CN107616798A - 一种基于重力加速度的步态不对称性检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于重力加速度的步态不对称性检测方法，通过三轴加速度传感器采集人体前胸部匀速步行过程的加速度信号；将信号时序序列进行频域二次积分得到步行过程中的位移时序序列；基于运动过程中的重心位移变化提取步态特征值；以步态特征值为基础计算左右腿运动过程中的步态不对称系数；根据不对称系数检测人体运动过程中的步态不对称性。本发明的方法可直接从运动数据中提取运动特征值并进行计算，不借助其他特殊设备，同时也降低了操作人员对专业知识的需求，且得到的测量结果具有较高的参考价值，适用于家庭、养老院等场所进行老人日常健康监护。

Description

一种基于重力加速度的步态不对称性检测方法

技术领域

本发明属于健康检测领域，涉及一种基于重力加速度的步态不对称性检测方法。

背景技术

我国老年人口基数大、增速快、高龄化趋势明显。研究表明老龄化人群活动范围以及活动时间主要以家庭为主，因此家庭的日常健康监护占据着越来越重要的地位。医院对疾病的诊断主要以病例特征为参考，但很多与肢体有关的疾病，在发病之前就已经有了肢体运动异常表现。比如关节类病变、帕金森、中风等，初期表现为运动能力下降、步态异常等症状。如果能够通过日常运动检测提前发现疾病前期特征，就能够及早发现，及时预防与治疗，避免病情发展严重。

步态的不对称性主要和下肢运动有关，是运动退化的一个重要指标。之前的步态分析主要是基于影像和光电技术，一般只有在设施完善的实验室或者研究所才能进行。被测试者需要在指定的区域或者设备上运动，使用高速摄像机进行画面捕捉，再使用图像技术进行识别分析，极大的限制了基于步态分析的健康检测技术的推广。随着现代电子技术以及穿戴式医疗的发展，这种限制得到了极大的改善。穿戴式健康设备通常会集成运动传感器，如加速度传感器、陀螺仪等。将加速度传感器在运动过程中产生的运动信号作为研究对象，提取参数特征与正常人进行对比，可以及时发现运动状态的改变。穿戴式设备的应用，使得步态检测推广成为可能。

发明内容

本发明的任务是在原有技术的基础上进行发展，提供一种步态不对称性检测方法，以适合应用在穿戴式设备上，减少测量环境及设备的限制，减少操作人员对专业知识的依赖，增加步态分析的准确性。

为实现上述目的，本发明基于前胸三轴加速度信号，采用如下技术方案，具体包括以下步骤：

步骤1、匀速行走过程中人体重力加速度数据采集并进行信号预处理；

步骤2、对预处理后的加速度进行二次积分得到位移序列；

步骤3、基于位移序列提取步态特征值；

步骤4、计算双侧肢体步态不对称系数，进行步态不对称性判断。

所述步骤1包括，

1.1采集匀速行走过程三轴重力加速度数据，加速度采样频率要求100Hz以上，使用垂直方向加速度作为信号输入；

1.2对加速度信号进行移动平均滤波器处理，给出移动平均滤波器的数学表达式：其中，SMA是信号输出，x_n为当前输入值，N为移动平均滤波器处理的数据窗长度。

1.3对移动平均滤波器处理后的加速度信号进行去积势处理，让加速度序列中的每个加速度值减去整体序列的平均值，给出去积势计算的数学表达式：其中1≤n≤N，X_n为去积势输出值，x_n为当前输入值，N为加速度序列长度。

所述步骤2包括，

2.1使用FFT(快速傅里叶变换)将加速度时序序列转换为其频域序列。

2.2通过频域序列的相位变换，对频域序列进行二次积分，得到相应人体重心位移时序序列的频域序列。

2.3去掉指定正频带外的频率成分。主要是去掉干扰、颤动等噪声。

2.4使用IFFT(逆傅里叶变换)将处理后的二次积分频域序列转换为时序序列，得到匀速步行过程中重心运动的位移时间序列。

所述步骤4包括，

4.1标注位移序列中所有波峰值(极大值)位置，即步行过程中重心最高点在相应位移序列中的位置，并按发生时间的先后顺序记录，此位置表示单侧腿支撑重心位移达到最大。

4.2分别计算步行过程中左右腿在垂直方向最大位移的平均值，给出计算数学表达式为：其中DIFF为单侧腿支撑重心最大位移平均值，x为垂直方向单侧腿支撑重心位移最大值，N为步行过程中单侧腿迈步步数。

4.3计算不对称系数，给出计算数学表达式为：其中ASI为步态不对称系数，DIFF为左右单侧肢体运动垂直方向重心位移最大值平均值。

4.4步态不对称性判断。与实际数据统计得到的步态不对称系数阈值比较，给出参考区间。

由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的优点：

本发明所述方法相对于基于影像光电等技术的步态不对称性检测方法，可应用在穿戴式设备上，极大的克服了步态测量的环境、设备等因素。同时该方法可直接在运动数据上提取运动特征值进行计算，不借助其他特殊设备，同时也降低了操作人员对专业知识的需求，且得到的测量结果具有较高的参考价值，适用于家庭、养老院等场所进行日常健康监护。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为步态特征值提取流程图。

具体实施方式

为了使发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明做进一步的说明。应当理解，此处所描述的具体实施方法仅仅是用以解释本发明，并不用于限定本发明。重力加速度可以直接反映人体在运动过程中的状态，通过提取加速度特征值来进行步态分析的方法，应用在穿戴式设备上，不仅降低了传统步态分析设备的局限性，还减少了测试条件的限制，其分析结果对于健康监护有着较高的参考价值。

本发明进行步态不对称性分析的流程图如图1所示，包括以下步骤：

步骤1，匀速行走过程加速度数据采集并进行信号预处理。本步骤中所采用的是用户在平坦路面匀速行走的三轴加速度数据中垂直方向加速度数据，采样频率要求不低于100Hz。

1.1采集30秒三轴重力加速度数据，使用垂直方向的重力加速度数据作为输入。

1.2输入信号进行移动平均滤波器处理，移动平均滤波器的数学表达式：

其中SMA是信号输出，x_n为当前输入值，N为移动平均滤波器处理的数据窗长度。本实施例中移动平均滤波器处理数据窗的长度为9个点。

1.3对加速度信号进行去积势处理。让加速度序列中的每个加速度值减去序列的平均值，目的是要去掉固有重力加速度分量的影响。给出去积势计算的数学表达式： 其中1≤n≤N，X_n为去积势输出值，x_n为当前输入值，N为加速度序列长度。

步骤2，对原始加速度进行二次积分，得到位移时间序列。本步骤采用频域积分方法，这样可以直接通过设置正频带去除杂波以及噪声，这是时序积分所达不到的。

2.1将时序加速度信号，转换到频域，此过程使用FFT(快速傅里叶变换)进行计算。

2.2通过频域序列的相位变换，对频域序列进行二次积分，得到与人体重心位移时间序列相对应的频域序列。

2.3去掉指定正频带外的频率成分。人行走迈步频率为0.2～5Hz，经过实际数据分析以及实验，这里选定匀速步行重心位移频域正频带为0.5～3Hz。

2.4使用IFFT(逆傅里叶变换)将处理后的二次积分频域序列转换为时序序列，得到匀速步行过程中重心运动的位移时间序列。

步骤3，基于位移序列提取步态特征值，详细步骤见图2说明。

步骤4，计算步态不对称系数。计算不对称系数所使用的变量都是在位移序列中提取的特征值，不存在任何估测量，提高了步态不对称性判断的准确性。

4.1标注位移序列中所有波峰值(极大值)位置，即步行过程中重心最高点在相应位移序列中的位置，并按发生时间的先后顺序记录，此位置表示单侧腿支撑重心位移达到最大。

4.2分别计算步行过程中左右腿在垂直方向运动时，重心向上最大位移的平均值。一个波峰代表一只脚迈出了一步，因此相邻波峰分别是左、右脚所迈出的步子，因此区分好顺序，不需要真正识别左脚还是右脚，同时还要对左右脚迈步计数，计算平均值。给出计算数学表达式为：其中DIFF为单侧腿支撑重心最大位移平均值，x为垂直方向单侧腿支撑重心位移最大值，N为步行过程中单侧腿迈步步数

4.3计算不对称系数，给出计算数学表达式为：其中ASI为步态不对称系数，DIFF为左右单侧肢体垂直方向位移最大值平均值。

步骤5，对步态的对称性进行判断。主要依据是通过实际步态数据分析统计得出的阈值，详细见表1。经过实际数据分析发现，正常人步态不对称系数主要集中在9.0～10.0之间，少数人会偏高，且不会高于20。因此认为：不对称系数小于15，步态对称性正常；不对称系数大于15小于23，左右腿步行过程中可能存在不对称性，需要注意观察；不对称系数大于23，步态过程中左右腿存在明显不对称性，需要去做双侧肢体检查。

表1 不对称系数判断依据说明

本发明进行步态特征值提取流程图如图2所示，包括以下步骤：

步骤1，在位移序列中设定窗宽为Y，每次滑动一个长度，也就是说相邻两数据窗有四个数据是相同的。数据窗长度是经过实验观察、对比后选取的最优长度，窗长太大或者太小都会降低特征值提取的准确性。选取的位移时间序列可表示为{x_i|i＝1,2,…,Y}，优选Y＝5

步骤2，判断x₃是否为窗口内数据的最大值，因为波峰为极大值，波峰处位移值要大于两侧的值。若x₃不是最大值，则说明此处不是特征值，则滑动窗口，重复步骤2；若x₃是最大值则继续步骤3。

步骤3，计算与前一个特征值点的时间间隔DI。由于相邻两步之间的时间间隔不会小于0.2秒，若DI小于0.2秒，则说明此点不是特征值点，舍去此点并滑动窗口，重新执行步骤2；若DI大于0.2秒，则说明此点是特征值点，按事件发生的先后顺序记录特征值点位置。

步骤4，若窗口滑动结束，则继续执行图1所示流程中的步骤4。

Claims (5)

1.一种基于重力加速度的步态不对称性检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、匀速行走过程中人体重力加速度数据采集并进行信号预处理；

步骤2、对预处理后的加速度进行二次积分得到位移序列；

步骤3、基于位移序列提取步态特征值；

步骤4、计算双侧肢体步态不对称系数，进行步态不对称性判断。

2.如权利要求1所述的基于重力加速度的步态不对称性检测方法，其特征在于，

所述步骤1包括，

1.1采集匀速行走过程三轴重力加速度数据，加速度采样频率要求100Hz以上，使用垂直方向加速度作为信号输入；

1.2对加速度信号进行移动平均滤波器处理，给出移动平均滤波器的数学表达式：其中，SMA是信号输出，x_n为当前输入值，N为移动平均滤波器处理的数据窗长度；

1.3对移动平均滤波器处理后的加速度信号进行去积势处理，让加速度序列中的每个加速度值减去整体序列的平均值，给出去积势计算的数学表达式：其中1≤n≤N，X_n为去积势输出值，x_n为当前输入值，N为加速度序列长度。

3.如权利要求1所述的基于重力加速度的步态不对称性检测方法，其特征在于，

所述步骤2包括，

2.1使用FFT将加速度时序序列转换为其频域序列；

2.2通过频域序列的相位变换，对频域序列进行二次积分，得到相应人体重心位移时序序列的频域序列；

2.3去掉指定正频带外的频率成分；

2.4使用IFFT将处理后的二次积分频域序列转换为时序序列，得到匀速步行过程中重心运动的位移时间序列。

4.如权利要求1所述的基于重力加速度的步态不对称性检测方法，其特征在于，

步骤3具体包括：

步骤1，在位移序列中设定窗宽为Y，每次滑动一个长度，选取的位移时间序列可表示为{x_i|i＝1,2,…,Y}；

步骤2，判断x₃是否为窗口内数据的最大值，若x₃不是最大值，则说明此处不是特征值，则滑动窗口，重复步骤2；若x₃是最大值则继续步骤3；

步骤3，计算与前一个特征值点的时间间隔DI，若DI小于0.2秒，则说明此点不是特征值点，舍去此点并滑动窗口，重新执行步骤2；若DI大于0.2秒，则说明此点是特征值点，按事件发生的先后顺序记录特征值点位置；

步骤4，若窗口滑动结束，则继续步骤4。

5.如权利要求1所述的基于重力加速度的步态不对称性检测方法，其特征在于，

所述步骤4包括，

4.1标注位移序列中所有波峰值位置，即步行过程中重心最高点在相应位移序列中的位置，并按发生时间的先后顺序记录，此位置表示单侧腿支撑重心位移达到最大；

4.2分别计算步行过程中左右腿在垂直方向最大位移的平均值，给出计算数学表达式为： 其中DIFF为单侧腿支撑重心最大位移平均值，x为垂直方向单侧腿支撑重心位移最大值，N为步行过程中单侧腿迈步步数；

4.3计算不对称系数，给出计算数学表达式为：其中ASI为步态不对称系数，DIFF为左右单侧肢体运动垂直方向重心位移最大值平均值；

4.4将计算得到的不对称系数与实际数据统计得到的步态不对称系数阈值比较，给出参考区间。