CN104522949A - 一种用于定量评估帕金森患者运动功能的智能手环 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于定量评估帕金森患者运动功能的智能手环，包括手环本体、内置于手环本体内的评估系统以及上位机，评估系统包括用于实时检测患者手部的运动状态，并将检测得到的运动状态信号发送至中央处理模块的运动传感器模块；中央处理模块用于接收运动传感器模块发送的运动状态信号，对运动状态信号进行分析和处理获得运动状态参数和/或病情信息并将其发送给无线通信模块；无线通信模块与上位机通信。将智能手环概念应用于PD患者运动功能的评估，不仅具有低负荷，长时间连续监测等优点，而且可以实时感知PD患者手部的震颤症状作为客观评价PD患者的依据，解决了量表法主观性较强的缺陷，大大有利于PD患者的疾病治疗。
Description
技术领域
本发明属于医疗信息监测技术领域，具体地是涉及一种用于定量评估帕金森患者运动功能的智能手环。
背景技术
帕金森病(Parkinson’s Disease，PD)又叫震颤麻痹综合症、帕金森综合症，是一种慢性中枢神经系统退化性失调疾病。该病多发于老年人群，平均发病年龄大约为60岁，且近年来该病的发病年龄有下降趋势。在我国，据统计65岁以上人群中PD的发病率为1.7％，55岁以上人群中PD的发病率为1％。PD已经成为中老年人群的“第三杀手”，严重威胁着人类的生命健康。
PD的临床症状分为运动功能障碍症状和非运动功能障碍症状。病人首先出现单侧肢体震颤或者动作迟缓，进一步影响到对称侧肢体的运动功能。随着对PD病情的研究，患者认知、情绪等方面的非运动功能障碍症状也被人关注。但在早期病症中，首先出现运动功能障碍症状，临床上主要表现为静止震颤(Static tremor)，动作迟缓(Bradykinesia)，肌肉僵直(Rigidity)和姿势步态障碍(Posture instability and gait disorder)。因此，准确地对运动功能障碍症状进行评估，可以更好地对病人进行早期诊断和对病情进行分期。
目前临床医生对PD患者运动功能障碍症状的评估主要依靠评分量表，但是量表法受到评分医师的操作经验和评估时患者状态与情绪的影响。所以依靠评分量表对PD患者运动功能进行评估并不够客观准确，会对PD的早期诊断、分期造成影响。同时，量表法只能对PD患者某一时间点的运动功能进行评估，无法做到长期连续监测，而长期连续监测对PD患者的治疗是具有重要意义的。
因此，本发明的发明人亟需构思一种新技术以改善其问题。
发明内容
本发明旨在提供一种用于定量评估帕金森患者运动功能的智能手环，该智能手环可以感知帕金森患者的手部震颤症状，评估其病情的严重程度，作为医生诊断和治疗的参考。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案是：
一种用于定量评估帕金森患者运动功能的智能手环，包括手环本体、内置于所述手环本体内的评估系统以及上位机，其中所述评估系统具体包括：
运动传感器模块，用于实时检测患者手部的运动状态，并将检测得到的运动状态信号发送至中央处理模块；
所述中央处理模块，用于控制所述运动传感器模块检测并接收所述运动传感器模块发送的运动状态信号，对所述运动状态信号进行分析和处理获得运动状态参数和/或病情信息并将所述运动状态参数和/或病情信息发送给无线通信模块；
所述无线通信模块，用于通过无线通信的方式将所述运动状态参数和/或病情信息发送给所述上位机。
进一步地，所述上位机具体包括：
查询模块，用于实时查看患者的运动状态参数和/或病情信息；
范式动作演示模块，用于播放进行运动症状定量评估的范式动作；
范式动作评估模块，用于通过评估算法分析患者在完成范式动作的手部运动状态参数来定量评估其病情的严重程度并形成评估结果；
显示模块，用于将所述评估结果进行显示。
进一步地，所述中央处理模块具体包括：
主控微处理器，用于接收所述运动传感器模块发送的运动状态信号，对所述运动状态信号进行分析和处理获得运动状态参数和/或病情信息并将所述运动状态参数和/或病情信息发送给所述无线通信模块和存储器；
所述存储器，用于实时接收所述运动传感器模块发送的运动状态参数和/或病情信息并进行存储。
进一步地，所述主控微处理器具体包括：
接收单元，用于接收所述运动传感器模块发送的运动状态信号并传递给分析单元；
所述分析单元，通过分析一定时间内的运动状态信号，得到帕金森患者手部震颤的运动状态参数，与预先设定的病情表进行参数对比，评估其病情的严重程度，获得病情信息；
时钟单元，将所述运动状态参数和/或病情信息加上时间戳；
发送模块，将带有时间戳的运动状态参数和/或病情信息发送给所述无线通信模块和所述存储器。
进一步地，所述的运动状态参数为频率和幅度。
进一步地，所述运动传感器模块为9轴运动传感器，包括3轴加速度计、3轴陀螺仪和3轴磁力计，用于从多个维度检测帕金森患者的手部运动状态。
进一步地，所述范式动作包括单侧翻腕动作、双侧翻腕动作、单侧摆臂动作、双侧摆臂动作。
进一步地，所述评估系统还包括电源模块，所述电源模块包括电池和电源管理电路，用于给所述运动传感器模块、所述中央处理模块和所述无线通信模块提供电源。
进一步地，所述电源模块还设有USB接口，所述USB接口用于连接电源通过所述电源管理电路对电池进行充电。
进一步地，所述上位机为智能手机、平板电脑或电子计算机。
采用上述技术方案，本发明至少包括如下有益效果：
本发明所述的用于定量评估帕金森患者运动功能的智能手环，将智能手环概念应用于PD患者运动功能的评估，不仅具有低负荷，长时间连续监测等优点，而且可以实时感知PD患者手部的震颤症状作为客观评价PD患者的依据，解决了量表法主观性较强的缺陷，大大有利于PD患者的疾病治疗。
附图说明
图1为本发明所述的用于定量评估帕金森患者运动功能的智能手环的结构示意图；
图2为本发明所述的评估系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
如图1至图2所示，为符合本发明的一种用于定量评估帕金森患者运动功能的智能手环，包括手环本体、内置于所述手环本体内的评估系统以及上位机，其中所述评估系统具体包括：
运动传感器模块，用于实时检测患者手部的运动状态，并将检测得到的运动状态信号发送至中央处理模块；
所述中央处理模块，用于控制所述运动传感器模块检测并接收所述运动传感器模块发送的运动状态信号，对所述运动状态信号进行分析和处理获得运动状态参数和/或病情信息并将所述运动状态参数和/或病情信息发送给无线通信模块；
所述无线通信模块，用于通过无线通信的方式将所述运动状态参数和/或病情信息发送给所述上位机。
随着传感检测与电子技术的发展，市场上出现了一大批具有生理信号检测、信息存储、智能提醒、与智能手机互联等功能的智能手环，使手环超越了原有的装饰功能，附加了更多的实用化用途，方便了人们的生活。将智能手环概念应用于PD患者运动功能的评估，不仅具有低负荷，长时间连续监测等优点，而且可以实时感知PD患者手部的震颤症状作为客观评价PD患者的依据，解决了量表法主观性较强的缺陷，大大有利于PD患者的疾病治疗。
所述上位机具体包括：
查询模块，用于实时查看患者的运动状态参数和/或病情信息；
范式动作演示模块，用于播放进行运动症状定量评估的范式动作；
范式动作评估模块，用于通过评估算法分析患者在完成范式动作的手部运动状态参数来定量评估其病情的严重程度并形成评估结果；
显示模块，用于将所述评估结果进行显示。
为了准确计算参量，需要对运动状态信号进行前期处理，本实施例的前期处理优选包括数据有效性筛选、数据同步与转换、噪声去除与重力分量分离等步骤。其中噪声去除部分包括中值滤波、滑动平均滤波和小波低通滤波。由于其为本领域技术人员的常规技术手段，故此处不再赘述。进行前期处理后，需要提取范式动作对应的运动信号段，针对这些信号段计算对称性、规律性等参数。本实施例结合临床医生意见，针对走路时摆臂动作和静止翻腕动作进行分析，进而评价上肢运动功能能力。双侧摆臂动作可以通过两个智能手环采集的同步信号，所以可以单独通过一侧信号分析单侧动作的速度、幅度、节律、规律等信息，也可以通过两侧信号分析双侧动作的对称程度。所述翻腕动作通过对三轴以及合速度的对比分析，其中X轴为向与手腕转动方向相切，所以X铀的加速度信号随着手腕转转动变化最为明显。与摆劈动作参量计算方法类似，首先对X轴信号预处理，然后检测动作峰值区域，通过真实峰值的信息计算翻腕速度的表征量平均翻腕频率与表征翻腕速度均匀程度的参量节律性因数，以及表征翻腕动作信息重复程的规律性因数。最后计算两个手腕动作同步信号的圆周移位夹角余弦值，从而得到对称性因数，表征双手腕动作能力的对称性。简言之本实施例对于单侧范式动作主要针对人体动作的加速度信号，进行去除孤立噪声、平滑滤波、小波重构等预处理，通过椭圆滤波实现重力分量分离，设计每种动作判峰的算法，实现动作速度与节律性评价。对于双侧范式动作则利用自相关函数无偏估计的周期峰值，分析动作的规律性。对于两个信号间的相似性评价，结合了互相关系数与向量夹角余弦的两者长处，通过圆周移位，求循环夹角余弦的思想，得到两条信号的相似性评价。该方法既不受基线和信号长度的影响，也不受两条信号不同步问题的影响，最终获得评价双侧动作的方法。但是本领域技术人员应当知晓，上述计算方法旨在为了可以充分说明本实施例，并非用于对本实施例的限制，任何可以实现上述功能的算法均在本实施例的保护范围之内。
优选地，所述中央处理模块具体包括：
主控微处理器，用于接收所述运动传感器模块发送的运动状态信号，对所述运动状态信号进行分析和处理获得运动状态参数和/或病情信息并将所述运动状态参数和/或病情信息发送给所述无线通信模块和存储器；
所述存储器，用于实时接收所述运动传感器模块发送的运动状态参数和/或病情信息并进行存储。
优选地，所述主控微处理器具体包括：
接收单元，用于接收所述运动传感器模块发送的运动状态信号并传递给分析单元；
所述分析单元，通过分析一定时间内的运动状态信号，得到帕金森患者手部震颤的运动状态参数，与预先设定的病情表进行参数对比，评估其病情的严重程度，获得病情信息。所述病情信息是需要大量的实验数据，分析每个参量与临床意见更微细的相关性，结合不同参量的权重，最终在上位机界面上给出PD病人运动功能评价的准确分数和评价意见。所述预先设定的病情表可以为设置的权重信息，也可以为具体的病情参数范围，本领域技术人员可以根据实际的临床情况进行相应的设定，本实施例对此不作限定。
时钟单元，将所述运动状态参数和/或病情信息加上时间戳；
发送模块，将带有时间戳的运动状态参数和/或病情信息发送给所述无线通信模块和所述存储器。
所述的运动状态参数包括但不限于频率和幅度。
所述运动传感器模块优选为9轴运动传感器，包括3轴加速度计、3轴陀螺仪和3轴磁力计，用于从多个维度检测帕金森患者的手部运动状态。由于所述9轴运动传感器为现有技术中已经比较成熟的传感器，故此处不再赘述。
所述范式动作包括但不限于单侧翻腕动作、双侧翻腕动作、单侧摆臂动作、双侧摆臂动作。本领域技术人员完全可以结合临床需求与量表评价项目，设计更多的范式动作，使评价部位更全面。下面为了保证本领域技术人员可以充分理解本实施例，对其中的双侧翻腕动作进行说明，其他范式动作本领域技术人员可以相应的了解。其中所述双侧翻腕动作可以设定为静止lOs后，左手手臂保持静止，手腕翻转180°，快速翻腕10次后，静止5s后，另一只手同样翻动10次后静止lOs完成范式动作。过程中身体其他部位尽量保持静止，患者应尽力做到每个动作翻动180°。由于其他范式动作本领域技术人员可以根据实际的情况进行设定和调整，故此处不再赘述。
所述评估系统还包括电源模块，所述电源模块包括电池和电源管理电路，用于给所述运动传感器模块、所述中央处理模块和所述无线通信模块提供电源，所述电池优选为可充电电池。
所述电源模块还设有USB接口，所述USB接口用于连接电源通过所述电源管理电路对电池进行充电。
所述上位机包括但不限于智能手机、平板电脑或电子计算机。
本实施例中，有两种定量评估帕金森患者运动功能的模式：
(1)长时间监测模式。患者长时间佩戴本智能手环，运动传感器模块长时间不间断地检测帕金森患者的手部运动状态(主要表现为静止性震颤)，主控微处理器接收运动传感器模块采集的运动状态信号，通过分析一段时间内的运动状态信号，得到帕金森患者手部震颤的频率和幅度，由此评估期其病情严重程度，并将病情严重程度参数加时间戳后存储于存储器中。当本智能手环与上位机(智能手机、平板电脑或电子计算机)建立无线连接时，主控微处理器将存储于存储器中的佩戴本手环的帕金森患者的病情参数传输至上位机，一方面通过屏幕进行显示，使患者或其家人了解病情发展，一方面通过网络上传至医院云端，医生可以随时监视患者的病情，作为诊断和治疗的参考。
(2)动作范式定量评估模式。本智能手环与上位机(智能手机、平板电脑或电子计算机)建立无线连接，上位机的屏幕播放用于帕金森患者进行运动症状定量评估的范式动作(如患者直立双手水平前伸，连续翻转双手手腕180°)演示视频，佩戴本智能手环的帕金森患者通过观看演示视频，学习范式动作，并按照视频的指示自身完成动作范式，在此同时佩戴于患者手腕部智能手环通过运动传感器模块实时检测患者的动作，中央处理模块将运动传感器模块采集的数据通过无线通信模块传输至上位机，上位机程序通过分析患者在完成范式动作的手部运动来定量评估其病情严重程度。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明创造的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的任何等同变化，均应仍处于本发明的专利涵盖范围之内。
Claims (10)
1.一种用于定量评估帕金森患者运动功能的智能手环，其特征在于，包括手环本体、内置于所述手环本体内的评估系统以及上位机，其中所述评估系统具体包括：
运动传感器模块，用于实时检测患者手部的运动状态，并将检测得到的运动状态信号发送至中央处理模块；
所述中央处理模块，用于控制所述运动传感器模块检测并接收所述运动传感器模块发送的运动状态信号，对所述运动状态信号进行分析和处理获得运动状态参数和/或病情信息并将所述运动状态参数和/或病情信息发送给无线通信模块；
所述无线通信模块，用于通过无线通信的方式将所述运动状态参数和/或病情信息发送给所述上位机。
2.如权利要求1所述的用于定量评估帕金森患者运动功能的智能手环，其特征在于，所述上位机具体包括：
查询模块，用于实时查看患者的运动状态参数和/或病情信息；
范式动作演示模块，用于播放进行运动症状定量评估的范式动作；
范式动作评估模块，用于通过评估算法分析患者在完成范式动作的手部运动状态参数来定量评估其病情的严重程度并形成评估结果；
显示模块，用于将所述评估结果进行显示。
3.如权利要求1或2所述的用于定量评估帕金森患者运动功能的智能手环，其特征在于，所述中央处理模块具体包括：
主控微处理器，用于接收所述运动传感器模块发送的运动状态信号，对所述运动状态信号进行分析和处理获得运动状态参数和/或病情信息并将所述运动状态参数和/或病情信息发送给所述无线通信模块和存储器；
所述存储器，用于实时接收所述运动传感器模块发送的运动状态参数和/或病情信息并进行存储。
4.如权利要求3所述的用于定量评估帕金森患者运动功能的智能手环，其特征在于，所述主控微处理器具体包括：
接收单元，用于接收所述运动传感器模块发送的运动状态信号并传递给分析单元；
所述分析单元，通过分析一定时间内的运动状态信号，得到帕金森患者手部震颤的运动状态参数，与预先设定的病情表进行参数对比，评估其病情的严重程度，获得病情信息；
时钟单元，将所述运动状态参数和/或病情信息加上时间戳；
发送模块，将带有时间戳的运动状态参数和/或病情信息发送给所述无线通信模块和所述存储器。
5.如权利要求1-4任一所述的用于定量评估帕金森患者运动功能的智能手环，其特征在于：所述的运动状态参数为频率和幅度。
6.如权利要求1-5任一所述的用于定量评估帕金森患者运动功能的智能手环，其特征在于：所述运动传感器模块为9轴运动传感器，包括3轴加速度计、3轴陀螺仪和3轴磁力计，用于从多个维度检测帕金森患者的手部运动状态。
7.如权利要求2所述的用于定量评估帕金森患者运动功能的智能手环，其特征在于：所述范式动作包括单侧翻腕动作、双侧翻腕动作、单侧摆臂动作、双侧摆臂动作。
8.如权利要求1-7任一所述的用于定量评估帕金森患者运动功能的智能手环，其特征在于：所述评估系统还包括电源模块，所述电源模块包括电池和电源管理电路，用于给所述运动传感器模块、所述中央处理模块和所述无线通信模块提供电源。
9.如权利要求8所述的用于定量评估帕金森患者运动功能的智能手环，其特征在于：所述电源模块还设有USB接口，所述USB接口用于连接电源通过所述电源管理电路对电池进行充电。
10.如权利要求1-9任一所述的用于定量评估帕金森患者运动功能的智能手环，其特征在于：所述上位机为智能手机、平板电脑或电子计算机。
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Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN104522949B (zh) |
Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105426696A (zh) * | 2015-12-24 | 2016-03-23 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 一种多节点帕金森病症状定量评估系统和方法 |
| CN106355010A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-01-25 | 深圳市臻络科技有限公司 | 一种自助认知评估的装置和方法 |
| CN106725504A (zh) * | 2016-11-24 | 2017-05-31 | 苏州大学附属第二医院 | 一种多节点运动监测的可穿戴设备及其监测方法 |
| CN106913341A (zh) * | 2017-03-22 | 2017-07-04 | 上海谦益生物科技有限公司 | 一种用于帕金森患者步态训练和监测评估的可穿戴设备、系统及方法 |
| CN106963052A (zh) * | 2017-03-21 | 2017-07-21 | 农校平 | 提高工作效率的智能手环 |
| CN107153470A (zh) * | 2016-03-02 | 2017-09-12 | 中国科学院软件研究所 | 一种多通道健康鼠标系统及健康状况监测方法 |
| CN107157450A (zh) * | 2017-06-19 | 2017-09-15 | 中国科学院计算技术研究所 | 用于对帕金森病人的手部运动能力进行量化评估方法和系统 |
| WO2018028221A1 (zh) * | 2016-08-06 | 2018-02-15 | 深圳市前海安测信息技术有限公司 | 用于辅助帕金森病患者康复的可穿戴设备 |
| CN107851457A (zh) * | 2015-05-08 | 2018-03-27 | Gn 股份有限公司 | 被配置为实现包括应用于交互技能训练内容的传送的对身体表演的技能的分析的框架和方法 |
| CN107961013A (zh) * | 2017-12-13 | 2018-04-27 | 东南大学 | 便携式上肢运动协调性检测系统 |
| CN108778121A (zh) * | 2016-02-12 | 2018-11-09 | Als治疗发展研究所 | 基于动力学数据评估als病情进展 |
| CN109480858A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-03-19 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种用于量化检测帕金森患者运动迟缓症状的可穿戴智能系统及方法 |
| CN109890284A (zh) * | 2016-06-06 | 2019-06-14 | 环球动力有限公司 | 用于评估晚期运动症状的系统和方法 |
| CN111012312A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-04-17 | 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 |
| CN111528842A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-08-14 | 复嶂环洲生物科技(上海)有限公司 | 基于生理和行为指标的帕金森病症状定量化评估方法 |
| WO2024012330A1 (zh) * | 2022-07-11 | 2024-01-18 | 华为技术有限公司 | 一种用于评估帕金森病情的电子设备 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1602330A1 (en) * | 2004-06-04 | 2005-12-07 | Universite Libre De Bruxelles | Medical device adapted to the monitoring of limb muscle behaviour in patients |
| CN1853560A (zh) * | 2005-04-19 | 2006-11-01 | 株式会社日立制作所 | 运动解析显示装置及运动解析方法 |
| CN101612044A (zh) * | 2009-08-04 | 2009-12-30 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 穿戴式人体手臂震颤检测装置及其信号处理方法 |
| US20130231574A1 (en) * | 2006-05-24 | 2013-09-05 | Bao Tran | Fitness monitoring |
| CN104127187A (zh) * | 2014-08-05 | 2014-11-05 | 戴厚德 | 用于帕金森病人主要症状定量检测的可穿戴系统及方法 |
-
2015
- 2015-01-15 CN CN201510020813.1A patent/CN104522949B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1602330A1 (en) * | 2004-06-04 | 2005-12-07 | Universite Libre De Bruxelles | Medical device adapted to the monitoring of limb muscle behaviour in patients |
| CN1853560A (zh) * | 2005-04-19 | 2006-11-01 | 株式会社日立制作所 | 运动解析显示装置及运动解析方法 |
| US20130231574A1 (en) * | 2006-05-24 | 2013-09-05 | Bao Tran | Fitness monitoring |
| CN101612044A (zh) * | 2009-08-04 | 2009-12-30 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 穿戴式人体手臂震颤检测装置及其信号处理方法 |
| CN104127187A (zh) * | 2014-08-05 | 2014-11-05 | 戴厚德 | 用于帕金森病人主要症状定量检测的可穿戴系统及方法 |
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107851457A (zh) * | 2015-05-08 | 2018-03-27 | Gn 股份有限公司 | 被配置为实现包括应用于交互技能训练内容的传送的对身体表演的技能的分析的框架和方法 |
| CN105426696A (zh) * | 2015-12-24 | 2016-03-23 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 一种多节点帕金森病症状定量评估系统和方法 |
| CN108778121A (zh) * | 2016-02-12 | 2018-11-09 | Als治疗发展研究所 | 基于动力学数据评估als病情进展 |
| CN107153470A (zh) * | 2016-03-02 | 2017-09-12 | 中国科学院软件研究所 | 一种多通道健康鼠标系统及健康状况监测方法 |
| CN109890284A (zh) * | 2016-06-06 | 2019-06-14 | 环球动力有限公司 | 用于评估晚期运动症状的系统和方法 |
| WO2018028221A1 (zh) * | 2016-08-06 | 2018-02-15 | 深圳市前海安测信息技术有限公司 | 用于辅助帕金森病患者康复的可穿戴设备 |
| CN106355010A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-01-25 | 深圳市臻络科技有限公司 | 一种自助认知评估的装置和方法 |
| CN106725504A (zh) * | 2016-11-24 | 2017-05-31 | 苏州大学附属第二医院 | 一种多节点运动监测的可穿戴设备及其监测方法 |
| CN106963052A (zh) * | 2017-03-21 | 2017-07-21 | 农校平 | 提高工作效率的智能手环 |
| CN106913341A (zh) * | 2017-03-22 | 2017-07-04 | 上海谦益生物科技有限公司 | 一种用于帕金森患者步态训练和监测评估的可穿戴设备、系统及方法 |
| CN107157450A (zh) * | 2017-06-19 | 2017-09-15 | 中国科学院计算技术研究所 | 用于对帕金森病人的手部运动能力进行量化评估方法和系统 |
| CN107961013A (zh) * | 2017-12-13 | 2018-04-27 | 东南大学 | 便携式上肢运动协调性检测系统 |
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