CN115835796A - 步态分析系统 - Google Patents
步态分析系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115835796A CN115835796A CN202180049646.7A CN202180049646A CN115835796A CN 115835796 A CN115835796 A CN 115835796A CN 202180049646 A CN202180049646 A CN 202180049646A CN 115835796 A CN115835796 A CN 115835796A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- gait
- determining
- parameters
- user
- analysis system
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000005021 gait Effects 0.000 title claims abstract description 298
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 42
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 6
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 abstract description 3
- 210000002683 foot Anatomy 0.000 description 19
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 14
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 12
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 8
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 8
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 6
- 230000004044 response Effects 0.000 description 6
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 5
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 4
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 3
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 3
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 208000002193 Pain Diseases 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 2
- 206010054197 Gait deviation Diseases 0.000 description 1
- 208000003618 Intervertebral Disc Displacement Diseases 0.000 description 1
- 208000028389 Nerve injury Diseases 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 210000004744 fore-foot Anatomy 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000003607 modifier Substances 0.000 description 1
- 210000002346 musculoskeletal system Anatomy 0.000 description 1
- 230000008764 nerve damage Effects 0.000 description 1
- 210000000653 nervous system Anatomy 0.000 description 1
- 201000008482 osteoarthritis Diseases 0.000 description 1
- 238000000554 physical therapy Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/112—Gait analysis
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/1036—Measuring load distribution, e.g. podologic studies
- A61B5/1038—Measuring plantar pressure during gait
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/1123—Discriminating type of movement, e.g. walking or running
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/22—Ergometry; Measuring muscular strength or the force of a muscular blow
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4836—Diagnosis combined with treatment in closed-loop systems or methods
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4848—Monitoring or testing the effects of treatment, e.g. of medication
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
- A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
- A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
- A61B5/6804—Garments; Clothes
- A61B5/6807—Footwear
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
- A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
- A61B2562/0219—Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
- A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
- A61B2562/0247—Pressure sensors
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Surgery (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Physiology (AREA)
- Physical Education & Sports Medicine (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
Abstract
公开了一种步态分析系统。该步态分析系统的一些实施例包括仪器化鞋类，该仪器化鞋类包含可移动传感器、处理器、存储程序指令的计算机可读数据存贮装置。程序指令可以控制该系统以执行操作，包括使用仪器化鞋类而确定执行测试例程的用户的步态信息。这些操作还可以包括基于步态信息而确定步态参数。这些操作还可以包括基于步态参数而确定用户的步态对称性。这些操作还可以包括基于步态参数而确定用户的步态特征。这些操作还可以包括基于步态特征而确定治疗效果。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求2020年5月26日提交的美国临时专利申请第63/030,006号及2020年7月20日提交的美国临时专利申请第63/054,007号的优先权，各临时专利申请的全部内容以引用的方式并入本文中。
背景技术
步态异常可以起因于多种多样的损伤、疾病、和其他疾病。目前，用于诊断步态异常的测试常常牵涉到简单的功能评估。然而，从这种测试中所采集的数据是主观的并且不提供充分的信息以评估痛苦的相对严重性。在某些情况下，临床实验室可执行步态评估。然而，实验室级传感器系统的高成本和复杂性会限制他们的尺寸。因此，它们可能不允许在较长距离上对步态进行评估。
发明内容
下面给出了所公开主题的简化的概述，从而提供对所公开主题的一些方面的基本了解。本概述并非用来确认所公开主题的关键或重要的要素或者划定要求专利保护的主题的范围。
本申请提供了步态分析系统及方法。在一些实施例中，步态分析系统包括仪器化鞋类，该仪器化鞋类包含一个或多个可移动传感器、处理器、存储程序指令的计算机可读数据存贮装置。当由处理器执行时，程序指令可以控制该系统以执行操作，包括使用仪器化鞋类来确定在执行测试例程的用户的步态信息。这些操作还可以包括基于步态信息而确定步态参数。这些操作还可以包括基于步态参数而确定用户的步态对称性。操作还可以包括基于步态参数而确定用户的步态特征。这些操作还可以包括基于步态特征而确定治疗效果。
附图说明
图1A示出了图示说明用于执行根据本公开一些方面的系统及方法的示例性环境的方框图。
图1B示出了由根据本公开一些方面的系统及方法所确定步子的要素。
图1C示出了根据本公开一些方面的由仪器化鞋类提供给步态分析系统的步态信息。
图1D示出了根据本公开一些方面的与仪器化鞋类有关的步态参数。
图1E示出了根据本公开一些方面的与各步态阶段有关的步态参数。
图2示出了图示说明根据本公开一些方面的步态分析系统的一个实例的方框图。
图3示出了图示说明根据本公开一些方面的用于确定参考步态信息的方法的一个实例的流程框图。
图4示出了图示说明根据本公开一些方面的用于评估治疗有效性的方法的一个实例的流程框图。
图5A、图5B和图5C示出了根据本公开一些方面的步态参数。
图6A、图6B和图6C示出了图示说明根据本公开一些方面的在步态参数之间的相互关系的热图。
具体实施方式
本公开涉及步态评估。更具体地，本公开涉及对步态进行评估以及基于步态评估而判断治疗效果。治疗效果是与参考步态相比较由痛苦的治疗所带来的个体的步态的相对改善。本文中所公开系统及方法的各实施例利用可穿戴传感器在数个步子中生成步态信息，基于该步态信息而确定步态参数，基于步态参数而确定步态特征，以及基于步态特征和步态参数而判断治疗效果。
现在将参考在附图中图示说明的具体实施例。在以下的详细描述中，陈述了许多具体细节以提供对所公开实施例的详尽理解。然而，对于本领域技术人员而言将显而易见的是各实施例可在没有这些具体细节的情况下实施。在其他情况下，众所周知的方法、过程、组成部分、电路、和网络尚未详细地描述从而不会不必要地模糊对实施例的一些方面的理解。
图1A示出了图示说明用于执行根据本公开一些方面的系统及方法的示范性环境101的系统方框图。该环境101包括在穿着仪器化鞋类109A和109B的同时徒步穿越地面107的用户105。仪器化鞋类109A和109B生成各自的步态信息115A和115B并且利用一个或多个通信链路119A和119B将其提供至步态分析系统113。例如，步态分析系统113可以接收来自仪器化鞋类109A、109B的步态信息115A、115B，同时用户105执行包含步行、跑步和站立的测试例程。
用户105可以是任何个体。在一些实施例中，用户105可以是这样的个体，具有影响个体105步态的病痛为此用户105可能正在接收治疗(如物理治疗)。病痛可以是例如导致用户105的步子中不对称的个体105的肌肉骨骼或神经系统的损伤、恶化、或畸形。例如，来自用户脊柱中的椎间盘突出的神经损伤会导致用户105相对于其他脚而偏爱一个脚。此外，在一些实施例中，用户105可以是没有或基本上没有任何影响步态的疾病的不受困扰个体。用户105可以生成代表不受困扰的步子的参考步态信息115A、115B。
仪器化鞋类109A、109B可以是一对装有仪器的鞋子、鞋垫、袜子、或者可由用户105穿戴的其他脚覆盖物。仪器化鞋类109A、109B可以包括可移动传感器，其包含加速度计、陀螺仪、压力传感器和测力传感器。仪器化鞋类109A、109B还可以包含处理器、计算机可读存储器、和数据通信装置。在一些实施例中，处理器、计算机可读存储器、和数据通信装置是由专用集成电路(ASIC)所提供，该专用集成电路(ASIC)将由传感器输出的信号加以放大、调节、归一化、和组合以生成步态信息115A、115B，其中处理器利用数据通信装置经由通信链路119A、119B与步态分析系统113进行通信。在一些实施例中，仪器化鞋类109A、109B可以是由德国MOTICON REGO公司生产的MOTICON科学鞋垫。
步态分析系统113可以是对步态信息115进行分析以确定步态参数的一个或多个计算装置。使用步态参数，步态分析系统113可以对用户105的步态进行评估。此外，基于步态参数和步态分析，步态分析系统113可以确定用户105正在经历的治疗的有效性。例如，步态分析系统113可以对用户105的当前步态参数与他们的过去步态参数和其他参考信息进行比较，以确认行为的改善。
通信链路119A、119B可以是任何有线链路、无线链路、或者其组合，该组合使用一种或多种类型的传输技术和协议的任意组合。例如，通信链路119A和119B可以使用
无线通信协议。在一些实施例中，仪器化鞋类109A和109B可以经由通信链路119A、119B将信息流式传输至步态分析系统113。在一些其他实施例中，在测试例程完成之后，仪器化鞋类109A和109B可以经由通信链路119A、119B捆束并传送步态信息115A、115B。
图1B示出了通过根据本公开一些方面的系统及方法可测量的用户105在距离119上的步子121的要素。步子121包括站立阶段123和摆动阶段125。站立阶段123的组成部分可以包含首次触地期127、承重响应期129、站立中期131、站立末期133、和预摆动135。摆动阶段125的组成部分可以包含摆动初期137、摆动中期139、和摆动末期141。此外，首次触地期127、承重响应期129可以是其中用户105的双脚接触地面的第一组合，其被称为双腿支撑运动143。站立中期131和站立末期133是其中用户105的双脚中的仅一只脚接触地面的第二组合，其被称为单腿支撑运动134。预摆动135可以是第二双腿支撑运动147。摆动初期137、摆动中期139、和摆动阶段末期141可以是第二单腿支撑运动149。虽然图1B示出了在距离119上的单步子121，但可以理解的是根据本文中所公开内容的系统及方法可以涉及包含在更大距离上的两个或更多步子的步态评估例程。
图1C示出了根据本公开一些方面的由仪器化鞋类109A或109B经过通信链路119A、119B提供给步态分析系统113的步态信息115A、115B。在一些实施例中，仪器化鞋类109A、109B包含力传感器116和加速度计165。例如，力传感器161可以测量在用户105的脚与地面之间所施加的垂直压力。此外，在一些实施例中，力传感器161可以分布在仪器化鞋类109A、109B的区域上。如在图1C中所示实例中的图示，仪器化鞋类109A、109B可以包括大致分布在仪器化鞋类109A、109B的整个表面上方的16个力传感器161。在一些实施例中，使力传感器161聚集在与用户脚的前脚掌和脚跟相对应的接触点。在一些实施例中，使力传感器161大致分布在仪器化鞋类109A、109B的整个区域上，其中在与前脚掌和脚跟相对应的接触点处的密度增加。
此外，仪器化鞋类109A、109B可以包括一个或多个加速度计165，这些加速度计输出表示在一个或多个轴中的加速度的数据。在一些实施例中，加速度计165是多轴(竖向的X轴、水平的Y轴和高度方向的Z轴)加速度计，其可以测量在六个自由度(向前平移(+X轴)、向后平移(-X轴)、右(+Y轴)、左(-Y轴)、上(+Z轴)、下(-Z轴)、纵摇(围绕X轴的旋转)、滚动(围绕Y轴的旋转)、和横摆(围绕Z轴的旋转)中的加速。例如，加速度计165的测量单元可以是三维陀螺。
此外，鞋类109A、109B可以包括控制器169，其包含各自的微处理器、数据输入/输出(I/O)电路、数据调理电路、和发送器(未图示)。在一些实施例中，控制器169还可以包含加速度计165。控制器169经由数字I/O电路以在约30赫兹与约120赫兹之间的速率从力传感器161和加速度计165中采集数据。此外，控制器169可以包括放大、调节和处理来自力传感器161和加速度计165的数据以确定步态信息115A、115B的硬件、软件或者其组合。此外，控制器169可以利用传送器经由通信链路119A、119B传送步态信息115A、115B。虽然图1C仅示出了步态信息115A及仪器化鞋类109A的元件(包含力传感器161、加速度计165、和控制器169)，但可以理解的是仪器化鞋类109B可以包含产生大致相同或相似步态信息115B的相同或相似的传感器。
步态信息115A、115B可以包含例如代表总地面反作用力的信息，该总地面反作用力可以是力传感器161的输出的总和乘以力传感器161的各自表面积。此外，控制器169可以确定仪器化鞋类109A、109B的各自压力中心。此外，控制器169可以从总力、单独力、压力中心和沿前后方向的加速度中确定各个脚跟着地(首次触地)和脚趾离地(站立终止)事件时间点。由控制器169所确定的其他数据可以包含施加于各压力传感器上的压力、3D加速度、和3D角速度。
图1D示出了由步态分析系统113基于来自仪器化鞋类109A和109B的步态信息115A和115B所确定的步态线171A和171B的实例。步态线代表在步子(例如，步子121)的站立阶段(例如站立123)期间压力中心(COP)的平移运动。步态线171A、171B代表在测试步行期间所采用步子的平均步态线。步态偏差线173A和173B代表步行时在中间-侧向方向上的步态线171A、171B的标准偏差。在左脚与右脚之间的差异是由视线和百分比值175所表示。这些百分比值是关于鞋垫长度和宽度。例如，图1D示出了在脚的中部在中部-侧向方向上左脚与右脚之间的1％差异。在一些实施例中，对测试例程期间的各个步子计算步态线171A、171B。可以利用从仪器化鞋类109A和109B所获得的定时、平衡、压力、力、和运动信息而确定步态线171A、171B及其他步态信息。
图1E示出了与步态分析系统113基于来自仪器化鞋类(例如，仪器化鞋类109A、109B)的力信息(例如，步态信息115A和115B)对用户的一只脚所确定的步子(例如，步子121)的组成部分相对应的步态参数的实例。步子的步态参数可以包含可以与如上面关于图1B所描述内容相同的首次触地期127、承重响应期129、站立中期131、站立末期133、和预摆动135。如在图1E中所示，第一峰值地面反作用力179会在承重响应期129期间所发生的脚跟着地(站立早期)之后发生。此外，局部最小力181可以在在承重响应期129与站立末期133之间的站立中期(中途站立)131期间发生。此外，第二峰值地面反作用力183会在预摆动135的脚趾离地(着地后期)之前发生。
图2示出了的系统方框图描述了可以与上面所描述内容相同或相似的步态分析系统113的实例。步态分析系统113包括执行本文中所公开过程和功能的硬件和软件。步态分析系统113包括计算装置230、输入/输出(I/O)装置233、和存贮系统235。I/O装置233可以包括使个体(例如，用户103)能够与计算装置230(例如，用户界面)互动的任何装置、和/或使计算装置230能够利用任何类型的通信链路与一个或多个其他计算装置进行通信的任何装置。I/O装置233可以是例如触摸屏显示器、点击装置、键盘，等。
存贮系统235可以包括存储信息和程序指令的计算机可读、非易失性硬件存贮装置。例如，存贮系统235可以是一个或多个闪存驱动器和/或硬盘驱动器。根据本公开的一些方面，存贮系统235可以存储用户档案257、步态信息库259、步态参数261、和参考步态信息263。用户档案257可以包含描述步态分析系统113已为其采集了步态信息115A、115B的个体(例如，用户105)的信息。用户档案257可以包括用户的人口统计学和物理信息，包含身份、年龄、性别、身高、体重、体重指数、疼痛、损伤、和疾病。步态信息库259可以存储由仪器化鞋类109A、109B所生成的步态信息115A、115B。例如，步态信息可以包括来自仪器化鞋类109A、109B的每时间力数据和每时间加速度数据。步态参数261可以存储由步态分析系统基于包含于用户档案257和步态信息库259中的信息所生成的信息。在一些实施例中，步态参数261可以包含图5A、图5B和图5C中所图示的部分或全部的信息。参考步态信息263可以包含将步态参数与受疾病影响的步态的参考信息加以关联的信息。在一些实施例中，参考步态信息263可以描绘特定步态参数或者其与疾病状态的组合的特征。例如，步态参考信息263定义了表示力和受试者的步态对称性的步态参数与特定疾病和疾病严重程度之间的对应性。
在一些实施例中，计算装置230包含一个或多个处理器239(例如，微处理器、微芯片、或专用集成电路)、一个或多个存储装置221(例如，随机存取存储器(RAM)和只读存储器(ROM))、一个或多个I/O接口223、以及一个或多个网络接口245。存储装置221可以包含在程序指令的执行期间所应用的本地存储器(例如，RAM和高速缓冲存储器)。此外，计算装置230包含至少一个通信信道232(例如，数据总线)，通过该通信信道其与I/O装置233和存贮系统235进行通信。处理器239执行可以存储于存储装置221和/或存贮系统235中的计算机程序指令(例如，操作系统和/或应用程序)。
处理器239还可以执行步态参数模块271、步态分析模块273、和治疗评估模块275的计算机程序指令。步态参数模块271可以利用由仪器化鞋类109A、109B所生成且存储于步态信息库259中的步态信息115A、115B来确定存储于步态参数261中的信息。步态分析模块273可以确定各种步态信息与步态参数之间的相互关系以描绘用户步态的特征。例如，步态分析模块273可以使用各种步态参数之间的Spearman(斯皮尔曼)相互关系，如由图6A、图6B和图6C中所示的示范性热图所示。在一些实施例中，步态分析模块273可以确定单独个体用户的步态特征。治疗评估模块275可以基于步态特征、步态参数、步态信息、和档案而确定治疗有效性。在一些实施例中，治疗评估模块275可以确定用户的步态特征与存储于步态参考信息263中的参考步态特征之间的差异，以评估由于治疗所导致的用户步态中的改善。例如，治疗评估模块275可以对如图1D中所示的用户步态线与以前的步态线、与从具有相同或相似小疾的相似档案(物理和人口统计学)的受折磨个体中获得的参考步态线、以及从有相似档案的未受困扰个体中获得的参考步态线进行比较。
应注意的是，计算装置230可以包括能够执行安装于其中的计算机程序指令(例如，个人计算机、服务器等)的工业品的任何通用计算器件。计算装置230只是可以执行本文中所描述过程的各种可能等效计算装置。至此，在各实施例中，由计算装置230所供的功能可以是通用和/或专用硬件和/或计算机程序指令的任意组合。在各实施例中，程序指令和硬件可以分别利用标准编程与工程技术而形成。
图3和图4中的流程图示出了根据与本公开一致的各种实施例的系统、方法、和计算机程序产品的一些实施例的功能和操作的实例。图3和图4的流程图中的各方框能代表程序指令的模块、区段、或部分，其包含用于执行所图示功能和操作的一个或多个计算机可执行指令。在一些替代实施例中，在流程图的特定方框中所图示的功能和/或操作可以不按图3和图4所示顺序发生。例如，连续地示出的两个方框可以大致同时地执行，或者根据所牵涉的功能这些方框有时可以按相反的顺序执行。还应注意的是，流程图的各方框及方框中的方框的组合可以由执行指定功能或动作的专用硬件基系统或者专用硬件与计算机指令的组合所执行。
图3示出了根据本发明一些实施例的确定参考步态信息(例如，参考步态信息263)的方法300。在方框307，方法300可以包括使用仪器化鞋类(例如，仪器化鞋类109A、109B)而确定执行测试例程的用户(例如，用户105)的步态信息(例如，步态信息115A、115B)。在一些实施例中，用户包括基本上没有影响他们步态的疾病的个体。此外，在一些实施例中，用户还包括具有影响他们步态的疾病的个体。用户可以表现出各种程度的疾病。例如，用户会已经历各种数量的对他们疾病的治疗和恢复。在一些实施例中，测试例程包括步行测试和站立测试。例如，测试例程可以包含测试者站立不动达约30秒、以第一舒适速度步行一段距离(例如，距离119)、站立不动达约一段时间、以第二慢速度步行所述距离、站立不动达一段时间、以及以第三快速度步行所述距离。在一些实施例中，该距离大于或等于约10米并且站立时间可以大于或等于约30秒。
在方框311，方法300利用在步骤307所采集的步态数据确定步态参数。在一些实施例中，确定步态参数包括，在方框315，将来自测试例程且在方框311所确定的步态参数加以合并。在一些实施例中，合并包括在测试例程中使用的距离上确定步态参数的均值和标准偏差。在一些实施例中，确定步态参数还包括在方框319利用在方框311所确定的步态参数确定在测试例程期间发生的步态相的组成部分。各步态相的组成部分可以与上面所描述的内容相同或相似。在一些实施例中，步态相包含站立阶段(首次触地期、承重响应期、站立中期、站立末期、预摆动)以及摆动阶段(摆动初期、摆动中期、摆动末期)。在一些实施例中，确定步态参数还包括在方框325确定在方框311所确定步态参数的步态速度水平(例如，慢速、舒适、快速)。在一些实施例中，确定步态参数还包含在方框327将以在方框323确定的速度水平将在方框311所确定的步态参数加以合并。在一些实施例中，步态参数可以包含用户每只脚的平均步态线长度、平均步态线宽度、平均压力中心(X轴、Y轴、Z轴)、压力中心的标准偏差(X轴、Y轴、Z轴)、压力中心的边界框的长度、压力中心的边界框的宽度、压力速度的平均中心、压力迹线长度的中心、在站立阶段的各组成部分期间的平均总力、在站立阶段期间的最大总力、在站立阶段期间总力的所有最大值的平均值、平均步子周期时间、平均步态步频、平均双腿支撑时间、双腿支撑的平均分数、平均步子持续时间、平均站立持续时间、站立持续时间的标准偏差、平均摆动持续时间、摆动持续时间的标准偏差、站立阶段的平均分数、站立阶段的标准偏差、摆动持续时间的平均分数、力举、离地动力学(起步动力学)、步态方向动力学、平均步子长度、脚灵活性、步行距离、和平均步行速度。例如，步态参数可以包含部分或全部的图5A、图5B和图5C中所示内容。
在方框331，方法300基于在方框311所确定的步态参数而确定步态对称性。步态对称性可以表明用户是否相对于另一个脚而偏爱一个脚。在方框335，该方法利用在方框311所确定的步态参数和在方框331所确定的步态对称性而确定参考步态特征。在方框339，该方法确定在方框311所确定的各步态参数之间的相互关系。通过取得在用于步态参数的原始值之间的斯皮尔曼相互关系，可以计算步态参数之间的相互关系。群聚到一起的参数是高度相互关联的，从而表明它们测量出在步行中非常相似的趋势。具有低个体内变异性的参数是用组内相关(ICC)进行测量。在一些实施例中，约5至约7个群集之间的61个原始步态参数可以用于描述相似的步行趋势。这些变量常常具有相似的名称，或者双侧地(左脚相对于右脚)测量相同的运动，此研究中的大多数参数具有高组内相关(例如，低个体内变异)。作为多个参数的综合指标的端点控制单个参数的噪声，所以此分析可有助于计算这些端点。确认具有高组内相关的变量有助于改进(refine)用于对临床组进行比较的候选端点。此分析可以有助于告知在个体内部的步型对称性。
在方框343，方法300确定在方框311所确定步态参数与在方框331所确定步态对称性之间的相互关系。例如，该系统可以使用线性建模与主组分分析(PCA)以确定步态参数与临床和人口统计学变量之间的关系。
图4示出了图示说明根据本公开一些方面的用于评估治疗效果的方法的实例的流程框图。在方框405，方法400可以包括利用仪器化鞋类(例如，仪器化鞋类109A、109B)确定正在执行评估例程的用户(例如，用户105)的步态信息(例如，步态信息115A、115B)。在一些实施例中，用户可以是受疾病折磨并且可能正在接受疾病治疗的用户。在一些实施例中，该评估例程与本文中前面关于图3中方框307所描述的测试例程可以是相同或相似的。
在方框409，方法400以与本文中的前面关于图3的方框311所描述内容相同或相似的方式使用方框405所采集的步态数据而确定步态参数。如上所述，在一些实施例中，确定步态参数可以包括：在方框413将步态参数加以合并，在方框417确定各步态阶段的组成部分，在方框421确定步态速度水平，以及在方框425将处在各自速度水平的步态参数加以组合。
在方框429，方法400基于在方框409所确定的步态参数而确定步态对称性。在方框433，该方法利用在方框411所确定的步态参数和在方框431所确定的步态对称性而确定参考步态特征。在方框437，方法400基于在方框433所确定的特征和在方框409所确定的步态参数而确定治疗效果。在一些实施例中，将患者的步态特征和步态参数与参考步态特征和步态参数进行比较以确认变化。例如，该比较可以确定患者的治疗是否已改变他们的步态特征。在一些实施例中，可以将患者的步态特征和步态参数与参考步态特征和步态参数进行比较以确定相似性。例如，该比较可以确定患者的步态特征和步态参数是否与不同水平痛苦(如不同程度的骨关节炎)的参考步态特征和步态参数相似。
图5A、图5B和图5C示出了根据本公开一些方面的示范性步态参数。图5A、图5B和图5C中所示的步态参数可以与前面的上述内容相同的或相似。在一些实施例中，图5A、图5B和图5C中所示的步态参数包含直接地从仪器化鞋类(例如，仪器化鞋类109A、109B)的传感器中所获得的信息。此外，图5A、图5B和图5C中所示的步态参数可以包含直接地从仪器化鞋类的传感器中所获得的信息。可以理解的是，一些参数可以使用图5A、图5B和图5C中所示的部分或全部的步态参数并且可以包含描述用户步态的一些方面的其他合适参数。
图6A、图6B和图6C示出了图示说明根据本公开一些方面的步态参数之间的相互关系的热图。图6A示出了正常(例如，中等)步行速度组的步态参数的相互关系。图6B示出了正常步行速度组的步态参数的聚类，表明具有独特步行特征。图6C示出了慢速、正常、和快速度组内部的聚类，表明个体具有独特步行特征。
图6A、6B和6C所示的热图说明了步态参数的变化，使用无监督层次聚类来分组参数，显示基于临床和人口统计学变量的趋势。。在这些热图中，临床与人口统计学变量彼此相关(例如，混杂)并且相似的行变量聚类到一起。热图中的列表示各个测试例程，其中各个用户(例如，用户105)与他们自身聚类。在一些实施例中，步态参数可以包括与步态报告相对应的大约45个参数以及与平衡相对应的大约16个参数。在大约5和大约7个聚类之间的大约61个原始步态参数可以用于确认相似的步行趋势。就各参数而言，步态分析系统(例如，步态分析系统113)可以计算在各速度水平内各个用户的平均值。这些参数是在相同的类别中，或者正在双侧地测量相同的运动(左脚与右脚)。就各参数而言，步态分析系统可以计算各个速度水平内的斯皮尔曼相关性。该斯皮尔曼相关性可以用作距离度量，以执行无监督层次聚类来可视化趋势。此外，主组成部分分析(排序)将变量从61个维度减小到两个维度(主组成部分)，同时保留原始数据中的几乎所有的变化。以上的分析可以告知用户步型中的对称性(左脚测量结果与右脚测量结果的差异)。此外，各个用户可以通过他们的独特步行特征加以识别。
就本申请中所描述的具体实施例而言，本公开不应受到限制，该具体实施例意图用作各种方面的说明。在不背离其精神和范围的前提下可以做出许多修改和变更，如对于本领域技术人员而言将显而易见的。从前面的描述中，除了本文中列举的以外，在本公开范围内的功能上等效的方法和装置对于本领域技术人员而言将是显而易见的。这种修改和变更意图是落在所附权利要求的范围内。本公开应仅受到所附权利要求连同这种权利要求所授权的等同物的全范围的限制。还应理解的是，本文中使用的术语是为了描述实施方案的实例的目的，而并非意图是限制性的。
就基本上本文中的任何复数和/或单数术语的使用而言，本领域技术人员可以从复数转换成单数并且/或者从单数转换成复数，如对于上下文和/或申请而言为合适的。为清楚起见，本文中可明确地陈述各种单数/复数排列组合。
本领域技术人员应理解的是，一般而言本文中特别是所附权利要求(例如，所附权利要求的主体)中所使用的词语通常被当做“开放性”词语(例如，词语“包含”应当被解释为“包括但不限于”，词语“具有”应当被解释为“具有至少”，词语“包含”应当被解释为“包含但不限于”，等)。本领域技术人员还应理解的是，如果想要陈述特定数量的引入权利要求，那么将在权利要求中明确地陈述这种意图，并且在没有这种陈述的情况下这种意图不存在。例如，作为对理解的帮助，以下的所附权利要求会包含导入性短语“至少一个”和“一个或多个”的使用以导入权利要求陈述。然而，这种短语的使用不应当被理解成意指利用不定冠词“一个”或“一种”对权利要求陈述的引入将包含这种引入的权利要求陈述的任何特定权利要求局限于仅包含一个这种陈述的实施例，甚至当相同的权利要求包括介绍性短语“一个或多个”或““至少一个”及不定冠词如“一个”或“一种”(例如，“一个”和/或“一种”应当被解释为表示“至少一个”或“一个或多个”)；就用于引入权利要求陈述的定冠词的使用而言也是如此。另外，即使明确地陈述特定数量的被引入的权利要求陈述，本领域技术人员将承认这种陈述应当被解释为表示至少所陈述数量(例如，没有其他修饰语的“两个陈述”的最基本陈述表示至少两个陈述、或者两个或更多的陈述)。此外，在其中使用类似于“A、B和C中的至少一个等”的协定的情况下，一般而言这种语法结构的意图在于本领域技术人员将会理解该约定(例如，“具有A、B和C中的至少一个的系统”将会包含但不限于具有A单独、B单独、C单独、A与B共同、A与C共同、B与C共同、和/或A、B和C共同等的系统)。在其中使用类似于“A、B或C中的至少一个等”的约定的力情况下，一般而言这种语法结构意图在于本领域技术人员将会理解该约定(例如，“具有A、B、或C中的至少一个的系统将会包括但不限于具有A单独、B单独、C单独、A与B共同、A与C共同、B和C共同、和/或A、B和C共同等的系统)。本领域技术人员也应当理解的是，提供两个或更多的替代性词语的几乎任何转折性连词和/或短语，无论是在描述、权利要求或者附图中，均应当被理解成涵盖包含这些术语中的一个术语的可能性，不管是这些术语还是两个术语。例如，短语“A或B”应被理解成包含“A”或“B”或者“A和B”的可能性。另外，在用马库什组描述本公开的特征或一些方面的情况下，本领域技术人员将承认本公开也因此用马库什组的任何单个成员或成员的亚组进行描述。
Claims (20)
1.一种步态分析系统，包括：
包含一个或多个可移动传感器的仪器化鞋类；
处理器；以及
储存程序指令的计算机可读数据存贮装置，这些程序指令当由所述处理器执行时控制所述系统：
使用所述仪器化鞋类来确定执行测试例程的用户的步态信息；
基于所述步态信息确定多个步态参数；
基于所述多个步态参数确定所述用户的步态对称性；
基于所述多个步态参数确定所述用户的步态特征；以及
基于所述步态特征确定治疗效果。
2.如权利要求1所述的步态分析系统，其中所述一个或多个可移动传感器包括多个力传感器，还包括多轴加速度计。
3.如权利要求1所述的步态分析系统，其中所述多个步态参数包含步态线以及所述步态线的偏差。
4.如权利要求1所述的步态分析系统，其中所述多个步态参数包含：
第一峰值地面反作用力，其代表所述用户的步子的脚跟着地这一组成部分的发生；
局部最小力，其代表所述用户的步子的站立末期这一组成部分的发生；以及
第二峰值地面反作用力，其代表所述用户的步子的预摆动这一组成部分的发生。
5.如权利要求1所述的步态分析系统，其中确定所述多个步态参数包括将在所述测试例程的一定距离上所确定的所述多个步态参数加以合并。
6.如权利要求5所述的步态分析系统，其中确定所述多个步态参数包括确定在所述测试例程期间所述用户的步子的多个组成部分。
7.如权利要求6所述的步态分析系统，其中确定所述多个步态参数包括确定所述用户的步子的所述组成部分的各自步态速度水平。
8.如权利要求7所述的步态分析系统，其中确定所述各自步态速度水平包括从包括慢速度水平、正常速度水平、和快速度水平的组中选择所述各自步态速度水平。
9.如权利要求8所述的步态分析系统，其中确定所述步态参数包括基于所述多个步态参数的所述各自步态速度水平将所述多个步态参数加以组合。
10.一种使用仪器化鞋类的步态分析方法，所述方法包括：
基于从仪器化鞋类中所接收的步态数据确定执行测试例程的用户的步态信息；
基于所述步态信息确定多个步态参数；
基于所述多个步态参数确定所述用户的步态对称性；
基于所述多个步态参数确定所述用户的步态特征；以及
基于所述步态特征确定治疗效果。
11.如权利要求10所述的方法，其中确定所述步态信息包括接收来自所述鞋类中所包含的多个测力传感器、以及多轴加速度计的步态数据。
12.如权利要求10所述的方法，其中所述多个步态参数包含步态线以及所述步态线的偏差。
13.如权利要求10所述的方法，其中所述多个步态参数包含：
第一峰值地反作用力，其代表所述用户的步子的脚跟着地这一组成部分的发生；
局部最小力，其代表所述用户的步子的站立末期这一组成部分的发生；
第二峰值地面反作用力，其代表所述用户的步子的预摆动这一组成部分的发生。
14.如权利要求10所述的方法，其中确定所述多个步态参数包含将在所述测试例程的一定距离上所确定的所述多个步态参数加以合并。
15.如权利要求14所述的方法，其中确定所述多个步态参数包括在所述测试例程期间确定所述用户的步子的多个组成部分。
16.如权利要求15所述的方法，其中确定所述多个步态参数包括确定所述用户的步子的所述组成部分的各自步态速度水平。
17.如权利要求16的方法，其中确定所述各自步态速度水平包括从包含慢速度水平、正常速度水平、和快速度水平的组中选择所述各自步态速度水平。
18.如权利要求17的方法，其中确定所述步态参数包括基于所述多个步态参数的所述各自步态速度水平将所述多个步态参数加以组合。
19.一种计算机程序产品，其包括存储程序指令的计算机可读数据存贮装置，所述程序指令当由计算机处理器执行时使得步态分析系统执行操作，所述操作包括：
基于从仪器化鞋类接收的步态数据确定执行测试例程的用户的步态信息；
基于所述步态信息确定多个步态参数；
基于所述多个步态参数确定所述用户的步态对称性；
基于所述多个步态参数确定所述用户的步态特征；以及
基于所述步态特征确定治疗效果。
20.如权利要求19所述的计算机程序产品，其中确定所述多个步态参数包括：
确定在所述测试例程期间所述用户的步子的多个组成部分；
从包括慢速度水平、正常速度水平、和快速度水平的组中确定所述用户的步子的所述组成部分的各自步态速度水平；以及
基于所述多个步态参数的所述各自步态速度水平，将所述多个步态参数加以组合。
Applications Claiming Priority (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US202063030006P | 2020-05-26 | 2020-05-26 | |
| US63/030,006 | 2020-05-26 | ||
| US202063054007P | 2020-07-20 | 2020-07-20 | |
| US63/054,007 | 2020-07-20 | ||
| PCT/US2021/033558 WO2021242623A1 (en) | 2020-05-26 | 2021-05-21 | Gait analysis system |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115835796A true CN115835796A (zh) | 2023-03-21 |
Family
ID=78707122
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202180049646.7A Pending CN115835796A (zh) | 2020-05-26 | 2021-05-21 | 步态分析系统 |
Country Status (11)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20210369141A1 (zh) |
| EP (1) | EP4157086A4 (zh) |
| JP (1) | JP2023527812A (zh) |
| KR (1) | KR20230016211A (zh) |
| CN (1) | CN115835796A (zh) |
| AU (1) | AU2021281463A1 (zh) |
| BR (1) | BR112022024066A2 (zh) |
| CA (1) | CA3179619A1 (zh) |
| IL (1) | IL298405A (zh) |
| MX (1) | MX2022014835A (zh) |
| WO (1) | WO2021242623A1 (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20210393166A1 (en) * | 2020-06-23 | 2021-12-23 | Apple Inc. | Monitoring user health using gait analysis |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20040143452A1 (en) * | 2003-01-15 | 2004-07-22 | Podo Technology, Inc. | System and method of dynamically assessing foot characteristics |
| US20100324455A1 (en) * | 2009-05-23 | 2010-12-23 | Lasercure Sciences, Inc. | Devices for management of foot injuries and methods of use and manufacture thereof |
| US20200000373A1 (en) * | 2014-04-22 | 2020-01-02 | The Trustees Of Columbia University In The City Of New York | Gait Analysis Devices, Methods, and Systems |
| US9836118B2 (en) * | 2015-06-16 | 2017-12-05 | Wilson Steele | Method and system for analyzing a movement of a person |
| US20180092572A1 (en) * | 2016-10-04 | 2018-04-05 | Arthrokinetic Institute, Llc | Gathering and Analyzing Kinetic and Kinematic Movement Data |
| US20200147451A1 (en) * | 2017-07-17 | 2020-05-14 | The University Of North Carolina At Chapel Hill | Methods, systems, and non-transitory computer readable media for assessing lower extremity movement quality |
| US10716492B2 (en) * | 2018-03-30 | 2020-07-21 | Bay West Veterinary Surgery, Inc. | Quadruped lameness detection |
| LU101071B1 (en) * | 2018-12-21 | 2020-06-24 | Luxembourg Inst Science & Tech List | Gait analysis data treatment |
-
2021
- 2021-05-21 WO PCT/US2021/033558 patent/WO2021242623A1/en unknown
- 2021-05-21 CA CA3179619A patent/CA3179619A1/en active Pending
- 2021-05-21 JP JP2022572427A patent/JP2023527812A/ja active Pending
- 2021-05-21 AU AU2021281463A patent/AU2021281463A1/en active Pending
- 2021-05-21 EP EP21812438.6A patent/EP4157086A4/en active Pending
- 2021-05-21 CN CN202180049646.7A patent/CN115835796A/zh active Pending
- 2021-05-21 MX MX2022014835A patent/MX2022014835A/es unknown
- 2021-05-21 US US17/326,619 patent/US20210369141A1/en active Pending
- 2021-05-21 KR KR1020227045374A patent/KR20230016211A/ko active Search and Examination
- 2021-05-21 BR BR112022024066A patent/BR112022024066A2/pt unknown
- 2021-05-21 IL IL298405A patent/IL298405A/en unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2021242623A1 (en) | 2021-12-02 |
| EP4157086A4 (en) | 2024-06-19 |
| US20210369141A1 (en) | 2021-12-02 |
| MX2022014835A (es) | 2023-02-22 |
| AU2021281463A1 (en) | 2023-02-02 |
| CA3179619A1 (en) | 2021-12-02 |
| BR112022024066A2 (pt) | 2022-12-20 |
| EP4157086A1 (en) | 2023-04-05 |
| IL298405A (en) | 2023-01-01 |
| JP2023527812A (ja) | 2023-06-30 |
| KR20230016211A (ko) | 2023-02-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Toebes et al. | Local dynamic stability and variability of gait are associated with fall history in elderly subjects | |
| Chang et al. | Measures of dynamic stability: Detecting differences between walking overground and on a compliant surface | |
| EP4197438A1 (en) | Method and system for analyzing human gait | |
| US8823526B2 (en) | Method of assessing human fall risk using mobile systems | |
| US20210145318A1 (en) | System for detecting a gait disorder of a user and associated methods | |
| US20220022604A1 (en) | Receiving feedback based on pressure sensor data and movement data | |
| Mei et al. | Sample entropy characteristics of movement for four foot types based on plantar centre of pressure during stance phase | |
| Merry et al. | Classifying sitting, standing, and walking using plantar force data | |
| CN111973190B (zh) | 基于足底压力测量的虚拟现实眩晕程度测量系统及方法 | |
| Ghahramani et al. | Body postural sway analysis in older people with different fall histories | |
| Pierce et al. | Mobile phone sensors can discern medication-related gait quality changes in Parkinson's patients in the home environment | |
| Küderle et al. | The placement of foot-mounted IMU sensors does affect the accuracy of spatial parameters during regular walking | |
| CN115835796A (zh) | 步态分析系统 | |
| Strohrmann et al. | A data-driven approach to kinematic analysis in running using wearable technology | |
| Isherwood et al. | Biomechanical and perceptual cushioning sensitivity based on mechanical running shoe properties | |
| US20220160259A1 (en) | Method and system for detection and analysis of thoracic outlet syndrome (tos) | |
| CN110545723A (zh) | Locogram软件：用于分析步态练习的工具 | |
| Toebes et al. | Measurement strategy and statistical power in studies assessing gait stability and variability in older adults | |
| KR102412565B1 (ko) | 트레드밀 이용시의 낙상 예측 방법 및 장치 | |
| Young et al. | Bespoke fuzzy logic design to automate a better understanding of running gait analysis | |
| D’Arco et al. | U2FSM: Unsupervised Square Finite State Machine for Gait Events Estimation from Instrumented Insoles | |
| US20200107750A1 (en) | Method and system for assessing human movements | |
| Johnston et al. | Validation and comparison of shank and lumbar-worn IMUs for step time estimation | |
| Calma et al. | Development of normative walking gait kinematics database for Filipinos using MS kinect V2 | |
| Hannah et al. | Relationship between sagittal plane kinematics, foot morphology and vertical forces applied to three regions of the foot |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |