[发明专利]基于弱足COP特征的步态特征提取方法及跌倒风险判别系统

说明书

本发明涉及步态和足压数据分析领域，为基于弱足COP特征的步态特征提取方法及跌倒风险判别系统，系统包括足压信号预处理模块、弱足判定模块、特征提取模块、跌倒风险判定模块；足压信号预处理模块将输入的左右脚多通道的压力数据进行切分、对齐，去噪后提取单足COP时间序列；弱足判定模块对COP时间序列进行判定，得到弱足COP序列；特征提取模块对左右脚以及弱足COP序列分别进行特征提取，结合左右脚COP序列对对称性相关特征进行提取，针对弱足COP序列对时序变化及一致性进行特征提取；跌倒风险判定模块对足压数据进行风险判别，区分出跌倒高风险和跌倒低风险。本发明根据足底压力信号能准确有效的对跌倒风险进行判别，防范于未然；减轻医疗负担。

技术领域

本发明涉及步态和足压数据分析领域，具体为基于弱足COP(Center ofpressure，足压中心)特征的步态特征提取方法及跌倒风险判别系统。

背景技术

跌倒作为老年人受伤最为常见的原因，严重危害老年人的身心健康。跌倒不仅会导致老年人骨折、扭伤，严重的甚至会使头部、脊椎受损，危及生命。除了身体上的伤害，还会给老人带来心里上的阴影；由于对安全行走能力的信心丧失，可能进一步会导致运动功能衰退、抑郁、无助感和社会孤立感。近年来，随着老年人在人口总量中的占比正在逐年的增加，更多的老年人因跌倒入院进行康复治疗，给公共医疗带来了巨大的负担。

互联网技术的发展，使得可穿戴设备在我们生活中的地位越来越重要，它可以用来监测人体信息，帮助人们养成更加健康良好的生活习惯。

同时，也诞生了很多利用垂直地面反作用力(VGRF)来判别老年人跌倒风险的方法，其中一些只考虑了每只脚的摆动时间(Swing time)，缺乏对足压在空间分布变化的考虑。另一些使用了双足COP特征来研究跌倒风险，但是往往只能通过传送带、力台等固定的场景进行测量，不能够实时进行监测。目前，对于基于单足COP特征的跌倒风险判定方法，缺乏对步态对称性的考量，以及对COP左右信息敏感性的考虑。

发明内容

为了解决现有技术所存在的问题，本发明提供基于弱足COP特征的步态特征提取方法及跌倒风险判别系统，通过对鞋系统采集的单足足压数据进行步态特征的提取分析，并实时进行跌倒风险判别，解决了COP特征对空间信息敏感的问题，加入了对单足COP信号对称性和时序一致性的考虑，能够快速、准确地得到风险判别结果。

本发明系统采用如下技术方案来实现：基于弱足COP特征的跌倒风险判别系统，包括依次连接的足压信号预处理模块、弱足判定模块、特征提取模块和跌倒风险判定模块；其中，特征提取模块包括基本单足COP特征提取模块、空间对称性相关特征提取模块和时序一致性相关特征提取模块；

足压信号预处理模块将左右脚的多通道足压数据进行切分、对齐，去噪后提取左右脚的单足COP时间序列传输到弱足判定模块中；弱足判定模块对传入的单足COP时间序列进行判定，得到弱足COP时间序列；

基本单足COP特征提取模块对左右脚以及弱足COP时间序列分别进行特征提取，所提取的特征包括一维特征、二维特征；空间对称性相关特征提取模块结合左右脚的单足COP时间序列，对对称性相关特征进行提取；时序一致性相关特征提取模块针对弱足COP时间序列，对时序上的变化以及一致性进行特征提取；

跌倒风险判定模块对输入的足压数据进行风险判别，区分出跌倒高风险和跌倒低风险两类。

本发明方法采用如下技术方案来实现：基于弱足COP特征的步态特征提取方法，包括以下步骤：

S1：采集左右单足多通道足压数据；

S2：将所采集的左右单足多通道足压数据进行对齐、切分，并去噪后提取所需要的单足COP时间序列；单足COP时间序列包括左脚COP时间序列和右脚COP时间序列；

S3：对弱足进行判定，获得弱足COP时间序列；弱足COP时间序列为左脚COP时间序列或右脚COP时间序列；