CN105431084A

CN105431084A - 用于监测身体的动态状态的方法及装置

Info

Publication number: CN105431084A
Application number: CN201480033959.3A
Authority: CN
Inventors: 丹尼尔·M·朗奇; 安德烈·J·朗奇; 埃德加·查理; 胡文正; 阿坎克沙·驰卡拉
Original assignee: Poly (australia) Pte Ltd
Current assignee: Poly (australia) Pte Ltd
Priority date: 2013-04-15
Filing date: 2014-04-14
Publication date: 2016-03-23
Also published as: WO2014169329A1; EP2986212A4; EP2986212A1; CA2909520A1; AU2014253670B2; US20160073934A1; AU2014253670A1

Abstract

本发明公开了一种用于监测、测量和/或评估脊椎哺乳动物的身体部位的动态状态的装置。装置包括至少一个运动学传感器，其用于相对于第一基准系测量能表示身体部位的动态状态的数据，并提供该数据。装置还包括适于存储传感器数据和第一基准系数据的存储装置，和适于处理传感器数据以评估关联于与第一基准系数据相关联的身体部位的动态特征的处理器。本发明还公开了一种用于监测、测量和/或评估脊椎哺乳动物的身体部位的动态状态的方法。

Description

用于监测身体的动态状态的方法及装置

相关申请的交叉引用

本发明涉及下述转让给本申请人的专利申请，其全部内容通过引用并入本文中。

于2012年8月7日提交的名称为“用于测量反作用力的方法和装置”的申请AU2012903399。

于2012年11月9日提交的名称为“用于监测肢体偏差的方法和装置”的申请AU2012904946。

技术领域

本发明涉及一种用于对脊椎哺乳动物的身体部位的动态状态(包括肌肉骨骼状态)进行监测、诊断、测量和/或提供反馈的方法和装置。肌肉骨骼状态可在进行包括诸如行走、奔跑、疾跑、跳行、着陆、下蹲和/或跳跃的活动和/或运动的体力活动和/或运动过程中显现。一些活动可包括包含腿部在内的所感兴趣的肢体的运动。其他活动(例如打网球)可包括包含臂部在内的所感兴趣的肢体的运动。

本发明的方法和装置可利于对包括哺乳动物的身体或身体部位的任何活动(包括垂直和/或水平运动、三维(3D)转动力和三维平移力、力和/或运动的计时、加速度、速度、冲击和/或振荡)的任何动态活动或运动学活动进行测量和/或提供反馈。可利用从动态或运动学活动获得的数据来评估哺乳动物的身体或身体部位的动态状态和/或肌肉骨骼功能。此外，可定义与动态或运动学活动相关联的运动模式，并将其作为用于确定哺乳动物是否以及何时处于正常运动或异常运动的基准。这有助于评估身体或身体部位的动态状态是否发生了实质性变化。

背景技术

对于业余和专业运动员来说，身体受伤(包括身体的肌肉骨骼部位受伤)并不罕见并且是痛苦的事情。在身体受伤之后，期望能够建立身体的动态状态，以确定身体的康复状态以及受试者回到现役职务的适宜性，其包括“回到比赛(RTP,returntoplay)”的适宜性。

本发明的方法和装置可用于诸如变向(COD)跑、加速和减速活动，以及跳行和/或着陆的专业运动应用，其中可定义相对正常的运动模式并将其作为基准。此基准可用于检测可表示受试者不适合回到比赛的异常模式。

在上面提到的活动和/或运动期间可出现许多力学变化、生理变化和/或生物力学变化。不同的运动模式(例如步态模式)可与不同的身体部位或肢体所经受的力相关联。例如，在身体部位或肢体(例如脚)每次碰撞例如地面的表面时，可测量每次碰撞期间所产生的一定范围的力，以产生一组包括幅度、方向和/或加速计时的数据。与受试者进行的特定运动模式相关联的数据可反映该受试者所特有的运动模式或“动态特征”。

通过在受伤之前捕获受试者的运动模式或“动态特征”，可以将动态特征用作控制基准以检测受伤之后身体的状态变化(包括治疗期间身体的康复状态)，从而确定受试者回到体力活动(诸如体育运动)的适宜性。

还可测量作用在整个身体(例如着陆于水面或雪面上的受试者的身体)上的力。这意味着对投落在雪面上的跳台滑雪运动员进行评估。在其他示例中，可针对工人的用来碰撞某表面以帮助对准部件(例如，车辆装配工人击打模具组件以推其入位)的手腕/手，来对力进行测量，这能够在受伤之后对工伤和回到工作的适宜性进行评估。

通常通过固定在地面上的测力板来测量地面反作用力(GRF,GroundReactionForces)。然而，此种测量方式会将评估和分析约束在实验室条件下。由于受试者为了着陆在测力板上通常会调整他们的自然步态模式，因此使用测力板(即使在户外使用时)会创建人为环境。申请人的AU2012903399公开了在胫骨上使用诸如MEMS加速度计的传感器来测量胫骨峰值加速度并确定在活动(例如在户外环境中慢跑和奔跑)中的峰值垂直GRF。

本发明可减轻现有技术的缺点，和/或提高运动学数据的准确性和/或有效性和/或功能性和/或可获得性。本发明可提供一种用于捕获哺乳动物在受伤前后的特有运动模式的设施。本发明还可提供一种能在几乎任何配置环境、野外现场测量哺乳动物的受伤和康复状态的设施。

本发明可测量与运动学相关的数据，例如一维或多维(例如3D)加速度和/或角度变化率和/或磁场，并可评估相应的GRF，并使这些数据与幅度、方向和/或由测力板测量的GRF的计时相关联。其他数据可包括奔跑时间、步频(节奏)、速度、峰值加速度和负荷率的测量值。对数据进行报告，以便在康复和回到比赛(RTP)计划中协助运动模式的评估。

例如，RTP计划可包括诸如减速测试(其中运动员先奔跑，然后强行停下)、变向测试(其中运动员先奔跑，然后改变方向)以及不同类型的跳行测试的应用。跳行测试可包括地面跳行(GroundHop，单腿在同一点跳跃)、跳行并站立(HopandStick，向前跳过锥形物并单腿着陆)、内侧跳行(HopMedial，以与运动方向相反的腿横向跳过锥形物)、外侧跳行(HopLateral，以与运动方向相同的腿横向跳过锥形物)、跳行截止(Hopcut，以一条腿向前跳行，然后以同一条腿在一旁着陆)。这些测试可在能说明肌肉骨骼结构存在问题、损伤或不平衡(参照图4)的运动和功能性活动中激发并引发可能的损伤。在一些应用中，加速度计可被放置在胫骨的内侧部位(参照图1)，并且可测量肢体接触于地面的幅度、方向以及计时。

这里，对以现有技术给出的专利文献或其他主题的引用不视为是承认：截止到本文的任何公开内容或权利要求的优先权日，该文献或主题在澳大利亚或其他地区是公知的，或者其中所含的信息在澳大利亚或其他地区属于公知常识的一部分。在本说明书中包含此类有关现有技术的讨论是用于根据本发明人的知识和经验对本发明的上下文进行阐述。

在本文的说明书和权利要求书中，词语“包括”或“包含”以及这些词的变型，例如“具有”、“含有”和“设有”或“有”，并不意味着排除其他添加项、部件、整数或步骤。

发明内容

根据本发明的一个方面，提供了一种用于监测、测量和/或评估脊椎哺乳动物的身体部位的动态状态的装置，所述装置包括：

至少一个运动学传感器，其用于相对于第一基准系测量表示所述身体部位的

所述动态状态的数据，并提供所述数据；

存储装置，其适于存储所述数据；以及

处理器，其适于处理所述数据，以评估关联于与所述数据相关联的所述身体

部位的动态特征。

运动学传感器可包括加速度传感器，其用于相对于第一基准系测量身体部位的加速度并提供表示该加速度的数据。加速度传感器可包括至少一个惯性传感器。加速度传感器可适于测量沿着一个或多个正交轴线的加速度。

运动学传感器可包括转动传感器，其用于相对于第一基准系测量身体部位围绕一个或多个正交轴线的转动并提供表示该转动的数据。转动传感器可包括陀螺仪。运动学传感器可包括磁场传感器，其用于测量围绕身体部位的磁场并提供表示该磁场的数据。

可在受伤之前测量动态特征以作为控制基准。可在受伤之后测量动态特征以显现要检测的动态特征的实质性变化。处理器可适于执行用于评估身体部位相对于控制基准的动态特征的变化的算法。

所述算法可结合包括了加速度计数据、陀螺仪数据和/或磁力计数据在内的3D惯性传感器数据。算法可适于将数据从第一基准系向其中身体部位发生了运动的第二基准系进行转换。所述算法可将来自传感器的加速度数据向全局系视角或者全局基准系进行转换。在诸如奔跑或行走(其中受试者相对于全局系运动)的应用中，可将来自传感器的数据向全局基准系进行转换。

哺乳动物的身体部位可包括腿部，并且所述装置可适于监测与腿部相关联的转动分量。可将各个传感器施加到哺乳动物的腿部上。

传感器或每个传感器可包括用于将模拟数据转换成数字域的模数(A/D)转换器。A/D转换器可配置为在存储数据之前先将来自传感器或每个传感器的模拟输出转换成数据。所述装置可包括用于向所监测的受试者提供反馈的单元。

所述处理器可配置为执行用于评估身体或身体部位或关节的动态特征或动态特征的变化的算法。所述算法可适于基于用于比较或评估动态状态变化的方法来对动态特征的变化进行评估。

在一种形式中，处理器可适于根据下式来提供动态状态的变化S_n：

S_n＝|A_n–A₀|

其中：

“A₀”表示针对身体或身体部位的动态状态的控制基准，其可包括在t＝0时刻的基线测量值(例如，针对受试者采集的第一动态状态测量值)，或者是针对一组受试者(例如一队运动员)的标准值，或者“A₀”可表示物理量的指示性值，例如某物理量或每个物理量的峰值、均方根(RMS)或平均值。

“A_n”表示在t＝n时刻获得的测量值(其中n≠0)。

在一种形式中，S_n＝100*|A_n–A₀|/|A₀|。A_n可表示在t＝n时刻身体或身体部位的动态状态，并且A₀可表示控制基准。

A_n的各样本的相对变化可定义为S_Δn。可通过带有趋势线的图表来直观地表示S_Δn，或者可将S_Δn与预定的阈值相比较。S_Δn可用于把运动模式分类为异常的或正常的。

所述算法可适于通过施加滤波器(例如带通滤波器)来对转动数据进行滤波。所述算法可适于相对于其中身体部位发生了运动的第二基准系对来自第一基准系的数据进行转换。例如，所述算法可适于补偿胫骨角，以提供在全局系中的加速度。处理传感器数据的步骤可包括：

1)对陀螺仪数据进行滤波

2)对陀螺仪数据进行三维积分

3)将胫骨(肢骨)角转换到前平面上。例如，其对于人类的胫骨或者家马的跖骨来说可以是45度

4)可利用经积分的陀螺仪数据将来自传感器的3D加速度数据转换到全局系

所述算法可适于对一段时间内的转动数据和/或磁场数据进行积分，以提供角位移。所述算法可适于对一段时间内的数据进行积分以提供角位移(θ)。所述算法可适于聚集一段时间内的数据，以提供针对某活动或针对一系列活动的一组测量值或动作。所述算法可适于评估受试者在受伤前针对某活动或每个活动的动态特征。所述算法可适于存储供将来参考的动态特征，例如在受试者受伤并且需要康复的事件中。在受伤之后，所述装置可采集测量值来确定身体部位的动态特征。所述装置可进一步采集测量值来确定身体部位在康复期间的动态特征。所述装置可将受伤后采集的测量值和康复期间采集的测量值与控制特征进行比较，以确定身体的康复状态和/或受试者回到现役职位的适宜性(例如运动员“回到比赛”的适宜性)。

哺乳动物的身体部位可包括腿部，并且所述装置可适于监测与腿部相关联的转动分量。可将各个传感器施加到哺乳动物的腿部上。传感器或每个传感器可包括用于将模拟数据转换成数字域的模数(A/D)转换器。A/D转换器可配置为在存储数据之前先将来自传感器或每个传感器的模拟输出转换成数据。要在动态下肢运动过程中捕获角偏差需要用到至少充分且与运动频率相当的采样频率。

根据本发明的另一个方面，提供了一种用于监测、测量和/或评估脊椎哺乳动物的身体部位的动态状态的方法，所述方法包括：

相对于第一基准系，使用至少一个运动学传感器来测量表示所述身体部位的

所述动态状态的数据，并提供所述数据；

将所述数据存储在存储装置中；以及

通过处理器来处理所述数据，以评估关联于与所述数据相关联的所述身体部

位的动态特征。

附图说明

图1示出了胫骨内侧部位上的传感器的放置位置；

图2示出了根据本发明的装置的一种形式；

图3a示出了强调了对传感器数据进行从传感器系B到系C的转换的胫骨横截面；

图3b示出了对传感器数据进行从系C到全局系O的转换；

图4示出了针对一个进行减速测试的受试者的水平前-后加速度和GRF；

图5a和图5b示出了针对两个进行减速测试的受试者的相对于水平加速度的GRF的斜率的散点图；

图6a和图6b示出了针对一个分别进行左右腿变向(COD)测试的受试者的水平内侧-外侧加速度和GRF；以及

图7a和图7b示出了针对两个进行COD测试的受试者的内侧-外侧加速度和GRF的散点图。

具体实施方式

装置

如图1所示，可将根据本发明的装置放置在诸如胫骨内侧部位的身体部位上，以实现监测的3D动态。如图2中所示，装置可包括加速度传感器(例如加速度计)和一个或多个惯性传感器(例如的陀螺仪和/或磁力仪)。装置可包括配置成执行一个或多个算法的数字处理引擎。算法可考虑的变量诸如是传感器在活动期间相对于不同基准系的运动。

参照图1，根据本发明的装置的一种形式包括沿着人类受试者12的左、右腿部的胫骨轴线或与之成一条直线地设置的传感器10,11。传感器10,11设置在受试者12的腿部上，由此使得传感器10,11的基准系由轴线x,y,z限定，其中轴线x,z位于图1的正视图平面中，并且轴线x,y位于图1的侧视图平面中。例如，可将外翻或内翻的测量定义为绕y轴的转动。

每个传感器10,11可包括转动传感器(例如，一维、二维或三维陀螺仪)以测量角速度，并任选地包括一维、二维或三维加速度计来测量加速度，和/或磁传感器(例如，磁力计)来测量磁场。双腿上的正向轴线可以指向上或指向下，由此使得可至少在垂直方向上测量胫骨加速度。来自传感器10,11的数据可用于确定在诸如蹲、跳行和/或奔跑等活动和/或运动过程中受试者12腿部的动态特征。

参照图2，每个传感器10,11包括用于分别测量加速度、角位移和磁场数据的传感器元件24,25,26和24’,25’,26’。分别利用模数转换器(ADC)27,28,29和27’,28’,29’将从传感器24,25,26和24’,25’,26’获得的数据由模拟格式转换为数字格式。可将数据存储在数字存储器30和30’中，用于分析和报告。由中央处理单元(CPU)31和31’来执行信号的处理。可经由无线发射器32,32’将经由传感器元件24,25,26和24’,25’,26’测量的传感器数据发送给远程接收器33。接收器33与数字处理引擎34相关联。数字处理引擎34包括诸如用于处理数据的微处理器的数字处理器。

数字存储器30,30’可包括例如闪存、存储卡、记忆棒等用于存储数字数据的结构。存储器结构可以是可移动的，以便于将数据下载到诸如PC或其他数字处理引擎的远程处理装置中。

数字存储器30,30’可从传感器元件24,25,26和24’,25’,26’接收数据。每个传感器元件24,25,26和24’,25’,26’可包括或关联有各自的模数转换器(AD转换器)27,28,29和27’,28’,29’。每个AD转换器27,28,29和27’,28’,29’和存储器30,30’可直接与传感器元件24,25,26和24’,25’,26’相关联，例如分别放置在与传感器元件24,25,26和24’,25’,26’相同的PCB上。备选地，传感器元件24,25,26和24’,25’,26’可向发射器32,32’输出模拟数据，并且一个或多个AD转换器可以与远程接收器33和/或数字处理引擎34相关联。一个或多个AD转换器可在将数据存储到数字存储器(例如，如上所述的数字存储器)之前先将模拟数据转换到数字域。在一些实施例中，数字处理引擎34可实时地处理数据，从而向所监测的受试者12提供生物反馈。

数字处理引擎34可包括对陀螺仪数据进行滤波和积分并将来自传感器元件的加速度转换到全局系视角的算法。在如图3a和图3b所示地从各个传感器10和11的基准系进行数据变换之后，数字处理引擎34可通过该算法来执行计算，以调整肢骨角度(例如针对人类胫骨而言是45°)。

图3a示出了受试者12左腿的横截面的上下剖视图，并且传感器10设置在胫骨36的表面35上。介于胫骨36的表面35与前向屈曲平面之间的角度定义为Ф。角度Ф在平均意义上大约为45度，但可能基于该平均值向上或向下变化几度。表面35可为传感器10的附接提供相对稳定的平台。因此，传感器10的基准系(B)相对于胫骨36的机械轴线的基准系(C)转动了角度Ф的幅度。前向屈曲和侧向屈曲定义为当传感器10的陀螺仪和加速度计的灵敏度轴线与轴线B_Y和B_Z对准时围绕轴线C_Y和C_Z的转动。

由于通过传感器10的测量值是在基准系B中得出的，因此必须将它们变换到胫骨基准系C中。下面的公式可用于这种变换：

Cy＝By*cos(Ф)+Bz*sin(Ф)(1)

Cz＝By*sin(Ф)-Bz*cos(Ф)(2)

其中，By,Bz表示传感器基准系B中的y分量和z分量，Cy和Cz表示胫骨基准系C中的y分量和z分量，并且Ф表示胫骨21上的传感器10与前向屈曲平面之间的角度。

上述公式(1)和(2)可使用于基准系B中由传感器10所获得的矢量变换陀螺仪信号{^Bω_x,^Bω_Y和^Bω_Z}以及任选地用于加速度计信号{^Ba_x,^Ba_Y和^Ba_Z}，也可使用于分别在机械或胫骨基准系C中的陀螺仪信号{^Cω_x,^Cω_Y,^Cω_Z}和加速度计信号{^Ca_x,^Ca_Y,^Ca_Z}。

在矢量变换之后，可使用以下公式对表示角速度的陀螺仪信号{^Cω_x,^Cω_Y和^Cω_Z}在一段时间t(其表示诸如蹲、跳行和/或奔跑等活动的持续时间)内进行积分，以提供经积分的角位移(θ)：

θ = {&Integral;}_{0}^{t} ω \cdot d t - - - (3)

针对由噪音和/或其他人工因素造成的陀螺仪漂移误差，可对积分信号θ进行校正。可使用由加速度计信号所提供的已知的角度基准来执行漂移校正。针对漂移，可在跳/蹲的起始或末尾处，利用由加速度信号使用下式得出的屈曲角度(β_y)来校正屈曲角度(θ_Y)：

β_y＝atan(^Ca_y/^Ca_x)(4)

针对漂移，可以利用由加速度信号使用下式得出的屈曲角度(β_z)来校正侧向屈曲角度(θ_Z)：

β_z＝atan(^Ca_z/^Ca_x)(5)

扭转角(θ_X)可以用零来进行校正，这是因为加速度计没有测量到围绕重力轴的转动。

随着运动员活动膝部，测量相对于机械或胫骨基准系(C)的诸如内侧/外侧偏差的运动。然而，要针对测试器的视觉基准系(也称为前平面或观察者平面)对该值进行变换，以提供更直观的结果。

当运动员跳起和落地时，腿部可能会围绕x轴转动。因此，如果不对围绕x轴的转动进行补偿的话，那么侧向屈曲的视觉印象会改变。由于这种影响使用在侧向屈曲平面关于前平面的投影(θ_z)中，因此该影响以公式7来表示。

图3a还示出了侧向屈曲角度(θ_Z)连同扭曲更新一起在前平面或观察者平面上的投影。为了将侧向屈曲角度(θ_Z)投射到前平面或观察者平面上，腿部可视为是刚性杆且踝关节为固定节点。杆的长度可归一化为1。在θ_X平面上的角位移(仅由θ_Y和θ_Z造成)可由下式确定：

θ_x0＝atan(sin(θ_Z)/tan(θ_Y))(6)

可以将实际扭曲运动θ_x0加到角位移θ_X上，以确定所得的角位移θ_Xresultant：

θ_xresultant＝θ_x+θ_x0(7)

一个目标是要确定A、B和C项，从而计算θ_zAdjusted。为此，θ_Z在θ_X上的投影将得出A：

A＝sin(θZ)/sin(θx0)*sin(θx)(8)

θ_X在θ_Y上的投影将得出B：

B＝sin(θ_Z)/sin(θ_x0)*cos(θ_x)(9)

假定杆的长度为1，计算C：

C＝sqrt(1-B²)(10)

最后，计算A和C的asin以获得漂移调整后的θ_Z并将其投射到前平面上作为θ_ZAdjusted：

θ_ZAdjusted＝asin(A/C)(11)

图4示出了针对一个进行减速测试的受试者的测试结果。3D加速度与3DGRF相关联。在图4中，曲线40表示相对于测试时段绘制的水平前向加速度，而曲线41则表示相对于相同的测试时段绘制的水平后向加速度。曲线42表示相对于相同的测试时段绘制的水平GRF，其示出了负向的水平GRF。曲线40表明正的峰值加速度(acc_peak2)，并且表明了左腿跨步期间的水平GRF的斜率的幅度小于由曲线41所表明的右腿跨步期间测得的同一变量的幅度。将由测力板等测量的水平GRF与前-后加速度相比较，可提供的信息是：加速度是肢体的动态状态的有效度量。将前后加速度与水平GRF的斜率以如同它们发生在同一基准面内那样地进行比较，前后加速度是在减速测试(其中受试者在水平面内进行减速)中要测量的更相关的运动学变量。加速度峰值(例如，脚碰撞地面的初始峰值加速度)可表示在跨步的行动期间或跨步的着地阶段期间下肢的动态状态。

图5a和图5b示出了针对两个进行减速测试的受试者的测试结果。3D加速度与3DGRF相关联。图5a和图5b示出了针对分别进行减速测试的受试者1和受试者2的有效峰值GRF的斜率相对于水平加速度的散点图。图5a和图5b示出了当两个受试者强行停止时水平GRF的斜率和水平加速度之间具有强关联性(>0.9)。类似地，此类数据也可用于求出这期间或其他运动学活动期间的奔跑/测试的计时、节奏和/或负荷率/峰值加速度。

图6a和图6b示出了针对一个进行变向(COD)测试的受试者的测试结果。图6a和图6b示出了针对变向(COD)测试的水平内侧-外侧加速度和GRF的绘图。3D加速度与3DGRF相关联。图6a示出了受试者进行针对右腿的单腿左右跳行，图6b示出了受试者进行针对左腿的单腿左右跳行。图6示出了在COD测试中，在受试者进行左腿跳行期间的侧向加速度的幅度和侧向GRF的幅度(分别为曲线63和65)显示出比右腿跳行期间所测得的侧向加速度的幅度和侧向GRF的幅度(分别为曲线61和62)更高的幅度。将由测力板或类似物测量的侧向GRF与侧向加速度进行比较，可提供的信息是：加速度是在COD测试期间测量肢体的动态状态的相关运动学变量。将侧向加速度与侧向GRF以如同它们发生在同一基准面内那样地进行比较。加速度峰值可表示COD测试期间下肢的动态状态。

图7a和图7b示出了针对两个进行变向(COD)测试的受试者的测试结果。图7a和图7b示出了分别针对两个受试者1和受试者2的平均侧向GRF相对于平均侧向加速度的散点图。3D加速度与3DGRF相关联。图7a示出了针对进行COD测试的受试者1的散点图，图7b示出了针对进行COD测试的受试者2的散点图。图7a和图7b示出了针对COD测试中的两个受试者而言侧向GRF和加速度之间都具有强关联性(>0.8)。

算法

利用肢骨角度Φ(例如针对人类而言胫骨角度为45°)来将加速度A和角速度Ω从具有胫骨偏离量的传感器系B变换到传感器系C。可表示为旋转矩阵^C _BM：

·A_Cy＝A_By*cos(Φ)+A_Bz*sin(Φ)

·A_Cz＝A_By*sin(Φ)-A_Bz*cos(Φ)

·Ω_Cy＝Ω_By*cos(Φ)+Ω_Bz*sin(Φ)

·Ω_Cz＝Ω_By*sin(Φ)-Ω_Bz*cos(Φ)

对经滤波的陀螺仪数据在时间上进行积分其中Ω_c表示角速度，θ_c表示相对于传感器系C的角位移。

旋转矩阵^O _CM可定义为表示将传感器系C中的矢量转换到全局系O的矩阵。即：

^O _CM^CA＝^OA

在此应用中，矢量^CA与相对于传感器系(C)测量的加速度相对应，所述传感器系(C)是与在3D空间内向前移动的下肢对齐、但空间投影到全局系(O)上的系。

矩阵^O _CM将经积分的陀螺仪数据θ_C体现作为方向余弦矩阵(DCM)。这显示在图3a和图3b中。

示例

减速测试

将一个或多个传感器安装在哺乳动物的下肢上。当哺乳动物在规定活动中运动(例如在预定距离内奔跑，和/或在预定距离内停止以导致减速)时进行测量。测量值可用于创建由速度、加速度、步频(节奏)和/或负荷率(牛顿每时间单元)组成的控制基准(运动模式的特征)。重复测试并将测量值作为常规测试、检查的一部分，由此将出现的症状发病或后续损伤与被认为是正常的控制基准或特征模式进行比较，以评估动态状态和/或动态状态的变化。数据还用于对哺乳动物进行分级以及预测受伤的风险(例如对团队里的队员进行分级)。

关节稳定性测试

将一个或多个传感器安装在哺乳动物的一个或多个下肢的中点上。当哺乳动物运动时，可测量矢状平面屈曲或伸展过程中的关节(例如人类的膝关节)的侧向偏差。在此动态活动期间还可测量侧向偏差、速度和其他要素。测量值可表明关节无力或关节不稳定。将来可将在一个时间点得到的测量值作为估计正被测量的关节的健康或康复状态的基准。

功能测试

将一个或多个传感器安装在哺乳动物的下肢和/或用于连接哺乳动物的下肢和躯干的关节上。当哺乳动物在规定的抬起或放下下肢的活动期间运动时，获取动态活动的测量值，例如肢体的运动范围以及其如何影响连接至躯干的关节。在此活动期间对关节的影响程度可表明用于进行该活动的韧带、关节和/或肌肉的无力或缺陷。将来可将在一个时间点得到的测量值作为估计正被测量的关节、韧带和/或肌肉的健康或康复状态的基准。

肌肉测试

将一个或多个传感器安装在哺乳动物的身体或身体部位上，该传感器监测一次性或多次重复地监测所述部位的速率、速度、运动范围和/或肌肉活动。所述部位可被约束(例如绑住肢体，用夹板固定住肢体)或可自由移动。可由哺乳动物执行动作，或者协助哺乳动物执行动作。将所获得的数据作为控制基准并创建正常运动模式的特征。可在另一时刻重复这种计划(例如常规测试或检查)，可将症状发病或后续损伤及其数据与控制基准和/或所创建的正常基准(例如来自一组运动员的标准数据)进行比较，以给出特征变化、异常运动模式和/或受伤风险的指示。该计划可包括在时间上对某身体部位的运动加以比较，和/或对多个身体部位(例如一个肢体相对于其他肢体)的运动加以比较。

后期摆动阶段测试

将一个或多个传感器安装在一个或多个下肢的中点上。当哺乳动物以相对快的节奏运动时，对与后期阶段摆动(恰在肢体撞击地面之前)期间的肢体速率相关的测量值进行分析。测量值包括那些与加速度、速度、角变化率和在撞击地面之前和撞击地面时作用在肢体上的力有关的数据。然后将此测量值与之前的标准数据或单个的在前基线数据或者之前采集的基准数据进行比较。比较结果可用于表明能表示动态活动的当前状态的测量值是否类似于采集的先验数据或基准数据，并因此表明当前数据正常还是异常。

最后，应当理解，在不脱离本发明的精神或范围的情况下，可以对上文所描述的各部分的构造及布置引入各种变型、修改和/或附加项。

Claims

1.一种用于监测、测量和/或评估脊椎哺乳动物的身体部位的动态状态的装置，所述装置包括：

至少一个运动学传感器，其用于相对于第一基准系测量表示所述身体部位的所述动态状态的数据，并提供所述数据；

存储装置，其适于存储所述数据；以及

处理器，其适于处理所述数据，以评估关联于与所述数据相关联的所述身体部位的动态特征。

2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述运动学传感器包括加速度传感器，其用于相对于所述第一基准系来测量所述身体部位的加速度并提供表示所述加速度的数据。

3.根据权利要求2所述的装置，其中，所述加速度传感器包括至少一个惯性传感器。

4.根据权利要求1、2或3所述的装置，其中，所述运动学传感器包括转动传感器，其用于相对于所述第一基准系来测量所述身体部位的转动并提供表示所述转动的数据。

5.根据上述权利要求中任一项所述的装置，其中，所述运动学传感器包括磁场传感器，其用于测量围绕所述身体部位的磁场并提供表示所述磁场的数据。

6.根据上述权利要求中任一项所述的装置，其中，在受伤之前测量所述动态特征以提供控制基准。

7.根据上述权利要求中任一项所述的装置，其中，在受伤之后测量所述动态特征以显现要检测的动态特征的实质性变化。

8.根据权利要求6或7所述的装置，其中，所述处理器适于执行用于评估所述身体部位相对于所述控制基准的所述动态特征的变化的算法。

9.根据上述权利要求中任一项所述的装置，其中，所述算法适于将所述数据从所述第一基准系向其中所述身体部位发生了运动的第二基准系进行转换。

10.根据上述权利要求中任一项所述的装置，其中，所述算法适于对一段时间内的所述数据进行积分，以提供角位移θ。

11.根据权利要求4所述的装置，其中，所述转动传感器包括陀螺仪。

12.根据权利要求4或11所述的装置，其中，所述转动传感器适于测量围绕一个或多个正交轴线的转动。

13.根据权利要求2或3所述的装置，其中，所述加速度传感器适于测量沿着一个或多个正交轴线的加速度。

14.根据上述权利要求中任一项所述的装置，其中，所述哺乳动物的所述身体部位包括腿部，并且所述装置适于监测与所述腿部相关联的转动分量。

15.根据上述权利要求中任一项所述的装置，其中，将各个传感器施加到所述哺乳动物的腿部上。

16.根据上述权利要求中任一项所述的装置，其中，所述传感器或每个传感器包括用于将模拟数据转换成数字域的模数A/D转换器。

17.根据权利要求16所述的装置，其中，所述A/D转换器配置为在存储所述数据之前先将来自所述传感器或每个传感器的模拟输出转换成所述数据。

18.根据上述权利要求中任一项所述的装置，包括用于向所监测的受试者提供针对偏差的反馈的单元。

19.一种用于监测、测量和/或评估脊椎哺乳动物的身体部位的动态状态的方法，所述方法包括：

相对于第一基准系，使用至少一个运动学传感器来测量能表示所述身体部位的所述动态状态的数据，并提供所述数据；

将所述数据存储在存储装置中；以及

通过处理器来处理所述数据，以评估关联于与所述数据相关联的所述身体部位的动态特征。

20.根据权利要求19所述的方法，其中，所述运动学传感器包括加速度传感器，其用于相对于所述第一基准系来测量所述身体部位的加速度并提供表示所述加速度的数据。

21.根据权利要求20所述的方法，其中，所述加速度传感器包括至少一个惯性传感器。

22.根据权利要求19、20或21所述的方法，其中，所述运动学传感器包括转动传感器，其用于相对于所述第一基准系来测量所述身体部位的转动并提供表示所述转动的数据。

23.根据权利要求19至22中任一项所述的方法，其中，所述运动学传感器包括磁场传感器，其用于测量围绕所述身体部位的磁场并提供表示所述磁场的数据。

24.根据权利要求19至23中任一项所述的方法，其中，在受伤之前测量所述动态特征以提供控制基准。

25.根据权利要求19至24中任一项所述的方法，其中，在受伤之后测量所述动态特征以显现要检测的动态特征的实质性变化。

26.根据权利要求24或25所述的方法，其中，所述处理器执行用于评估所述身体部位相对于所述控制基准的所述动态特征的变化的算法。

27.根据权利要求19至26中任一项所述的方法，其中，所述算法适于将所述数据从所述第一基准系向其中所述身体部位发生了运动的第二基准系进行转换。

28.根据权利要求19至21中任一项所述的方法，其中，所述算法适于对一段时间内的所述数据进行积分，以提供角位移θ。

29.根据权利要求22所述的方法，其中，所述转动传感器包括陀螺仪。

30.根据权利要求22或29所述的方法，其中，所述转动传感器适于测量围绕一个或多个正交轴线的转动。

31.根据权利要求20或21所述的方法，其中，所述加速度传感器适于测量沿着一个或多个正交轴线的加速度。

32.根据权利要求19至31中任一项所述的方法，其中，所述哺乳动物的所述身体部位包括腿部，并且所述方法包括监测与所述腿部相关联的转动分量。

33.根据权利要求19至32中任一项所述的方法，其中，将各个传感器施加到所述哺乳动物的腿部上。

34.根据权利要求19至33中任一项所述的方法，其中，所述传感器或每个传感器包括用于将模拟数据转换成数字域的模数A/D转换器。

35.根据权利要求34所述的方法，其中，所述A/D转换器配置为在存储所述数据之前先将来自所述传感器或每个传感器的模拟输出转换成所述数据。

36.根据权利要求19至35中任一项所述的方法，包括用于向所监测的受试者提供针对偏差的反馈的单元。