CN107249439A - 通过手持工具测量和收集人的颤动 - Google Patents
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Abstract
一种用于测量和收集人的颤动数据的技术包括测量在利用手持工具执行任务的同时由用户操纵的手持工具的运动。使用设置在手持工具的把手内的惯性测量单元(“IMU”)测量运动。所述运动的运动数据被记录到存储在手持工具的存储器单元内的运动日志。运动数据包含用于确定在用户利用手持工具执行任务的同时发生的颤动的严重性的信息。运动日志被通信到远程服务器用于分析。
Description
技术领域
本公开一般地涉及无意识的肌肉移动,并且特别地但是非排他地,涉及无意识的肌肉移动的测量和追踪。
背景技术
移动的混乱通常由慢性神经退行性疾病诸如帕金森疾病(“PD”)和遗传性颤动(“ET”)引起。这些情况都是目前不可治愈的并且引起无意识的肌肉移动或人的颤动——人体无法控制的有节奏的振动移动。在许多情况下,人的颤动可能严重到引起生活质量的显著退化,干扰日常活动或任务诸如吃、喝或写字。
具有移动混乱的患者通常在诊所中使用量表来诊断,诸如用于ET的Fahn-Tolosa-Marin颤动评定量表或用于PD的统一帕金森病(UPDRS)评定量表。这些量表都要求经培训的神经专家来完成并且通常依赖于主观评估,主观评估在医生的办公室中进行一端时间。在家的症状诊断通常从患者的自我报告来评估,这也是高度主观的并且容易出错。当针对这些疾病发展和评估长期治疗或干预时,这可能形成明显的挑战。
附图说明
参考附图描述本发明的非限制性和非详尽性实施例,其中贯穿各个视图,除非特别指出,相同的附图标记指示相同的部分。附图并非必需是成比例的,相反,重点在于图示所描述的原理。
图1A是根据本公开的实施例的测量和追踪无意识的肌肉移动的手持工具的截面视图。
图1B是根据本公开的实施例的测量和追踪无意识的肌肉移动的手持工具的透视图。
图2是图示根据本公开的实施例的颤动追踪模块的功能框图。
图3是图示根据本公开的实施例的用于使用手持工具测量、追踪和分析无意识的肌肉移动的处理的流程图。
图4图示根据本公开的实施例的手持工具的示例性刚体假设。
图5是根据本公开的实施例的补偿无意识的肌肉移动的手持工具的运动生成机构的透视图。
具体实施方式
本文描述用于在使用手持工具执行一般活动的同时测量、追踪和分析使用者的无意识的肌肉移动的设备、系统和处理的实施例。在以下描述中,各种细节被陈述以提供对实施例的透彻理解。然而,本领域的普通技术人员将意识到,本文描述的技术可以在没有一个或多个具体细节的情况下被实施,或者在具有其它方法、部件和材料等的情形下被实施。在其它情形中,已知的结构、材料或操作未被详细描述以避免使其它方面模糊。
贯穿本说明书,“一个实施例”或“实施例”意味着结合实施例描述的特定特征、结构或特征被包括在本发明的至少一个实施例中。因而,贯穿本说明书的各个位置,短语“在一个实施例中”或“在实施例中”的出现并非必然全部指的相同实施例。此外,特别的特征、结构或特性可以被以适当方式组合在一个或多个实施例中。
图1A和1B图示根据本公开的实施例的测量和追踪无意识的肌肉移动的手持工具100。图1A是手持工具100的截面视图,而图1B是手持工具100的透视图。手持工具100也能够检测和补偿无意识的肌肉移动(颤动);然而,应理解的是,各种实施例不需要包括用于颤动补偿的机构和相关传感器来实施颤动的测量、追踪和/或诊断,即使两个特征可以被并入到手持工具100的图示实施例中。相应地,手持工具100的图示实施例包括用于测量和追踪用户颤动的子系统(例如,颤动追踪模块)和用于那些相同的颤动的检测和补偿的子系统。这些系统可以具有不同的部件,或者共享一些部件,诸如电系统、存储器、控制器,并且甚至可以共享一个或多个传感器。在一些实施例中,用于检测或补偿颤动的子系统的一个或多个部件可以被省略。
手持工具100包括壳体102,其用作用于保持手持工具100的把手。手持工具100也包括联接到壳体102的附接臂106。附接臂106被构造成接纳用户辅助装置110(例如,图示实施例中的勺子)到它的远离壳体102的端部。手持工具100进一步包括用于测量和追踪颤动的颤动追踪模块(“TTM”)101。TTM 101的一个或多个部件被刚性地附接到壳体102,以测量和追踪用户保持的把手的颤动。图1A和1B图示TTM 101作为壳体102内的单个块体;然而,在其他实施例中,TTM 101包括若干功能项,其可以呈现各种不同形式的因数并且可以进一步通过壳体102传播。
手持工具100的图示实施例进一步包括子系统104,用于检测和补偿用户辅助装置110的颤动。在图示的实施例中,子系统104包括沿着附接臂106设置的至少一个惯性传感器108,以测量附接臂106和用户辅助装置110的绝对移动。子系统104进一步包括便携式电源112、运动生成机构114、控制器116、控制系统118和至少一个分布式运动传感器120,其用于测量附接臂106相对于壳体102的相对运动。如上所述,TTM 101可以共用子系统104的部件中的一个或多个(例如,电源112、控制器116等)。在其它实施例中,用于补偿颤动运动的子系统104的部件中的一个或多个也可以被省略(例如,惯性传感器108、运动生成机构114等),同时仍实施本文公开的颤动测量和追踪功能。
在一个实施例中,附接臂106与特定类型的用户辅助装置110(图示的勺子)是一体的。在其它实施例中,附接臂106可以各种方式接纳各种不同的用户辅助装置110,包括但不限于摩擦、卡扣或其它形式的锁定机构。便携式电源112可以利用各种选项,包括但不限于可充电电池、太阳能面板等。
所述至少一个惯性传感器108和所述至少一个分布式运动传感器120检测无意识的肌肉移动并且测量与这些无意识的肌肉运动相关的信号,当用户不利地影响用户辅助装置110的运动时产生所述信号。这些传感器也检测稳定输出相对于壳体102的运动。控制系统118响应于所述信号通过控制器116发送电压命令到运动生成机构114以取消用户的颤动或无意识的肌肉移动。这一取消维持并稳定用户辅助装置110的位置,使它相对于壳体102定中。
本领域的普通技术人员容易意识到,根据本公开的系统和方法可以利用控制器116、至少一个惯性传感器108、至少一个分布式运动传感器120和控制系统118的各种实施方式,并且它们将在本公开的精神和范围内。在一个实施例中,控制器116包括能够从传感器输入产生电响应的电系统,诸如可编程的微控制器、现场可编程的门阵列(FPGA)、专用集成电路(“ASIC”)或其它方式。在一个实施例中,控制器116包括由Atmel制造的8位ATMEGA8A可编程微处理器,归因于它的总体低成本、低功耗和在高容量应用中被使用的能力。
在一个实施例中,所述至少一个惯性传感器108是一传感器,包括但不限于加速度计,陀螺仪,或两者的结合。在一个实施例中,所述至少一个分布式运动传感器120是非接触位置传感器,包括但不限于霍尔效应磁传感器。在一个实施例中,控制系统118是闭环控制系统。
闭环控制系统在沿着手持工具100的各个点处感测运动和加速度,并且将详细信息馈送到控制逻辑中,所述控制逻辑适当地移动运动生成机构114以取消用户的无意识的肌肉移动的净效应,并且因而使用户辅助装置110的位置稳定。
本领域的普通技术人员将容易意识到的是,本文所述的设备、系统和方法可以被用于各种应用。例如,各种不同的用户辅助装置110可以包括制造工具、手术工具、厨房用具(例如叉子、刀子、勺子)、运动器具、院子工具、梳妆工具(例如梳子、指甲钳、镊子,化妆品涂抹器等)或牙科卫生工具(例如,牙刷、牙线工具等)。因而,手持工具100不仅在为许多患有神经运动障碍的人提高生活质量中有用,而且在生理颤动是一个问题的各种应用有帮助,包括但不限于,制造、手术和公共安全应用。
在一个实施例中,手持工具100使用所述至少一个惯性传感器108使用户辅助装置110关于中性位置(例如,θ=0可以被选择或者以其它方式)稳定。为此,用户辅助装置110的位置被随着角度θ感测。为了该位置感测,所述至少一个惯性传感器108被沿着附接臂106设置并且被用于测量用户辅助装置110的绝对运动,同时为应用提供低噪音和充分的灵敏性。所述至少一个惯性传感器108沿着附接臂106的直接传感器设置给手持工具100独特的优势,因为它极为鲁棒并且不依赖于逆运动学/动力学,其可以取决于使用而改变。因而,如前所述,可以使用各种物体来实施用户辅助装置110,而不需要预先确定和预先编程用户辅助装置110的长度和重量到控制器116。
在图示的实施例中,所述至少一个分布式运动传感器120位于壳体102内,壳体102位于手持工具100的基部处。所述至少一个分布式运动传感器120测量附接臂106相对于壳体102的相对运动,其中用户辅助装置110相对于壳体102保持在中心位置。在一个实施例中,所述至少一个分布式运动传感器120是至少一个非接触霍尔效应位置传感器,其向控制系统118提供角度反馈并且依赖于变化的磁场,变化的磁场取决于致动角度。
变化的磁场由位于所述至少一个分布式运动传感器120内的策略性设置的集成电路(IC)检测,所述至少一个分布式运动传感器120的模拟输出被控制器116读取,提供完全非接触的角度检测,其能够经受大数目的循环。所述至少一个分布式运动传感器120,利用它的非接触感测方法,相对传统的直接接触感测方法诸如在一段时间期间穿戴的电位计,提供提高的可靠性。
在一个实施例中,手持工具100使用无芯微马达和使用联接机构联接到无芯微马达的微型齿轮减速系统的结合来实施运动生成机构114。通过使用总总量仅6.5克(g)的低成本的微型齿轮减速系统,以要求的0-5赫兹(Hz)的颤动频率,也可以利用这些无芯微马达产生高达10牛顿(N)的显著的力。此外,从该技术提取的功率是低的,估计在0.5瓦特(W)。
图2是图示根据本公开的实施例的TTM 200的功能框图。TTM 200是图1A和1B中图示的TTM 101的一个可能实施方式。TTM 200的图示实施例包括惯性测量单元(“IMU”)205、控制器210、存储器单元215和通信接口220。
IMU 205设置成与壳体102刚性接触,以直接测量把手的颤动运动并且扩展到使用者的手的颤动运动。在用户执行日常任务诸如吃饭或妆扮(例如,应用化妆)的同时,TTM200便于人的颤动的测量。相对于传统的诊所内评估,这是重要的区别,传统的诊所内评估简单地测量用户尝试保持稳定的把手的颤动。患者在执行日常任务的同时的颤动测量和追踪测量真实世界情形下的状况,真实世界情形受到人的颤动的非常不利的影响。因此,TTM200可以被嵌在患者常规使用的日常物品或工具内,以精确地测量和追踪他们的状况。这可以获得提高的评估。
手持工具100不仅能测量和追踪常规任务期间的人的颤动,而且它可以方便地这样做一段时间,以获得更可靠的数据组用于统计分析。此外,手持工具100可以在家被使用,与在医生的办公室中的正式评估相比,用户在家更放松并且受到较小压力。在家环境内的数据收集,具有比在诊所中可以获得的数据组更大的数据组,可以提供更可靠的数据用于患者的症状的评估。患者颤动的改进的评估和诊断便于可能引起人的颤动的各种疾病和状况的改进的治疗和干预。
IMU 205可以使用测量手持工具100的把手的运动的各种装置来实施。例如,IMU205可以包括测量线性加速度的一个或多个加速计。在一个实施例中,IMU 205包括能够在三个正交尺寸(例如,x、y和z尺寸)中测量把手的平移加速度的加速计。在一个实施例中,IMU 205包括陀螺仪以测量手持工具100的把手的旋转运动(例如,绕轴线的角速度)。在各种实施例中,陀螺仪可以能测量关于一个、两个或三个正交旋转轴线的旋转运动。在一个实施例中,IMU 205包括磁力计以测量把手相对于磁场(例如,地球磁场或其它外部施加的磁场)的运动。在各种实施例中,IMU 205可以包括上面列出的运动测量装置中的一些或全部的各种组合。此外,这些运动传感器可以被一起设置在同一衬底上,所述衬底被刚性地附接到壳体102或者设置成贯穿壳体102。
控制器210被通信地联接到IMU 205和存储器单元215,以读取从IMU 205输出的运动数据并且将运动数据存储到存储器单元215。运动数据在一时间段内收集。例如,在一天、一周或其它时间段的过程中,可以在用户执行个体任务的同时收集运动数据。存储在存储器单元215中的收集到的运动数据形成运动日志225。在一个实施例中,基于从IMU 205输出的运动数据,运动日志225可以包含关于用户的运动的足够信息(线性加速度、旋转速度、这些加速度/速度的持续时间、相对于磁场的定向等),以使用运动日志225重新建立那些运动。在一个实施例中,运动日志225也可以记录运动数据何时被收集的日期/或时间印记,并且甚至包括指示当运动数据被收集使附接到手持工具100的用户辅助装置110的类型的识别器。类型识别器提供当运动数据被收集时由用户执行的活动(例如,使用叉子、小刀或汤勺等进食)的指示。这些活动信息和时间/日期印记,当评估患者的运动日志225以确定患者的颤动是否与特定活动或当天时间有关时,对医生是有用的。在其它实施例中,运动日志225也可以记录电池电压作为日期/时间的函数,其可以被用于分析系统性能和电池使用。追踪电池电压是由运动生成机构114施加的用以是用户辅助装置110稳定的努力量的代理种类。这样,追踪电池电压或电池消耗与用户的颤动程度相关,因为电池消耗将随着增大的颤动上升。
控制器210可以用能够执行逻辑指令的可编程微控制器、FPGA、ASIC或其它装置实施。逻辑指令自身可以是硬件逻辑、软件逻辑(例如,存储在存储器单元215内或其它地方)或者两者的组合。存储器单元215被使用易失性或非易失性存储器(例如,闪存)实施。
通信接口220被通信地联接以从存储器单元215将运动日志225经由网络235(例如,因特网)输出到远程服务器230。在一个实施例中,通信接口220是无线通信接口(例如,蓝牙、Wi-Fi等)。例如,通信接口220可以建立到用户的手机的无线链接,手机经过有安装的颤动追踪应用将运动日志225传输到服务器230。应用可以使得用户能控制隐私设置、添加关于他们使用手持工具100的评论、建立运动日志225的自动周期性报告、开始运动日志225的一次报告,与其它用户功能一起。在另一实施例中,通信接口220可以是有线通信端口(例如,USB端口)。例如,当用户将手持工具100连接到充电座以对电源112充电时,通信接口220也可以与远程服务器230建立通信会话,用于将运动日志225通信到远程服务器230。
图3是图示根据本公开的实施例的用于使用手持工具100测量、追踪和分析无意识的肌肉移动(颤动)的处理300的流程图。在处理300中出现的处理的一些或全部的顺序不应被认为是限制性的。而是,理解本公开的益处的本领域的普通技术人员将理解的是,处理框中的一些可以未示出的各种顺序被执行,或者甚至并行执行。
在处理框305,患者(用户)使用手持工具100执行任务或活动,诸如每天日常活动,包括进食或妆扮。当然,手持工具100也可以被用于其它非常规活动,如上所述。尽管执行该活动,TTM 101可以在患者操纵手持工具100的同时测量患者的运动(处理框310)。TTM 101直接测量手持工具100的把手的运动,包括颤动。在一些实施例中,手持工具100也可以执行用户辅助装置110的同时主动稳定化,以减小患者的人颤动的影响。在其它实施例中,手持工具100不包括主动稳定化,或者主动稳定化功能可以不使用。
在患者操纵手持工具100的同时,IMU 205主动地测量颤动并且输出指示用户的运动(包括他们的颤动)的运动数据。在一个实施例中,IMU 205的传感器以50次每秒的速率采样。当然,可以实施其它采样速率。在处理框315中,运动数据被存储在存储器单元215中作为运动日志255。在一个实施例中,存储器单元215内的运动日志225的生成由控制器210策划。如上所述,运动日志225可以填入有另外的信息,诸如时间/日期印记、附接到附接臂106的用户辅助装置110的类型等。用户辅助装置110的类型可以通过设置在用户辅助装置110中或上的电子可读的识别区(例如,RFID标签,电子可读的序列号等)的并入,通过使用手机应用的用户输入等来收集。在一个实施例中,运动日志225进一步被填入有指示由运动生成机构114给予的修正量的数据和/或来自惯性传感器108和分布式运动传感器120的传感器数据。该另外的数据包含关于在用户执行给定任务的同时手持工具100给予多少稳定性的信息,并且可以提供有用的信息由于分析用户的颤动。
在处理框320中,TTM 101经由通信接口220和网络235向远程服务器230报告运动日志225。运动日志225的报告可以是周期性的、用户启动的、当存储器单元215达到阈值容量时启动的、当手持工具100被充电时启动的,或者其他方式。在一个实施例中,控制器210便于在与外部用户应用协作中传输运动日志225出通信接口220。
在处理框325中,远程服务器230分析运动日志225以重新创建用户在执行任务的同时操纵手持工具100时记录的用户运动,包括颤动运动。运动日志225传输到远程服务器230使得能实现在家中的数据收集和患者的状况的外部分析和评估。
运动日志225内的运动数据的分析可以使用各种不同的算法来执行以估计用户的运动。例如,在IMU 205包括三轴加速度计和三轴陀螺仪的情形中,以下分析是可以由远程服务器230执行的一个示例分析。
因为加速度计和陀螺仪不直接感测用户的手的位置,所以运动方程被用于估计用户的手颤动的幅值和频率。以下方程说明加速度计信号中引入的误差——因为向心加速度和倾斜引入的重力假象。一旦这些误差被移除,加速度数据被从时域转入到频域,使用快速傅里叶变换(“FFT”)。通过提取作为结果的频谱的峰值,可以计算主颤动频率以及手的加速度的幅值的估计。用于振动物体的运动方程然后可以被用于计算手的位置的幅值。
在一个实施例中,我们可以将手持工具100模拟成经受平移和旋转运动的刚体来开始。图4图示手持工具100的示例刚体假设。点A是IMU 205被定位的地方(感测角速率和加速度),并且点B是运动被估计的地方(汤勺的末端,例如)。在B点处的加速度可以通过以下方程与A点的加速度相关。
导致误差的项包括用于向心加速度的项(方程1)以及由倾斜引起的重力矢量移位引起的项(方程1和方程2)。后一误差源依赖于装置的俯仰和偏航(定义为θy和θx)的估计。
B点的运动可以被估计为具有以下解(使用三角特征(trig identity))的单频率正弦曲线(由人的颤动引起):
同样可以写成用于角旋转:
使用指数形式和采用时间导数给出(对于方程4):
和
其中,是正弦曲线的幅值,并且ω是角频率。
通过观察方程4、6和7可以获得两个关系。首先,对于单正弦曲线,角速率与位移信号成比例,由正弦频率衡量并且被转变相位90度。第二关系是,位移信号的负值,由频率的平方衡量。
从假设1)手持工具100是刚体和2)颤动在性质上是正弦的,可以完成用户的运动的第一顺序估计。从第一假设,刚性连接的汤勺的末端的运动可以从以下关系计算:
Bi=Ai+Lsinθj (方程8)
i是目标轴线(x,y,z)并且j是引发运动的旋转的正交轴线。方程1、2和3可以被用于估计A的运动(对引入误差的项的修正)。通过采取加速度计和陀螺仪信号的FFT,寻找峰值,并且然后使用方程6和7的关系来计算B的幅值,可以估计A的幅值和θ。
使用加速度计和陀螺仪信号可以执行手持工具100(相对于惯性坐标系)的定向。完成俯仰和偏航估计的一个方式是估计通过加速度计的低通滤波器传感器和陀螺仪传感器的集成的组合来估计重力矢量。为了计算装置的俯仰和偏航,旋转矩阵可以被用于估计一下方程:
对于俯仰:
并且,对于偏航:
通过补充滤波器(也能使用卡尔曼滤波器),使用陀螺仪和加速度计信号作为输入,计算矢量g。估计俯仰和偏航角的替选方式是使用磁力计作为第三传感器输入。应理解的是,以上分析仅仅是分析运动日志225以重新建立手持工具100的运动的一个示例。其它技术可以被实施。
返回到图3中图示的处理300,在处理框330中,远程服务器230从重新建立的手运动提取颤动得分。例如,颤动得分可以基于如由以上分析确定的用户的颤动的频率和幅值。在处理框335中,颤动得分与已知的临床量表相关,诸如,Fahn-Tolosa-Marin颤动评分量表或统一帕金森病(UPDRS)评分量表。
最后,患者结果报告,包括他们的颤动得分,被通信到治疗患者的医生。在一个实施例中,该报告被以加密的方式通过互联网被电子地通信到医生。
图5是根据本公开的实施例的补偿无意识的肌肉移动的手持工具的运动生成机构500的透视图。运动生成机构500是图1A和1B中图示的运动生成机构114的一个可能实施方式。
运动生成机构500包括被联接到第一无芯微型马达502的第一微型齿轮减速系统和被联接到第二无芯微型马达504的第二微型齿轮减速系统。至少一个惯性传感器508被沿着附接臂506设置。附接臂506被构造成接纳用户辅助的装置510到附接臂。
第一无芯微型马达能够在水平(x)方向上产生旋转运动。该旋转运动通过由水平轴承支撑的刚性连接件施加到第二无芯微型马达。第二无芯微型马达能够在竖直(y)方向上产生运动。来自第二无芯微型马达的该运动由竖直轴承支撑。
联接机构被用于组合两个分开的无芯微型马达/微型齿轮减速系统502和504的水平和竖直运动。该组合获得用户辅助装置510(在图示的示例中,汤勺)的双向圆周运动。本领域的普通技术人员容易意识到,根据本公开的系统和方法可以利用各种联接机构,包括但不限于滑动轴承机构、平衡环机构或波纹管结构,并且它们将在本公开的精神和范围内。
在运动生成机构500中,从两个分开的无芯微型马达/微型齿轮减速系统502和504生成两个自由度。通过添加运动到第一无芯微型马达的输出或者第二无芯微型马达的输出,可以向运动生成机构500添加另外的自由度(例如在Z方向上的第三自由度)。
以上解释的处理被按计算机软件和硬件描述。描述的技术可以组成被嵌在有形的或非暂时性的机器(例如,计算机)可读存储介质内的机器可执行的指令,当被机器执行时,其可以使机器执行描述的操作。另外,处理可以提现在硬件内,诸如,专用集成电路(“ASIC”)等。
有形的机器可读存储介质包括以由机器(例如,计算机,网络装置,个人数字助手,制造工具,具有一个或多个处理器的组的任何装置等)可获取的非暂时性形式提供(即,存储)信息的任何机构。例如,机器可读的存储介质包括可记录的/不可记录的介质(例如,只读存储器(ROM),随机存取存储器(RAM),磁盘存储介质,光学存储介质,闪存装置等)。
本发明的所述实施例的以上描述,包括摘要中的描述,并非旨在是详尽的或者将本发明限制到所公开的精确形式。虽然例如本发明的具体实施列在本文被描述用于说明性目的,但是如本领域的普通技术人员将意识到的,在本发明的范围内,各种等同修改是可能的。
根据以上详细描述,可以对本发明做出这些修改。以下权利要求中使用的术语不应被理解为将本发明限制到说明书中所公开的具体实施例。相反,本发明的范围完全由以下权利要求确定,根据已建立的权利要求解释的教义来理解权利要求。
Claims (27)
1.一种手持工具,包括:
把手;
从所述把手延伸的附接臂;
用户辅助装置,所述用户辅助装置被附接到所述附接臂的远端;
惯性测量单元(“IMU”),所述惯性测量单元被刚性地附接到所述把手,以测量所述把手的运动、并且生成指示所述把手的所述运动的运动数据;和通信接口,所述通信接口用于输出来自所述手持工具的所述运动数据。
2.根据权利要求1所述的手持工具,其中,所述IMU包括加速度计,以测量所述把手的平移加速度。
3.根据权利要求2所述的手持工具,其中,所述IMU进一步包括陀螺仪,以测量所述把手的旋转运动。
4.根据权利要求2所述的手持工具,其中,所述IMU进一步包括磁力计,以测量所述把手相对于磁场的运动。
5.根据权利要求1所述的手持工具,进一步包括:
控制器,所述控制器被联接到所述IMU以从所述IMU读取运动数据;
联接到所述控制器的存储器单元;和
由所述控制器可执行的逻辑,当被所述控制器执行时,所述逻辑使所述手持工具执行操作,所述操作包括:
基于在用户正保持所述手持工具的同时生成的所述运动数据,在所述存储器单元内生成运动日志。
6.根据权利要求5所述的手持工具,其中,所述逻辑进一步包括当被所述控制器执行时使所述手持工具执行进一步的操作的逻辑,所述进一步的操作包括:
基于在用户正保持所述手持工具并且执行一个或多个活动的同时生成的所述运动数据,在所述存储器单元内生成多个运动日志。
7.根据权利要求6所述的手持工具,其中,所述用户辅助装置包括厨房用具,并且其中,所述一个或多个活动包括进食。
8.根据权利要求6所述的手持工具,其中,所述逻辑进一步包括当被所述控制器执行时使所述手持工具执行进一步的操作的逻辑,所述进一步的操作包括:
利用作为当记录所述运动数据时由用户执行的所述一个或多个活动的指示的所述运动日志,记录安装在所述附接臂上的所述用户辅助装置的类型。
9.根据权利要求5所述的手持工具,其中,所述通信接口包括无线接口,并且其中,所述逻辑进一步包括当被所述控制器执行时使所述手持工具执行进一步的操作的逻辑,所述进一步的操作包括:
使用所述通信接口无线地将所述运动日志通信到远程服务器。
10.根据权利要求5所述的手持工具,进一步包括:
设置在所述把手内的运动生成机构;
第一运动传感器,所述第一运动传感器设置在所述附接臂上,以检测所述附接臂的颤动运动;和
第二运动传感器,所述第二运动传感器设置在所述把手内,以检测所述附接臂相对于所述把手的相对运动,
其中,所述附接臂利用来自所述第一和第二运动传感器的反馈在所述运动生成机构的影响下相对于所述把手移动,以使所述颤动运动稳定。
11.根据权利要求10所述的手持工具,其中,所述逻辑进一步包括当被所述控制器执行时使所述手持工具执行进一步的操作的逻辑,所述进一步的操作包括:
记录另外的数据到所述运动日志中,所述另外的数据指示在使所述颤动运动稳定的同时由所述附接臂上的所述运动生成机构施加的修正量。
12.根据权利要求1所述的手持工具,其中,所述用户辅助装置包括制造工具、手术工具、厨房用具、运动工具、院子工具、梳妆用具、或牙科卫生工具中的任一项。
13.一种由手持工具执行的方法,所述方法包括:
测量在利用手持工具执行任务的同时由用户操纵的所述手持工具的运动,其中,使用设置在所述手持工具的把手内的惯性测量单元(“IMU”)测量所述运动;
将所述运动的运动数据记录到运动日志,所述运动日志被存储在设置在所述手持工具上的存储器单元内,其中,所述运动数据包含用于确定在用户利用所述手持工具执行所述任务时发生的颤动的严重程度的信息;和
将所述运动日志通信到远程服务器用于分析。
14.根据权利要求13所述的方法,其中,所述IMU包括用于测量所述手持工具的平移和旋转运动的传感器。
15.根据权利要求14所述的方法,其中,所述IMU包括被刚性地安装到所述手持工具的所述把手的加速度计、陀螺仪、或磁力计中的一个或多个。
16.根据权利要求13所述的方法,其中,所述手持工具包括厨房用具,并且所述任务包括利用所述厨房用具进食。
17.根据权利要求13所述的方法,其中,所述手持工具包括附接臂,用于将不同的用户辅助装置可移除地附接到所述附接臂的远端,所述方法进一步包括:
记录在执行所述任务时联接到所述附接臂的所述远端的所述用户辅助装置的类型和所述运动日志;和
将所述用户辅助装置的类型和所述运动日志通信到所述远程服务器。
18.根据权利要求17所述的方法,其中,所述用户辅助装置的类型包括叉子、小刀、或汤勺中的至少一个的指示。
19.根据权利要求13所述的方法,其中,将所述运动日志通信到所述远程服务器用于分析包括:
建立到手机的无线链接;和
响应于经由所述无线链接从所述手机接收到的用户命令,在所述无线链接上将所述运动日志上传到所述服务器。
20.根据权利要求13所述的方法,其中,将所述运动日志通信到所述远程服务器用于分析包括:
在所述手持工具被联接到对所述手持工具的内部电池充电的充电座时,将所述运动日志通信到所述远程服务器。
21.根据权利要求13所述的方法,其中,所述手持工具包括运动生成机构,所述运动生成机构在用户保持所述把手的同时使颤动运动稳定。
22.根据权利要求21所述的方法,进一步包括:
记录数据到所述运动日志中,所述数据指示在使所述颤动运动稳定的同时由所述运动生成机构施加的修正量。
23.一种方法,包括:
通过网络接收来自手持工具的运动日志,其中,所述运动日志包括指示在利用手持工具执行任务的同时由患者操纵的所述手持工具的运动的运动数据;
分析所述运动日志内的所述运动数据;和
基于所述运动数据,确定在用户利用所述手持工具执行所述任务的同时发生的颤动的严重性。
24.根据权利要求23所述的方法,进一步包括:
经由所述网络将所述颤动的严重性的指示通信到治疗所述患者的医生。
25.根据权利要求24所述的方法,其中,所述分析包括将所述运动数据关联到用于人的颤动定级的临床量表,其中,所述指示包括所述临床量表上的得分。
26.根据权利要求23所述的方法,其中,所述运动日志内的所述运动数据由在家使用所述手持工具的患者生成。
27.根据权利要求23所述的方法,其中,所述手持工具包括厨房用具,并且所述任务包括进食。
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