力鞋垫上电;
步骤302:将准备好的两个惯性节点打开并静置放在桌面上;
步骤303:打开移动终端软件,并进行初始化操作;
步骤304:在移动终端软件中输入患者基本信息,包括姓名,性别,年龄,体重,患病时间等信息;
步骤305:将移动终端软件连接1号惯性节点、2号惯性节点和压力鞋垫,点击校准按钮,1号惯性节点、2号惯性节点和压力鞋垫开始自动校准,同时设置在采集数据过程中自动校准,然后使用同步模式采集数据;
步骤306:将1号惯性节点固定在患者左腿脚踝上方,将2号惯性节点固定在患者右腿脚踝上方,确保在工作过程中不会出现滑落、掉落的情况;
步骤307:在移动终端软件中点击“开始检测”按钮,1号惯性节点、2号惯性节点和压力鞋垫均开始工作,此时患者可自由运动;
步骤308:工作过程中,移动终端软件实时接收1号、2号惯性节点数据和压力鞋垫数据,冻结步态检测方法根据数据进行实时分析处理得到检测结果并进行统计;
步骤309:当移动终端软件检测到患者此时处于冻结步态时,便通过无线蓝牙耳机给出一段音频刺激,帮助患者恢复正常步态;
步骤310:点击移动终端软件的“结束检测”按钮,1号、2号惯性节点和压力鞋垫均结束工作,同时软件将这段时间的检测结果生成报告页。
如图4所示,本发明一种用于帕金森病患者冻结步态检测方法流程图,其中,所述冻结步态检测模块的冻结步态检测方法包括以下步骤:
步骤401:选取合适的窗函数;
步骤402:选取窗口的长度和窗口之间的间隔;
步骤403:进行窗口分割并对窗口内的加速度数据进行傅里叶时-频域变换;
步骤404:根据傅里叶变换后的功率谱计算窗口的总能量,根据指定波段的功率比进行冻结指数的计算,所述冻结指数定义为冻结波段即功率谱中3-8HZ波段中的功率除以运动波段即功率谱中0.5-3HZ波段中的功率;
步骤405:选取合适的冻结指数阈值和能量阈值;
步骤406:将窗口中的总能量与能量阈值进行比较,判断患者是否处于站立状态;
步骤407:将窗口的冻结指数与冻结阈值进行比较,判断患者是否处于冻结步态;
步骤408:根据压力鞋垫的足部压力数据对结果进行校准。
本发明中涉及到的本领域公知技术未详细阐述。
Claims (3)
1.一种用于帕金森病患者冻结步态检测的装置,其特征在于:包括1号惯性节点、2号惯性节点、惯性节点同步器、压力鞋垫、移动终端和无线蓝牙耳机,其中:
所述1号惯性节点和2号惯性节点均包括电源模块、稳压电路、惯性传感器和数据采集与传输模块,用于采集患者左右腿部X、Y、Z轴的加速度数据、角速度数据和磁力值;
所述电源模块包括锂电池,用于给惯性节点供电;
所述惯性传感器包括三轴加速度计、三轴角速度计、三轴磁力计;
所述数据采集与传输模块包括无线控制器,用于将三轴加速度数据、三轴角速度数据和三轴磁力值数据通过无线局域网发送至移动终端;
所述惯性节点同步器用于使两个惯性节点处于同步模式,基本实现同时采集患者左右腿部运动信息数据;
所述压力鞋垫包括电源模块、压力传感器、信号处理模块和MCU模块,用于采集患者足部压力数据并将压力数据通过蓝牙发送到移动终端;
所述电源模块由压电陶瓷发电片和充电电源模块组成,压电陶瓷发电片用于将机械能转换为电能,以实现在运动的时候同时对压力鞋垫自发电,延长压力鞋垫的工作时间,节能环保;
所述压力传感器用于采集患者足部的压力信号;
所述信号处理模块用于对采集到的足部压力信号进行自补偿,提高数据采集的准确性和灵敏度;
所述MCU模块用于将采集到的模拟信号转换为数字信号并通过蓝牙发送至移动终端;
所述移动终端用于接收2个惯性节点和压力鞋垫的数据,其上运行的冻结步态检测软件对2个惯性节点的数据进行实时分析检测冻结步态的发生,并根据压力鞋垫的数据对结果进行校准;
所述无线蓝牙耳机用于当患者发生冻结步态时向患者传送一段音频刺激,帮助患者恢复正常步态;
所述移动终端内包含冻结步态检测模块、音频反馈模块和信息记录模块;
所述冻结步态检测模块上运行冻结步态检测软件,用于实时接收2个惯性节点和压力鞋垫的数据,并根据惯性节点和压力鞋垫的数据实时检测患者冻结步态发生情况,包括是否发生冻结步态以及冻结步态的起始时间点、持续时间和发生次数;
所述音频反馈模块用于当冻结步态检测模块检测到患者处于冻结步态时,给出一段音频刺激,帮助患者恢复正常步态;
所述信息记录模块用于记录惯性节点和压力鞋垫的原始数据,以及患者发生冻结步态的起始时间点、持续时间和发生次数;
所述压力鞋垫是便携式压力鞋垫,实时获取患者的足部压力数据,根据患者正常行走、正常站立、冻结步态时候的足底压力分布存在差异,通过足部压力数据对冻结步态检测的结果进行校准;
1号惯性节点和2号惯性节点分别对应于独立的线程,移动终端分别单独对2个惯性节点的数据进行分析,实时判断冻结步态的是否发生,并融合2个惯性节点的检测结果给出判断。
2.如权利要求1所述的一种用于帕金森病患者冻结步态检测的装置,其特征在于:工作方法包括以下步骤:
步骤301:将准备好的压力鞋垫放入患者鞋中,并给压力鞋垫上电;
步骤302:将准备好的两个惯性节点打开并静置放在桌面上;
步骤303:打开移动终端软件,并进行初始化操作;
步骤304:在移动终端软件中输入患者基本信息,包括姓名,性别,年龄,体重,患病时间信息;
步骤305:将移动终端软件连接1号惯性节点、2号惯性节点和压力鞋垫,点击校准按钮,1号惯性节点、2号惯性节点和压力鞋垫开始自动校准,同时设置在采集数据过程中自动校准,然后使用同步模式采集数据;
步骤306:将1号惯性节点固定在患者左腿脚踝上方,将2号惯性节点固定在患者右腿脚踝上方,确保在工作过程中不会出现滑落、掉落的情况;
步骤307:在移动终端软件中点击“开始检测”按钮,1号惯性节点、2号惯性节点和压力鞋垫均开始工作,此时患者可自由运动;
步骤308:工作过程中,移动终端软件实时接收1号、2号惯性节点数据和压力鞋垫数据,冻结步态检测方法根据数据进行实时分析处理得到检测结果并进行统计;
步骤309:当移动终端软件检测到患者此时处于冻结步态时,便通过无线蓝牙耳机给出一段音频刺激,帮助患者恢复正常步态;
步骤310:点击移动终端软件的“结束检测”按钮,1号、2号惯性节点和压力鞋垫均结束工作,同时软件将这段时间的检测结果生成报告页。
3.如权利要求2所述的一种用于帕金森病患者冻结步态检测的装置,其特征在于:所述冻结步态检测模块的冻结步态检测方法包括以下步骤:
步骤401:选取合适的窗函数;
步骤402:选取窗口的长度和窗口之间的间隔;
步骤403:进行窗口分割并对窗口内的加速度数据进行傅里叶时-频域变换;
步骤404:根据傅里叶变换后的功率谱计算窗口的总能量,根据指定波段的功率比进行冻结指数的计算,所述冻结指数定义为冻结波段即功率谱中3-8HZ波段中的功率除以运动波段即功率谱中0.5-3HZ波段中的功率;
步骤405:选取合适的冻结指数阈值和能量阈值;
步骤406:将窗口中的总能量与能量阈值进行比较,判断患者是否处于站立状态;
步骤407:将窗口的冻结指数与冻结阈值进行比较,判断患者是否处于冻结步态;
步骤408:根据压力鞋垫的足部压力数据对结果进行校准。
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CN111012312B (zh) * | 2019-12-25 | 2024-01-30 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置及方法 |
CN111553899A (zh) * | 2020-04-28 | 2020-08-18 | 湘潭大学 | 一种基于音视频的帕金森非接触式智能检测方法及系统 |
CN111568434B (zh) * | 2020-05-21 | 2022-12-13 | 上海体育学院 | 一种人体平衡测试关节检测装置系统 |
CN112617807B (zh) * | 2020-12-31 | 2024-04-05 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种预防和解除帕金森病患者冻结步态的装置和方法 |
CN116687354B (zh) * | 2023-08-04 | 2023-10-31 | 首都医科大学宣武医院 | 针对帕金森病患者的数字生物标志物智能分析反馈系统 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104606868A (zh) * | 2015-02-10 | 2015-05-13 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 一种用于缓解帕金森病患者冻结步态的智能手环 |
CN204426918U (zh) * | 2015-02-10 | 2015-07-01 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 一种用于缓解帕金森病患者冻结步态的智能手环 |
CN104834888A (zh) * | 2014-12-04 | 2015-08-12 | 龙岩学院 | 一种辅助筛查帕金森症的异常步态识别方法 |
CN107361773A (zh) * | 2016-11-18 | 2017-11-21 | 深圳市臻络科技有限公司 | 用于检测、缓解帕金森异常步态的装置 |
CN108309303A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-07-24 | 上海交通大学医学院附属第九人民医院 | 一种可穿戴冻结步态智能监测与助行设备 |
WO2018140098A1 (en) * | 2017-01-26 | 2018-08-02 | Intel Corporation | Wearable devices for assisting parkinson's disease patients |
CN108629304A (zh) * | 2018-04-26 | 2018-10-09 | 深圳市臻络科技有限公司 | 一种冻结步态在线检测方法 |
CN108814617A (zh) * | 2018-04-26 | 2018-11-16 | 深圳市臻络科技有限公司 | 冻结步态识别方法和装置及步态检测仪 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10945641B2 (en) * | 2011-10-09 | 2021-03-16 | The Medical Research, Infrastructure and Health Services Fund of the Tel Aviv Medical Center | Virtual reality for movement disorder diagnosis and/or treatment |
CN103383292B (zh) * | 2013-07-17 | 2015-02-25 | 北京航空航天大学 | 一种穿戴式尖足步态实时监测反馈报警的装置及方法 |
CN104473650B (zh) * | 2014-12-25 | 2017-03-15 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种基于柔性力敏传感器的运动能耗监测鞋及其监测方法 |
CN104434129B (zh) * | 2014-12-25 | 2016-08-17 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种帕金森及相关锥体外系疾病运动障碍症状量化评测装置及方法 |
WO2017058913A1 (en) * | 2015-09-28 | 2017-04-06 | Case Western Reserve University | Wearable and connected gait analytics system |
-
2018
- 2018-12-29 CN CN201811637391.2A patent/CN109480857B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104834888A (zh) * | 2014-12-04 | 2015-08-12 | 龙岩学院 | 一种辅助筛查帕金森症的异常步态识别方法 |
CN104606868A (zh) * | 2015-02-10 | 2015-05-13 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 一种用于缓解帕金森病患者冻结步态的智能手环 |
CN204426918U (zh) * | 2015-02-10 | 2015-07-01 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 一种用于缓解帕金森病患者冻结步态的智能手环 |
CN107361773A (zh) * | 2016-11-18 | 2017-11-21 | 深圳市臻络科技有限公司 | 用于检测、缓解帕金森异常步态的装置 |
WO2018140098A1 (en) * | 2017-01-26 | 2018-08-02 | Intel Corporation | Wearable devices for assisting parkinson's disease patients |
CN108309303A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-07-24 | 上海交通大学医学院附属第九人民医院 | 一种可穿戴冻结步态智能监测与助行设备 |
CN108629304A (zh) * | 2018-04-26 | 2018-10-09 | 深圳市臻络科技有限公司 | 一种冻结步态在线检测方法 |
CN108814617A (zh) * | 2018-04-26 | 2018-11-16 | 深圳市臻络科技有限公司 | 冻结步态识别方法和装置及步态检测仪 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
A Wearable Assistant for Gait Training for Parkinson’s Disease with Freezing of Gait in Out-of-the-Lab Environmentss;Mazilu;《ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems》;20150331;第5:1-5:31页 * |
足底压力分析在帕金森病患者运动训练中的应用;陈淑芳;《中国康复医学杂志》;20151031;第985-989页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109480857A (zh) | 2019-03-19 |
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