CN106175774A - 一种新型的膝/髋关节置换术术后康复行走监测*** - Google Patents

一种新型的膝/髋关节置换术术后康复行走监测*** Download PDF

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郑乾鹏
王志华
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Abstract

本发明为一种新型的膝/髋关节置换术术后康复行走监测***,在两中空鞋底中放置压力传感器,采集使用者在行走时两脚前部和后部所受压力的数据,数据经过处理后将信号发送给用户的智能手机,智能手机上的专用客户端将数据进行进一步的分析,实时获取使用者患肢所受的压力大小,判断行走情况,记录每日活动时间;***包括压力传感器,必要的***电路,用于数据传输的蓝牙模块,以及手机客户端;本发明能够帮助进行膝/髋关节置换术术后康复的病人实时监测患肢的受力情况,行走状态,每日活动时间,辅助病人依照医嘱进行术后康复,帮助医生对病人的康复情况做出判断。

Description

一种新型的膝/髋关节置换术术后康复行走监测***
技术领域
本发明属于医学电子技术领域,特别涉及一种新型的膝/髋关节置换术术后康复行走监测***。
背景技术
人工关节置换术是一种用于治疗终末期关节疾患的重要手段,适应症包括骨性关节炎,类风湿性关节炎,创伤性关节炎,强直性脊柱炎,先天性畸形导致的关节疾病,骨关节肿瘤等。目前,膝关节置换术以及髋关节置换术是两种最为常见的人工关节置换术,十年的成功率已达百分之九十以上。近年来随着人口老龄化的加剧,患有关节疾病的病人数量逐年增加,医院每年实施的膝髋关节置换术次数也越来越多。
在实施膝/髋关节置换术的术后,病人易出现各种并发症,例如DVT深静脉血栓以及肺栓塞,而早期离床是预防各种并发症的最积极方式。例如对于进行过膝关节置换术的患者,只要手术中无骨折、韧带损伤等,医生鼓励患者在手术引流管拔除后即下床活动,一般在术后第3天开始功能锻炼。
在病人离床进行康复活动的过程当中,由于病人的患肢不可受力过大,为了保护病人,防止病人在康复过程中由于自身体重对患肢造成伤害,医生会对病人的患肢所承受的重量进行限制。目前临床采取的方法是,医生让病人患肢踩在体重计上,体重计所示重量达到医嘱规定的最大重量时告知患者,患者再依靠自身感觉,在康复过程当中控制患肢受力不超过限度。此方法虽然比较简单,但是人的感觉不一定可靠,病人在康复过程当中,不可能随时注意自己患肢承受的体重大小。
发明内容
为了克服上述现有技术的缺点,本发明的目的在于提供一种新型的膝/髋关节置换术术后康复行走监测***,能在患者站立,行走过程中实时监测患肢所受体重大小,在其超过所设阈值时对患者发出报警;记录每日行走站立的时间,对患者每日的活动量进行统计;监测患者行走或站立是否正常,如果患者摔倒,迅速判断并对预设手机发出报警信息;对患者行走时的状态进行评估,方便医生对病人康复成果进行评估。
为了实现上述目的,本发明采用的技术方案是:
一种新型的膝/髋关节置换术术后康复行走监测***,包括:
分别置于左右中空鞋底前后位置的四组压力传感器;
与所述四组压力传感器连接将采集信号通过无线方式发送的无线发送模块;
以及,
搭载有无线接收模块的处理模块,所述处理模块中设置患肢位置以及患肢所受体重阈值,实时接收压力传感器的采集信号并在患肢所受体重超出阈值时发出报警。
本发明还包括用于处理所述四组压力传感器所获信号的***电路,所述***电路包括:
信号放大以及数模转换模块;
微处理器,对信号放大以及数模转换模块进行控制使其正常工作,并将数据进行初步的处理并打包发送给无线发送模块向外发送。
所述处理模块可搭载于智能手机上,利用手机显示屏显示采集信号数据,利用手机铃音实现报警,所述无线发送模块为蓝牙模块,所述无线接收模块为智能手机自带蓝牙模块。
所述处理模块中还设置每日活动时间阈值,根据所述四组压力传感器获取信号的持续时间,判断患者活动时间,在活动时间超出阈值时,发出报警。
所述处理模块还可根据压力数据判断患者是否摔倒,并发出报警,具体实现方法为:患者摔倒时,其身体重心会发生前倾、后仰或者向左右侧倾的不正常的偏移,重心的偏移反映在四组压力传感器采集的压力数据上,并且,在该重心偏移结束之后,由于病人摔倒,四组压力传感器采集的压力数据将几乎为零,处理模块通过识别重心偏移以及之后压力传感器的数据是否几乎为零判断病人是否摔倒,并发出报警。
通过内部预存的数据,使用模式识别算法对目前患者的行走状态进行评估,具体方法为:搜集大量不正常步态的数据,作为异常步态数据组;搜集大量正常步态的数据,作为正常步态数据组;使用该两组数据训练神经网络,并将该网络存入处理模块中,通过此神经网络判断出患者的步态更接近于正常步态或更接近于异常步态,帮助医生对病人的行走步态进行评估和纠正。
目前尚未出现此类智能康复行走监测***,利用本发明可以实时监测患者在康复行走过程中的状态,提升患者在康复行走时的安全系数,辅助医生对病人康复效果进行判断。
附图说明
图1为本发明所述的电原理图。
图2为本发明压力传感器安装方案的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例详细说明本发明的实施方式。
如图1所示,本发明一种新型的膝/髋关节置换术术后康复行走监测***,包括:
置于鞋底的压力传感器;
与传感器连接将采集信号通过无线方式发送的无线发送模块,例如,本实施例为蓝牙模块;
以及,
搭载有无线接收模块的处理模块,处理模块搭载于智能手机上,无线接收模块直接采用智能手机自带蓝牙模块。处理模块中设置患肢位置以及患肢所受体重阈值,实时接收压力传感器的采集信号,利用手机显示屏显示采集信号数据,利用手机铃音在患肢所受体重超出阈值时发出报警。
本发明压力传感器共四组,安装方案如图2所示,分别置于左右中空鞋底前后位置,该四组压力传感器配备有用于处理其所获信号的***电路,压力传感器和***电路组成数据采集***。其中***电路包括:
信号放大以及数模转换模块
微处理器,对信号放大以及数模转换模块进行控制使其正常工作,并将数据进行初步的处理并打包发送给蓝牙模块。
蓝牙模块,从微处理器接收信号并发送给手机客户端。
将四组压力传感器分别置于两中空鞋底中的前后位置,患者穿上该鞋后,其体重将全部集中在特制的鞋底前后安装的四组压力传感器上,压力传感器测得其双脚前后共四个点的受力信号,将此信号经过简单处理后通过蓝牙模块传送到智能手机的配套客户端,客户端利用该信号得到患者双脚前后共四个点的实时受力大小。将同一只脚上的前后两点受力大小相加,可以得到该脚所在患肢承受体重的近似值。患者可在客户端上设置患肢位置、患肢所受体重阈值、每日活动时间阈值。软件将输入的体重阈值与所设患肢的承受体重实时比较,并在超出时发出报警。另外,软件将利用手机***时钟记录压力传感器存在负载的总时间,作为该日患者的活动时间,并在超出所设每日活动时间阈值时发出报警。该客户端还可根据压力数据判断患者是否摔倒,并发出报警。具体实现方法为:患者摔倒时,其身体重心会发生不正常的偏移,如前倾,后仰,或者向左右侧倾。重心的偏移会反映在四组压力传感器采集的压力数据上,例如,患者向前倾倒时,其左右两脚前部的两组压力传感器将承受绝大部分的体重,而后部的两组压力传感器则几乎不会承受体重。并且,在该重心偏移结束之后,由于病人摔倒,四组压力传感器采集的压力数据将几乎为零。客户端将通过识别重心偏移以及之后压力传感器的数据是否几乎为零判断病人是否摔倒,并发出报警。该软件通过内部预存的数据,使用模式识别算法对目前患者的行走状态进行评估,具体方法为:通过本***搜集大量不正常步态的数据,作为异常步态数据组;搜集大量正常步态的数据,作为正常步态数据组。使用该两组数据训练神经网络,并将该网络存入智能手机客户端中,通过此神经网络可以判断出患者的步态更接近于正常步态或更接近于异常步态,帮助医生对病人的行走步态进行评估和纠正。

Claims (7)

1.一种新型的膝/髋关节置换术术后康复行走监测***,其特征在于,包括:
分别置于左右中空鞋底前后位置的四组压力传感器;
与所述四组压力传感器连接将采集信号通过无线方式发送的无线发送模块;
以及,
搭载有无线接收模块的处理模块,所述处理模块中设置患肢位置以及患肢所受体重阈值,实时接收压力传感器的采集信号并在患肢所受体重超出阈值时发出报警。
2.根据权利要求1所述新型的膝/髋关节置换术术后康复行走监测***,其特征在于,还包括用于处理所述四组压力传感器所获信号的***电路,所述***电路包括:
信号放大以及数模转换模块;
微处理器,对信号放大以及数模转换模块进行控制使其正常工作,并将数据进行初步的处理并打包发送给无线发送模块向外发送。
3.根据权利要求1或2所述新型的膝/髋关节置换术术后康复行走监测***,其特征在于,所述处理模块搭载于智能手机上,利用手机显示屏显示采集信号数据,利用手机铃音实现报警,所述无线发送模块为蓝牙模块,所述无线接收模块为智能手机自带蓝牙模块。
4.根据权利要求1所述新型的膝髋关节置换术术后康复行走监测***,其特征在于,将同一只脚上的前后两点受力大小相加,即得到该脚所在患肢承受体重的近似值。
5.根据权利要求1所述新型的膝髋关节置换术术后康复行走监测***,其特征在于,所述处理模块中还设置每日活动时间阈值,根据所述四组压力传感器获取信号的持续时间,判断患者活动时间,在活动时间超出阈值时,发出报警。
6.根据权利要求1所述新型的膝/髋关节置换术术后康复行走监测***,其特征在于,所述处理模块还可根据压力数据判断患者是否摔倒,并发出报警,具体实现方法为:患者摔倒时,其身体重心会发生前倾、后仰或者向左右侧倾的不正常的偏移,重心的偏移反映在四组压力传感器采集的压力数据上,并且,在该重心偏移结束之后,由于病人摔倒,四组压力传感器采集的压力数据将几乎为零,处理模块通过识别重心偏移以及之后压力传感器的数据是否几乎为零判断病人是否摔倒,并发出报警。
7.根据权利要求1所述新型的膝髋关节置换术术后康复行走监测***,其特征在于,通过内部预存的数据,使用模式识别算法对目前患者的行走状态进行评估,具体方法为:搜集大量不正常步态的数据,作为异常步态数据组;搜集大量正常步态的数据,作为正常步态数据组;使用该两组数据训练神经网络,并将该网络存入处理模块中,通过此神经网络判断出患者的步态更接近于正常步态或更接近于异常步态,帮助医生对病人的行走步态进行评估和纠正。
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