[发明专利]可穿戴和连接的步态分析系统在审

专利信息
申请号: 201680065562.1 申请日: 2016-09-28
公开(公告)号: CN109069066A 公开(公告)日: 2018-12-21
发明(设计)人: 黄名畯;许文曜 申请(专利权)人: 卡斯西部储备大学;布法罗大学
主分类号: A61B5/11 分类号: A61B5/11
代理公司: 余姚德盛专利代理事务所(普通合伙) 33239 代理人: 郑洪成
地址: 美国俄*** 国省代码: 美国;US
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摘要: 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。
搜索关键词: 步态 移动计算设备 传感器设备 传感器数据 可穿戴 传感器 姿势 平衡 分析传感器数据 压力传感器阵列 步态分析系统 三轴加速度计 传感器检测 三轴陀螺仪 跌倒事件 机器学习 临床参数 模式分配 姿势信息 嵌入的 滑倒 内嵌 分类 应用 分析 统计
【主权项】:
1.包括计算机可执行指令的非暂态计算机可读介质,所述计算机可执行指令在由处理器执行时便于执行操作,所述操作包括:从嵌入在可穿戴设备内的传感器接收传感器数据,其中所述传感器包括三轴加速度计、三轴陀螺仪和压力传感器阵列;分析所述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)事件的风险的模式分配临床参数。
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