[发明专利]可穿戴和连接的步态分析系统

说明书

本公开涉及用于分析从一个或多个可穿戴且连接的传感器设备收集的数据中提取的步态、平衡或姿势信息的系统和方法，所述传感器设备内嵌有传感器。嵌入的传感器包括三轴加速度计、三轴陀螺仪和压力传感器阵列。由传感器检测到的传感器数据可以由移动计算设备接收，移动计算设备可以分析传感器数据以识别与传感器数据内的步态、平衡或姿势有关的模式；并且将基于统计/机器学习的分类应用于与步态、平衡或姿势有关的模式，以向表征滑倒、绊倒和跌倒事件的风险的模式分配临床参数。

相关申请

本申请要求2015年9月28日提交的题为“Portable Gait Lab：Preventing Work-Related Injuries in Construction，Wholesale and Retail Trade Workspaces UsingWearable Computer Technology(便携式步态实验室：使用可穿戴计算机技术防止建筑、批发和零售业工作场所中的与工作有关的伤害)”的美国临时申请第62/233,832号的权益。出于所有目的，本临时申请的全部内容通过引用整体并入本文。

技术领域

本公开总体上涉及可穿戴和连接的步态分析系统，并且更具体地涉及用于分析从一个或多个可穿戴设备收集的数据中提取的步态、平衡或姿势信息的系统和方法。

背景技术

包括步态、平衡和姿势在内的行动特性各自取决于来自若干身体系统的协调和支持，包括视觉系统、听觉系统、前庭系统、运动系统、感觉系统和其他更高级别的运动前系统中的一个或多个。一种或多种行动特性的紊乱可能在老年人中最常见；然而，这种紊乱也出现在少数儿童身上。传统上，为了评估这些行动特性，要求受试者在临床步态实验室环境中进行测试。但是，临床步态实验室可能不适用于所有受试者。此外，这些测试缺乏移动性和便携性，这可能会导致环境偏差问题，并且不能反映受试者的自然行为。

发明概述

根据一个方面，描述了非暂态计算机可读介质。该非暂态计算机可读介质可以包括当由处理资源执行时促进操作的执行的计算机可执行指令。操作包括：从嵌入在可穿戴设备内的传感器接收传感器数据；分析传感器数据以识别与传感器数据内的步态、平衡或姿势有关的模式；以及对与步态、平衡或姿势相关的模式应用基于统计学或机器学习的分类，以向表征滑倒、绊倒和跌倒(STF)事件风险的模式分配临床参数。这些传感器包括嵌入可穿戴设备内的三轴加速度计、三轴陀螺仪和压力传感器阵列。

根据另一方面，描述了一种系统。该系统可以包括根据短程通信协议进行通信的可穿戴设备和便携式计算设备。可穿戴设备包括用于检测数据的多个传感器；电力管理单元，用于设定所述多个传感器的采样率；以及数据交换单元，用于根据所述短程通信协议将包括所述数据的信号流式传输到便携式计算设备，并且从所述便携式计算设备接收数据。该便携式计算设备包括：通信单元，用于接收根据短程通信协议进行流式传输的信号；存储机器可读指令的非暂态存储器；以及执行机器可读指令的处理器。在执行时，机器可读指令使便携式计算设备：分析数据以识别与数据内的步态、平衡或姿势有关的模式；并对与步态、平衡或姿势相关的模式应用基于统计学或机器学习的分类以向模式分配临床参数。

根据另一方面，描述了一种方法。该方法的至少一部分动作可以由包括处理器(例如，处理核心、处理单元等)的系统来执行。该方法包括根据短程通信协议从传感器接收包括传感器数据的信号。这些传感器包括嵌入可穿戴设备内的三轴加速度计、三轴陀螺仪和压力传感器阵列。可以分析传感器数据以识别与量化数据内的步态、平衡或姿势有关的模式。基于统计或机器学习的分类可以应用于与步态、平衡或姿势有关的模式，以向模式分配临床参数。可以基于满足STF条件的临床参数来确定滑倒、绊倒和跌倒(STF)事件的风险。

附图说明

图1示出了无线便携式步态系统的实施例。

图2示出了图1中的无线便携式步态系统的实施例。

图3图示了图1中的可穿戴设备的示例配置。