[发明专利]移动式足底内力测量系统有效

专利信息
申请号: 201410178505.7 申请日: 2014-04-29
公开(公告)号: CN103932721B 公开(公告)日: 2017-04-12
发明(设计)人: 刘涛;韩梅梅 申请(专利权)人: 杭州福祉医疗器械有限公司
主分类号: A61B5/22 分类号: A61B5/22;A61B5/11
代理公司: 浙江五星国泰律师事务所33245 代理人: 王磊
地址: 310052 浙江省杭州市*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 移动式 足底 内力 测量 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及电子信息技术及传感器技术领域,更具体地说,涉及人体日常运动条件下适应于鞋底弹性变形的足底三维反作用力和三维反作用力矩的实时测量系统。

背景技术

目前,在临床医学和体育运动学等领域,英国VICON和日本NAC等公司产品化的基于多个高速照相机运动捕捉的高速图像分析和测力板系统通常可以被用来定量分析人体全身的运动和多维的地面反作用[1]-[4]。这种传统的方法或者系统需要专门的测量空间、专业操作人员以及昂贵的高速图像采集和处理设备,在实时控制和测量的应用上,尽管在人体的运动较大关节如髋关节、膝关节和踝关节的运动测量上可以实现较高的角度和位移精度,但是由于这样固定式人体生物力学分析与测量系统具有低效和高成本等缺点,只能局限于实验研究和有限的临床应用研究。另外这种传统的测量方法对人体运动时候的捕捉范围有限,而且放置在身体表面的大量的标识点也会影响到测量对象的正常运动,针对人体的小关节例如足底的变形和脚趾头弯曲的测量,这种依赖标识点的图像分析系统的精度就会比测量下肢的大关节运动要相对低下。在日常的环境中,例如狭小楼梯、多障碍工作区等环境下,这种传统的运动分析系统将很难进行测量;很难实现实时地解算出人体生物力学信息,并且很难将关节三维角度、关节力和肌肉力等数据实时地反馈到人体运动辅助的外骨骼或者机器人的控制系统中。

随着计算机与传感技术的发展,医疗或者监护现场对传感器网络使用的便利程度和信息交互效率提出了更高的要求。无线穿戴式传感器技术正是迎合这一要求而迅猛发展。高效、全方位的信息交互正成为现在和将来医疗保健传感器的发展基调,拥有巨大的研究价值和潜在市场[5]。近年来国内外众多的研究人员就穿戴式传感器在人体生物力学工程领域的研究做了大量的工作[6-14],在测量三维关节角度、六维地面反作用力、压力中心和关节作用力等方面与传统的人体运动分析系统相比较,这些穿戴式传感器系统在测量精度、操作便利性、多维力学信息获取和价格上都有明显的优势。然而,如果在不使用可靠性和定量化能力相对较低的脑电信号(EEG)和表面肌电信号(EMG)来直接测量人脑皮层和肌肉运动的情况下,研究人员在考虑人的因素为中心而研制的人体运动辅助智能系统中,尤其在基于人体动力学的实时人体内力信息反馈与机器人控制的研究与应用中少见成功的应用实例,其原因可以归纳为:人体逆向动力学研究尚缺少柔性的多维力传感器及测力板。

参考文献:

[1]A.Stacoff,I.Quervain,G.Luder,R.List,E.Stussi,“Ground reactionforcesonstairs.PartII:Kneeimplantpatientsversusnormal,”GaitandPosture,26(1),pp.48-58,2007.

[2]L.I.Wang,“Thekineticsandstiffnesscharacteristicsofthe lowerextremityinolderadultsduringverticaljumping,”Journalof SportsScienceandMedicine,7(3),pp.379-386,2008.

[3]Y.B.Seven,N.E.Akalan,C.A.Yucesoy,“Effectsofbackloading onthebiomechanicsofsit-to-standmotioninhealthychildren,”Human MovementScience,27(1),pp.65-79,2008.

[4]G.S.Faber,Chien-ChiChang,IdsartKingma,JackT.Dennerlein,“Estimatingdynamicexternalhandforcesduringmanualmaterials handlingbasedongroundreactionforcesandbodysegmentaccelerations,”JournalofBiomechanics,46,pp.2736–2740,2013.

[5]A.Pantelopoulos,N.G.Bourbakis,“Asurveyonwearable sensor-basedsystemsforhealthmonitoringandprognosis,”IEEE TransactionsonSystems,ManandCyberneticsPartC:Applicationsand Reviews,40(1),pp.1-12,2010.

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