CN107361773B - 用于检测、缓解帕金森异常步态的装置 - Google Patents
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Abstract
一种用于检测帕金森异常步态的装置，包括：步态检测传感器，用于对患者的步态进行检测并输出检测信号；时域分析模块，用于对检测信号进行时域分析以获得时域指标；频域分析模块，用于对检测信号进行频域分析以获得频域指标；频域计算模块，用于根据所述频域指标判断患者的步态并在患者步态为异常步态时输出频域判断结果；时域计算模块，用于根据预设参数和时域指标判断所述患者的步态并实时输出异常步态检测结果；以及所述校正模块，用于根据频域判断结果和异常步态检测结果生成校正因数；时域计算模块还用于根据校正因数对预设参数进行校正。上述装置具有检测准确度高且实时性较好的优点。本发明还提供了一种用于缓解帕金森异常步态的装置。
Description
技术领域
本发明涉及医疗器械技术领域，特别是涉及一种用于检测、缓解帕金森异常步态的装置。
背景技术
帕金森病是一种慢性中枢神经***退化性失调疾病。患上帕金森病的患者会出现运动功能障碍症状，从而使得其步态相对于正常步态而言存在异常。随着帕金森患者病情的加剧，会有较大概率出现慌张步态、步态冻结以及起步难等异常步态。在传统的帕金森异常步态检测过程中，大多以病人主观测试结果为准，检测的准确度均较低，不能满足检测要求。
发明内容
基于此，有必要提供一种准确度和实时性较高的用于检测、缓解帕金森异常步态的装置。
一种用于检测帕金森异常步态的装置，包括：步态检测传感器，用于对患者的步态进行检测并输出检测信号；时域分析模块，与所述步态检测传感器连接，用于对所述检测信号进行时域分析以获得所述检测信号的时域指标；频域分析模块，与所述步态检测传感器连接，用于对所述检测信号进行频域分析以获得所述检测信号的频域指标；频域计算模块，与所述频域分析模块连接，用于根据所述频域分析模块获得的频域指标判断所述患者的步态，并在所述患者步态为异常步态时输出频域判断结果；时域计算模块，与校正模块和所述时域分析模块连接，用于根据预设参数和所述时域分析模块获取到的时域指标判断所述患者的步态并实时输出异常步态检测结果；以及所述校正模块，所述校正模块还与所述频域计算模块连接，用于根据所述频域判断结果和所述异常步态检测结果生成用于对所述时域计算模块的所述预设参数进行校正的校正因数；所述时域计算模块还用于根据所述校正因数对所述预设参数进行校正。
在其中一个实施例中，所述频域计算模块还用于在判断所述患者步态为异常步态时，根据所述频域指标确定所述患者的异常步态种类；所述异常步态种类包括完全不能动、慌张步态、步态冻结和起步难中的至少两种；所述时域计算模块还用于在判断所述患者步态为异常步态时，根据所述时域指标确定所述患者的异常步态种类，并输出确定的异常步态种类信息。
在其中一个实施例中，所述时域计算模块用于将所述时域指标与时域目标阈值比较从而对患者的步态进行判断；所述频域计算模块用于将所述频域指标与频域目标阈值比较从而对患者的步态进行判断。
在其中一个实施例中，还包括病情指标计算模块；所述病情指标计算模块分别与所述时域计算模块、所述频域计算模块连接；所述病情指标计算模块用于对患者出现异常步态的时长以及次数进行统计，以计算得到病情指标后输出；所述病情指标包括异常步态的维持时长、出现概率、出现频率和相对于前一预设时间段病情的发展百分比中的至少一种指标参数。
在其中一个实施例中，所述病情指标计算模块还用于获取患者的用药时间；所述病情指标计算模块用于统计患者用药后每小时内出现异常步态的出现时长和次数，以并计算得到所述病情指标后输出。
在其中一个实施例中，还包括存储器；所述存储器用于存储患者信息，并存储所述装置输出的异常步态检测结果以及与所述异常步态检测结果对应的时域指标和频域指标。
在其中一个实施例中，所述步态检测传感器包括压力传感器、加速度传感器和和肌电传感器中的至少一种传感器；所述时域分析模块包括多个时域分析单元；每个时域分析单元与一个传感器连接，以对所述传感器输出的检测信号进行时域分析并输出相应的时域指标；所述频域分析模块包括多个频域分析单元；每个频域分析单元与一个传感器连接，以对所述传感器输出的检测信号进行频域分析并输出相应的频域指标；所述频域计算模块用于根据各频域分析单元实时输出的频域指标判断患者的步态；所述时域计算模块用于根据各时域分析单元实时输出的时域指标判断患者步态。
在其中一个实施例中，所述压力传感器用于采集患者前脚掌和后脚跟处的压力；所述加速度传感器用用于采集患者脚腕处垂直于小腿向前的加速度；所述肌电传感器用于采集患者小腿腓肠肌和胫骨肌处的肌电信号。
在其中一个实施例中，所述步态检测传感器包括无线通信单元；所述时域分析模块和所述频域分析模块内均设置有无线通信单元，以与所述步态检测传感器建立无线通信。
一种用于缓解帕金森异常步态的装置，包括：检测装置，所述检测装置包括如前述任一实施例所述的用于检测帕金森异常步态的装置；以及刺激装置，与所述检测装置连接，用于根据所述检测装置输出的异常步态检测结果时对患者进行定点刺激。
上述用于检测帕金森异常步态的装置，步态检测传感器对患者的步态进行检测，然后通过时域分析模块对检测信号进行分析得到时域指标，并通过频域分析模块对检测信号进行分析得到频域指标。频域计算模块根据得到的频域指标判断患者的步态，并在判断出患者为异常步态时输出频域判断结果。时域计算模块则根据时域分析模块获取到的时域指标以及预设参数判断患者的步态并实时输出异常步态检测结果，从而确保检测结果具有较高的实时性。校正模块则根据时域计算模块和频域计算模块的计算结果生成用于对时域计算模块的预设参数进行校正的校正因数，从而使得时域计算模块根据该校正因数对预设参数进行校正，从而提高时域计算模块输出的准确度，能够满足检测需求。
附图说明
图1为一实施例中的用于检测帕金森异常步态的装置的结构框图；
图2为另一实施例中的用于检测帕金森异常步态的装置的结构框图；
图3为一实施例中的用于缓解帕金森异常步态的装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
图1为一实施例中的用于检测帕金森异常步态的装置100的结构框图。该用于检测帕金森异常步态的装置100(以下简称装置100)可以对帕金森患者的步态进行检测，从而在患者处于异常步态时输出异常步态检测结果。参见图1，该装置100包括步态检测传感器110、时域分析模块120、频域分析模块130、频域计算模块140、校正模块150以及时域计算模块160。
步态检测传感器110用于对患者的步态进行检测。步态检测传感器110可以通过对患者的足底压力、脚腕处加速度或者小腿的肌电信号等进行检测以得到检测信号。由于患者处于异常步态时，其足底压力、脚腕加速度以及小腿肌电信号的信号幅值以及频率等参数指标相对于正常步态而言存在较为明显的差异，因此可以根据检测信号对患者的步态进行判断，判断是否出现异常步态。步态检测传感器110内设置有无线通信单元如蓝牙模块等。在本实施例中，时域分析模块120、频域分析模块130、频域计算模块140、校正模块150以及时域计算模块160均可以集成在同一终端上，例如集成在同一计算单元(处理器)上。该计算单元同样包括无线通信模块，以与步态检测传感器110进行无线通信连接。
时域分析模块120与步态检测传感器110连接，用于对步态检测传感器110输出的检测信号进行时域分析。时域分析模块120通过时域分析得到如步频、步长以及幅值等时域指标。时域分析过程可以实时得到患者的步态信息。
频域分析模块130与步态检测传感器110连接，用于对步态检测传感器110输出的检测信号进行频域分析。频域分析模块130通过频域分析得到如正常(0～3Hz)频带与异常(3～8Hz)频带的能量比、中值频率以及峰值频率等频域指标。频域分析模块130采用带滑动窗口的快速傅里叶变换进行频域变换。由于傅里叶变换会根据数据窗的长度的时间延时，实时性不够，但是数量大，准确率较高。
频域计算模块140与频域分析模块130连接。频域计算模块140用于接收频域分析模块130输出的频域指标，根据该频域指标对患者的步态进行判断，以确定患者的当前步态是否为异常步态。频域计算模块140在进行步态识别时，采用模糊推理算法实现。频域计算模块140通过将各频域指标与频域目标阈值比较从而判断患者当前的步态是否为异常步态。本实施例中，在判断出步态为异常步态时，还可以进一步判断异常步态种类。常见的异常步态种类包括完全不能动、慌张步态、步态冻结以及起步难等种类。具体地，频域计算模块140用于对各频域指标值进行模糊化处理，然后通过模糊推理得到当前步态为各异常步态的概率，并将该概率与目标阈值比较确定当前步态的异常步态种类。频域计算模块140进行模糊推理的原则如下：
当异常步态为完全不能动时，腓肠肌与胫骨肌肌电信号的功率谱积分大于目标阈值，压力传感器检测到的压力平均值(也即检测信号的幅值)接近病人体重，有高频信号。当异常步态为慌张步态时，足底压力与脚腕处加速度压力的终止频率与频域在指定区间内。当异常步态为起步冻结时，足底压力与脚腕处加速度信号的0～3Hz能量与3～8Hz能量的比值大于阈值。当异步状态为起步难时，也即患者由静止到抬腿第一步较为困难，该现象与步态冻结类似，但是信号强度较弱，根据频域以及时域上的历史数据，并进行模糊推理即可对该状态进行判断。因此将检测到的频域指标与频域目标阈值比较后即可判断出异常步态，并确定异常步态种类。
目标阈值可以根据帕金森专家的经验进行确定，也可以根据大量采样数据得到的统计规律来确定，或者根据病人的病情生成的数据信息确定。根据病人病情在线实时生成的数据信息确定目标阈值时，可以根据病情变化而调整目标阈值，从而使得得到的数据更加准确，符合实际测试需要。频域计算模块140在判断出异常步态后，输出频域判断结果。输出的判断结果中可以包括异常步态信息，如异常步态种类，以及与异常步态种类对应的频域指标。在本实施例中，输出的频域判断结果中还包括了异常步态种类的隶属度。隶属度用于表示当前步态是属于该异常步态种类的概率。
校正模块150与频域计算模块140、时域计算模块160连接。校正模块150用于根据频域计算模块140输出的频域判断结果和时域计算模块160输出的异常步态检测结果生成校正因数。生成的校正因数用于对时域计算模块160处理过程中的相关参数进行校正。具体地，校正因数可以用于对时域计算模块160的模糊推理的规则进行修正或者对模拟推理过程中的目标阈值等进行校正，从而提高时域计算模块160的输出结果的准确度。校正模块150还用于在病情稳定后，控制校正因数处于恒定值，从而使得时域计算模块160计算过程中的预设参数处于恒定。
时域计算模块160与时域分析模块130连接，并与校正模块150连接。时域计算模块160用于根据预设参数和时域分析模块130获取到的时域指标判断患者的步态并实时输出异常步态检测结果。由于预设参数可以通过校正模块150进行校正，从而使得时域计算模块160实时输出的异常步态检测结果同样具有较高的精准度，满足实时测量的精度需求。具体地，时域计算模块160可以利用该校正因数对模糊推理的规则进行校正或者对相关时域目标阈值进行校正。时域计算模块160在校正后，将获取到的时域指标与校正后的时域目标阈值进行比较，从而判断患者步态是否为异常步态。同样的，时域计算模块160也会在判断出患者的步态为异常步态时，对异常步态的种类进行判断，并输出异常步态检测结果。时域计算模块160输出的异常步态检测结果可以包括异常步态种类以及其对应的隶属度。在本实施例中，时域计算模块160的计算过程具有较好的实时性，从而作为该装置100的实时检测结果输出给用户。而对于长期监控等不要求实时性的应用过程中，则采用精准度更高的频域检测结果。上述用于检测帕金森异常步态的装置，步态检测传感器110对患者的步态进行检测，然后通过时域分析模块120对检测信号进行分析得到时域指标，并通过频域分析模块130对检测信号进行分析得到频域指标。频域计算模块140根据得到的频域指标判断患者的步态，并在判断出患者为异常步态时输出频域判断结果。时域计算模块160则根据时域分析模块120获取到的时域指标以及预设参数判断患者的步态并实时输出异常步态检测结果，从而确保检测结果具有较高的实时性。校正模块150则根据时域计算模块160和频域计算模块140的计算结果生成用于对时域计算模块160的预设参数进行校正的校正因数，从而使得时域计算模块160根据该校正因数对预设参数进行校正，从而提高时域计算模块160输出的准确度，能够满足检测需求。图2为另一实施例中的用于检测帕金森异常步态的装置200的结构框图。该装置200中的步态检测传感器包括压力传感器212、加速度传感器214和肌电传感器216。其中，压力传感器212可以为FSR压力传感器。压力传感器212可以设置在患者的鞋底或者鞋垫内，以采集患者前脚掌和后脚跟处的压力。加速度传感器214则设置在患者脚腕处，用于对脚腕处垂直于小腿向前的加速度进行采集。肌电传感器216包括小腿腓肠肌肌电传感器和胫骨肌肌电传感器，从而对小腿腓肠肌以及胫骨肌的肌电信号进行采集。通过多个传感器对不同性质的参数进行检测，从而可以克服单一检测方式在灵敏度和准确度方面存在的缺陷，满足检测需求。
在本实施例中，时域分析模块包括多个时域分析单元220。每个时域分析单元220与一个传感器连接，从而对该传感器输出的检测信号进行时域分析。频域分析模块同样包括多个频域分析单元230。每个频域分析单元230与一个传感器连接，从而对该传感器输出的检测信号进行频域分析。频域计算模块240则用于根据各频域分析单元230实时输出的频域指标判断患者的步态，并输出频域判断结果给校正模块250。时域计算模块260则用于根据各时域分析单元220实时输出的频域指标判断患者的步态。
在本实施例中，装置200还包括病情指标计算模块270。病情指标计算模块270分别与时域计算模块260、频域计算模块240连接，并对患者出现异常步态的时长以及次数进行统计，从而对患者的异常步态的维持时长、出现频率、出现概率和相对于前一预设时间段(一天、一星期或者一个月等)病情的发展百分比进行统计后作为病情指标输出，实现病情的量化检测，辅助医生诊断。在本实施例中，病情指标计算模块270还用于接收患者的用药时间，并以最新的用药时间为准统计用药后每个小时内异常步态的出现时长以及次数等，从而对异常步态的病情指标进行统计，形成相对指标后输出。通过对不同时间点的数据进行比较，可以得出病情的发展曲线。同时，根据患者的用药时间，统计用药后的病情指标后与患者用药前的数据进行对比，从而可以得出患者一天、一周、一月内的病情发展曲线，可以很好的记录病情发展，辅助医生诊断。
上述装置200还包括存储器。存储器可以设置在装置200内，可以为独立的存储服务器。存储器用于对时域分析模块260输出的异常步态检测结果以及病情指标计算模块270输出的病情指标进行存储，以记录存储患者的病情发展数据信息，方便医生进行查看。同时存储器内存储的数据信息还可以作为研究帕金森病情的基础数据，从而作为频域计算模块240以及时域计算模块260进行步态判断的基准，进一步提高各判断过程的准确度。
本发明还提供一种用于缓解帕金森异常步态的装置300，如图3所示。装置300包括检测装置310和刺激装置320。检测装置310包括前述任一实施例中的用于检测帕金森异常步态的装置。刺激装置320与检测装置310连接，用于根据检测装置310输出的异常步态检测结果对患者进行定点刺激，从而帮助患者恢复正常。通过刺激装置320进行定点刺激，可以避免一直给患者施加刺激导致出现免疫、效果减弱问题。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种用于检测帕金森异常步态的装置，其特征在于，包括：
步态检测传感器，用于对患者的步态进行检测并输出检测信号；
时域分析模块，与所述步态检测传感器连接，用于对所述检测信号进行时域分析以获得所述检测信号的时域指标；
频域分析模块，与所述步态检测传感器连接，用于对所述检测信号进行频域分析以获得所述检测信号的频域指标；
频域计算模块，与所述频域分析模块连接，用于根据所述频域分析模块获得的频域指标判断所述患者的步态，并在所述患者步态为异常步态时输出频域判断结果；
时域计算模块，与校正模块和所述时域分析模块连接，用于根据预设参数和所述时域分析模块获取到的时域指标判断所述患者的步态并实时输出异常步态检测结果；以及
所述校正模块，所述校正模块还与所述频域计算模块连接，用于根据所述频域判断结果和所述异常步态检测结果生成用于对所述时域计算模块的所述预设参数进行校正的校正因数；所述时域计算模块还用于根据所述校正因数对所述预设参数进行校正。
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述频域计算模块还用于在判断所述患者步态为异常步态时，根据所述频域指标确定所述患者的异常步态种类；所述异常步态种类包括完全不能动、慌张步态、步态冻结和起步难中的至少两种；所述时域计算模块还用于在判断所述患者步态为异常步态时，根据所述时域指标确定所述患者的异常步态种类，并输出确定的异常步态种类信息。
3.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述时域计算模块用于将所述时域指标与时域目标阈值比较从而对患者的步态进行判断；所述频域计算模块用于将所述频域指标与频域目标阈值比较从而对患者的步态进行判断。
4.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，还包括病情指标计算模块；所述病情指标计算模块分别与所述时域计算模块、所述频域计算模块连接；所述病情指标计算模块用于对患者出现异常步态的时长以及次数进行统计，以计算得到病情指标后输出。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述病情指标计算模块还用于获取患者的用药时间；所述病情指标计算模块用于统计患者用药后每小时内出现异常步态的出现时长和次数，以并计算得到所述病情指标后输出。
6.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，还包括存储器；所述存储器用于存储患者信息，并存储所述装置输出的异常步态检测结果以及与所述异常步态检测结果对应的时域指标和频域指标。
7.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述步态检测传感器包括压力传感器、加速度传感器和肌电传感器中的至少一种传感器；所述时域分析模块包括多个时域分析单元；每个时域分析单元与一个传感器连接，以对所述传感器输出的检测信号进行时域分析并输出相应的时域指标；所述频域分析模块包括多个频域分析单元；每个频域分析单元与一个传感器连接，以对所述传感器输出的检测信号进行频域分析并输出相应的频域指标；所述频域计算模块用于根据各频域分析单元实时输出的频域指标判断患者的步态；所述时域计算模块用于根据各时域分析单元实时输出的时域指标判断患者步态。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述压力传感器用于采集患者前脚掌和后脚跟处的压力；所述加速度传感器用于采集患者脚腕处垂直于小腿向前的加速度；所述肌电传感器用于采集患者小腿腓肠肌和胫骨肌处的肌电信号。
9.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述步态检测传感器包括无线通信单元；所述时域分析模块和所述频域分析模块内均设置有无线通信单元，以与所述步态检测传感器建立无线通信。
10.一种用于缓解帕金森异常步态的装置，其特征在于，包括：
检测装置，所述检测装置包括如权利要求1～9任一所述的用于检测帕金森异常步态的装置；以及刺激装置，与所述检测装置连接，用于根据所述检测装置输出的异常步态检测结果时对患者进行定点刺激。
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