CN111012312B - 一种便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置及方法 - Google Patents
一种便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111012312B CN111012312B CN201911352711.4A CN201911352711A CN111012312B CN 111012312 B CN111012312 B CN 111012312B CN 201911352711 A CN201911352711 A CN 201911352711A CN 111012312 B CN111012312 B CN 111012312B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- monitoring
- intervention
- intelligent
- equipment
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 109
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 22
- 208000027089 Parkinsonian disease Diseases 0.000 title claims abstract description 18
- 206010034010 Parkinsonism Diseases 0.000 title claims abstract description 18
- 206010006100 Bradykinesia Diseases 0.000 title claims description 40
- 208000006083 Hypokinesia Diseases 0.000 title claims description 40
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims abstract description 108
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 53
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 11
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 10
- 230000009471 action Effects 0.000 claims abstract description 9
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 claims abstract description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims abstract description 4
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 claims description 51
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 19
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 16
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 12
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 claims description 11
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 10
- 230000005057 finger movement Effects 0.000 claims description 10
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 6
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 6
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 4
- 238000004898 kneading Methods 0.000 claims description 4
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims description 4
- 230000037147 athletic performance Effects 0.000 claims description 3
- 238000013523 data management Methods 0.000 claims description 3
- 230000009191 jumping Effects 0.000 claims description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 3
- 210000005036 nerve Anatomy 0.000 claims description 3
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 3
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 2
- 210000001364 upper extremity Anatomy 0.000 claims description 2
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 claims 1
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 abstract description 8
- 208000018737 Parkinson disease Diseases 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 206010044565 Tremor Diseases 0.000 description 2
- 238000011017 operating method Methods 0.000 description 2
- 208000002740 Muscle Rigidity Diseases 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000003759 clinical diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000006735 deficit Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- CNQCVBJFEGMYDW-UHFFFAOYSA-N lawrencium atom Chemical compound [Lr] CNQCVBJFEGMYDW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 208000015122 neurodegenerative disease Diseases 0.000 description 1
- 230000001144 postural effect Effects 0.000 description 1
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000011155 quantitative monitoring Methods 0.000 description 1
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 230000021542 voluntary musculoskeletal movement Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/40—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system
- A61B5/4076—Diagnosing or monitoring particular conditions of the nervous system
- A61B5/4082—Diagnosing or monitoring movement diseases, e.g. Parkinson, Huntington or Tourette
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/1124—Determining motor skills
- A61B5/1125—Grasping motions of hands
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
- A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
- A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
- A61B5/681—Wristwatch-type devices
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
- A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
- A61B5/6813—Specially adapted to be attached to a specific body part
- A61B5/6825—Hand
- A61B5/6826—Finger
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Neurology (AREA)
- Physiology (AREA)
- Neurosurgery (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Developmental Disabilities (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
本发明提供一种便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置及方法,监测干预装置包括穿戴式智能设备、智能交互设备、运动干预设备、网络连接设备和信息记录设备。穿戴式智能设备由穿戴式惯性节点和智能手环组成,利用惯性传感器采集患者的运动数据并通过智能手环集成运动信息数据发送至智能交互设备,智能交互设备收集用户完成交互任务的数据且从所有数据中提取特征值输入评估模型进行评估分析,得到评估结果并显示,运动干预设备对“应干预”状态进行动作干预矫正,智能交互设备进一步把评估结果通过网络连接设备传输到信息记录设备以结合用户个人信息对阶段性监测结果记录并存入数据库。本发明可应用于帕金森患者症状监测和疗效评估。
Description
技术领域
本发明涉及传感技术、生物医学工程、康复器材及医疗卫生领域,尤其涉及一种便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置及方法。
背景技术
帕金森病是一种常见神经***变性疾病,疾病初期不易发觉且误诊率高,晚期会严重影响患者生活。运动迟缓,与震颤、肌僵直及姿势不稳,被视为帕金森病最显著的临床特征,是临床确诊的必备症状之一,同时也是影响患者生活质量的重要因素。运动迟缓常被定义为包括自主运动在内的重复动作的速度、频度和幅度的降低,主要的损伤表现在速度和幅度方面,例如在直行过程中,无法保证快速且稳定的步伐。同时,多篇文献指出,对于运动迟缓的检测,较强的预测因子在上肢。
目前临床上对运动迟缓症状的评估多数是基于量表,客观化定量评估手段少且未广泛普及,因此对运动迟缓的严重程度的判断多依赖于医师的临床经验,这就存在主观性较强的弊端,同时这对于实现面向患者的即时反馈监测干预***是具有极大困难的。
为此中国专利公布号CN 108664147A,名称为“一种运动迟缓与震颤定量检测装置及检测方法”公开了一种用于帕金森病患者运动迟缓定量检测装置,包括书写输入模块、数据采集模块、数据分析模块,通过深度学习、大数据方式来捕捉和分析被试者通过电子手写笔输入的精细笔数据,获取被试者手写数据特征,从而量化被试者运动迟缓程度。
上述的帕金森病运动迟缓定量检测装置可以对患者运动迟缓进行检测,但是上述所公开的装置未细分使用者处于静止等待任务的运动状态区间,不可避免地会引入误差,同时,该专利的方法需要专员陪同患者进行检测且没有运动干预矫正功能,不够简便且未能满足现实情况中的实时监测等多功能需求。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:为患者提供可独立操作的运动迟缓监测干预装置,同时,在不影响帕金森病患者日常活动和减少身体束缚的前提下,基于一种便携设备实现运动迟缓自动检测,且具有较高的灵敏度和特异性。
为解决上述技术问题,本发明提供一种便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置,其特征在于:包括,穿戴式智能设备、智能交互设备、运动干预设备、网络连接设备和信息记录设备;
所述穿戴式智能设备,由佩戴于食指中段的穿戴式惯性节点和穿戴于手腕部的智能手环组成;所述穿戴式惯性节点用于采集用户的手指运动数据并将其传送给所述智能手环;所述智能手环用于采集手腕运动数据和同步、集成手指运动信息数据,此外还用于将数据发送至智能交互设备;
所述智能交互设备提供数据管理、结果评估和干预指令下发;所述智能交互设备用于采集交互任务中用户的交互运动数据,同时从所有运动数据中提取特征值并输入评估模型进行评估分析,得到评估结果并显示;此外,还用于将评估结果通过网络连接设备发给信息记录设备;同时根据所述评估结果与初设阈值进行比较,对是否为“应干预”状态进行判断,并基于此择机地下发运动干预指令;
所述运动干预设备,根据评估结果对“应干预”状态进行动作干预矫正,此外所述智能交互设备用于将评估结果通过网络连接设备发给信息记录设备;所述信息记录设备用于将阶段性监测评估结果存入数据库;
所述穿戴式惯性节点包含第一惯性传感器、第一数据存储模块、第一蓝牙通信模块、第一微控制器、第一电源管理模块、第一电池和第一数据接口;所述智能手环包含第二惯性传感器、第二数据存储模块、第二蓝牙通信模块、第二微控制器、第二电源管理模块、第二电池、第二数据接口;
所述第一惯性传感器为独立穿戴式,用于采集加速度数据、角速度数据和磁场强度数据;
所述第一数据存储模块,用于存储第一惯性传感器采集的数据;
所述第一蓝牙通信模块,用于将第一惯性传感器检测到的数据传输给智能手环;
所述第一微控制器,用于控制所述第一惯性传感器采集数据以及控制所述第一蓝牙通信模块与智能手环进行数据及指令交互;
所述第一电源管理模块,对所述第一惯性传感器进行电源管理,保障正常供电及稳定电池续航时间;
所述第一电池,为所述第一惯性传感器供电;
所述第一数据接口,用于充电、数据有线下载;
所述第二惯性传感器为嵌入式,可嵌入所述智能手环内部,用于采集加速度数据、角速度数据和磁场强度数据;
所述第二数据存储模块,用于存储第二惯性传感器采集的数据;
所述第二蓝牙通信模块,用于与所述穿戴式惯性节点进行蓝牙通信获取数据,并用于将规整好的运动信息数据发送给所述智能交互设备;
所述第二微控制器,用于控制所述第二惯性传感器采集数据以及控制其与所述穿戴式惯性节点进行数据同步、集成,此外用于控制所述第二蓝牙通信模块与智能手环及所述智能交互设备进行数据及指令交互;
所述第二电源管理模块,对所述智能手环进行电源管理,保障正常供电及稳定电池续航时间;
所述第二电池,为所述智能手环供电;
所述第二数据接口,用于充电、数据有线下载;
所述第一数据接口和第二数据接口结构相同,以可装卸防水橡皮盖密封;
所述运动干预设备为蓝牙耳机,与所述智能交互设备保持蓝牙连接并接收所述智能交互设备的反馈信号,以执行运动矫正干预任务;
所述智能交互设备,用于为患者提供数据管理、评估结果、干预指令下发。
所述穿戴式惯性节点以塑性元件固定,所述塑性元件为拥有弹性记忆材质制成的指环状元件,用于将所述穿戴式惯性节点固定于食指;
所述穿戴式惯性节点,微型且质量小,贴附面积不超过0.8cm2,质量不超过3g,能够尽可能减少对用户运动的干预;
所述智能手环为多功能的,包括依靠其嵌入式惯性传感器采集用户的手腕运动数据、同步其与食指处穿戴式惯性节点采集的手指运动数据,还与所述智能交互设备进行数据和指令交互。
所述智能交互设备为配备高清显示屏的且具有网络通信能力的电子设备,包括触屏笔记本电脑、平板电脑或智能手机,能够在患者执行交互任务时采集并处理数据;在所述智能交互设备上,运行着交互软件;所述交互软件首先指导用户进行个人登录,进而向用户提供监测模式选择、交互任务执行、测评结果展示功能;所述监测模式选择提供给用户不同的监测场景选择,如不受约束的常规监测或者暂不方便时的静默监测,对应不同的监测模式,所述智能交互设备执行不同的监测活动;所述交互任务存在于常规检测中,所述智能交互设备指导用户进行手写轨迹临摹、强连贯性字符重复撰写、打地鼠游戏一类反应精细运动及神经灵敏性的交互任务;所述测评结果展示,即将用户的运动监测表现实时显示在所述交互软件展示框中,此外,监测结束时,所述交互软件显示监测全程的监测报告单;
所述运动干预设备即蓝牙耳机,在对不同程度的运动迟缓发生情况下,将给出不同强度、持续时间的音频提示信号。
其中,工作方法包括以下步骤:
步骤301:开启穿戴式惯性节点与智能手环;
步骤302:开启智能交互设备并打开交互软件,进行初始化操作,打开并连接蓝牙耳机;
步骤303:在交互软件中输入患者基本信息,包括姓名,性别,年龄,体重,患病时间等信息;
步骤304:交互软件内,点击连接惯性节点,点击校准按钮,点击连接蓝牙耳机,点击初始化按钮;
步骤305:在交互软件中,输入信息记录设备相关配置信息,点击连接;
步骤306:将装置在塑性元件上的穿戴式惯性节点固定在用户食指中端靠前位置,固定位置的前端留出足以执行交互任务的手指部分,用户穿戴智能手环、蓝牙耳机;
步骤307:在交互软件中,点击“常规监测”按钮;
步骤308:智能交互设备给出交互任务,显示屏上示出任务指导,随机出现手指捏合、抓握动作、手写轨迹临摹、强连贯性字符复写任务,任务执行过程中,智能交互设备判断具体的任务执行质量是否合格,合格则采集其数据,不合格则弃用数据;
步骤309:工作过程中,智能交互设备根据其和穿戴式智能设备所采集的所有运动数据提取运动迟缓相关特征值,再根据特征值进行分类量化检测评估,得出评估结果并显示;
步骤310:当监测评分达到“应干预”状态,智能交互设备根据测评分数向运动干预设备发出相应运动矫正干预指令,此时用户接收到音频提示干预信号,进行自我运动干预;
步骤311:智能交互设备每隔一段时间生成一份阶段性监测评估报告,通过网络连接设备发送至信息记录设备;
步骤312:信息记录设备收到报告,结合用户个人信息存储入数据库;
步骤313:用户选择点击交互软件中的“继续”、“静默监测”、“结束监测”按钮,若选择“继续”,则跳往步骤308,若选择“静默监测”,则选择性摘除穿戴式惯性节点、停止交互任务变为监测日常活动,并跳转至步骤310,若选择“结束监测”,跳转至步骤314;
步骤314:所有的惯性传感器停止数据采集、蓝牙耳机关闭;
步骤315:信息记录设备将此次总体运动表现结合个人信息和以往评估结果生成监测报告,存入数据库并借助网络连接设备发送给智能交互设备;
步骤316:用户获得报告页,供查看与下载。
所述运动迟缓检测方法包括以下步骤:
步骤401:选取合适的窗函数,并选择窗口长度及步长;
步骤402:进行窗口分割并对窗口内的加速度数据进行傅里叶时-频域变换;
步骤403:根据傅里叶变换后的功率谱计算窗口的总能量;
步骤404:获取惯性传感器数据时/频域特征数据,包括均值、标准差、偏度、近似熵、振幅、最大启动速度;
步骤405:获取患者交互式运动任务表现数据,计算轨迹跟踪平稳度、字符复写尺度缩减变化、起笔犹豫度、任务耗时、准确度;
步骤406:选取合适的能量阈值及运动迟缓阈值;
步骤407:将窗口中的总能量与能量阈值进行比较;
步骤408:判断患者是否处于静止等待状态,若是则继续监听,若并非处于静止等待状态,则跳往步骤409;
步骤409:根据获取的惯性节点数据特征、交互式运动任务表现特征,进行统计分析,并与运动迟缓阈值进行比较,判断是否处于运动迟缓状态。
本发明具有以下有益效果:
(1)本发明所述的一种便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置挖掘了更多的可用特征,惯性传感器用于捕捉手指捏合、全手抓握运动特征,智能交互设备用于捕捉轨迹跟踪、字符复写任务中特征数据,互补特征的使用有效提高检测准确度,相应地,监测效果得到有效提升;
(2)本发明在特征融合的同时,利用惯性传感器中加速度计数据特定窗口内功率谱总能量,判断患者是否处于静止等待任务状态,从而有效避免运动迟缓症状的误判;
(3)本发明提供任务监测干预模式、静默监测干预模式。任务监测干预模式即通过智能交互设备指导用户完成交互任务,期间根据运动信息数据监测运动迟缓症状,达到“应干预”状态则通过运动干预设备进行运动干预;静默监测干预模式的监测目标是用户的日常活动,可选择性将穿戴式惯性节点摘除,期间智能手环根据用户日常生活运动数据监测运动迟缓症状,达到“应干预”状态则通过运动干预设备进行运动干预;
(4)本发明的穿戴式惯性节点固定于指环状的塑性元件上,方便穿戴,不会出现滑脱、接触不良等问题,确保了数据的可靠性与稳定性;
(5)和传统的运动迟缓检测***相比,本发明的便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置通过智能交互设备实时显示监测评分,提供视觉效果,此外,根据预设阈值通过运动干预设备择机地给予使用者音频提示反馈以改善其运动表现;
(6)本发明所述的便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置及方法可以生成详细的监测报告,监测报告客观量化了患者运动迟缓发生的起始时间点、持续时间和发生的周期,可以帮助专业医师客观评估患者运动迟缓的严重程度,给出更客观的康复治疗计划。
附图说明
图1为本发明一种便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置布置示意图;其中,101穿戴式惯性节点;102智能手环;103塑性元件;104智能交互设备;105网络连接设备;106信息记录设备;107运动干预设备;
图2为本发明一种便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置结构示意图;
图3为本发明一种便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置中,智能交互设备上交互任务的示意图;
图4为本发明一种便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置的工作方法流程图;
图5为本发明一种便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置的症状检测方法流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明中的技术方案进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明,但不以任何形式限制本发明。应当指出的是,对本领域的普通技术人员来说,在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明的保护范围。
如图1、图2所示,为本发明一种便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置布置示意图,包括穿戴式惯性节点101、智能手环102、塑性元件103、智能交互设备104、网络连接设备105、信息记录设备106、运动干预设备107。其中,穿戴式惯性节点101和智能手环102组成穿戴式智能设备。穿戴式惯性节点101以拥有弹性记忆材质制成的指环状元件固定于食指,用于采集用户的手指运动数据并将其传送给智能手环102,智能手环102用于采集手腕运动数据和同步、集成手指运动信息数据,此外还用于将数据发送至智能交互设备104,智能交互设备104用于采集交互任务中用户的交互运动数据,如轨迹跟踪、重复撰写强连贯性字符,同时从所有运动数据中提取特征值并输入评估模型进行评估分析,得到评估结果并显示,运动干预设备107即蓝牙耳机根据评估结果对“应干预”状态进行动作干预矫正,即对不同程度的运动迟缓发生情况给出不同强度、持续时间的音频提示信号,此外智能交互设备104用于将评估结果通过网络连接设备105发给信息记录设备106,信息记录设备106用于将阶段性监测评估结果存入数据库;此外,智能交互设备104显示评估结果,可根据帕金森病患者的个人信息结合评估结果生成量化监测报告,信息记录设备106对监测报告进行阶段性记录,医生用户通过访问信息记录设备数据库可以查看名下所有病人的监测报告,患者及患者家属通过智能交互设备104可以查看患者的监测报告以及医生的诊断结果和建议。
所述穿戴式惯性节点101,微型且质量小,贴附面积不超过0.8cm2,质量不超过3g,能够尽可能减少对用户运动的干预;
所述智能手环102为多功能的,包括依靠其嵌入式惯性传感器采集用户的手腕运动数据、同步其与食指处穿戴式惯性节点101采集的手指运动数据,还与所述智能交互设备104进行数据和指令交互;
所述智能交互设备104为配备高清显示屏的且具有网络通信能力的电子设备,包括触屏笔记本电脑、平板电脑或智能手机,能够在患者执行交互任务时采集并处理数据;在所述智能交互设备104上,运行着交互软件;所述交互软件首先指导用户进行个人登录,进而向用户提供监测模式选择、交互任务执行、测评结果展示功能;所述监测模式选择提供给用户不同的监测场景选择,如不受约束的常规监测或者暂不方便时的静默监测,对应不同的监测模式,所述智能交互设备执行不同的监测活动;所述交互任务存在于常规检测中,所述智能交互设备指导用户进行手写轨迹临摹、强连贯性字符重复撰写、打地鼠游戏一类反应精细运动及神经灵敏性的交互任务;所述测评结果展示,即将用户的运动监测表现实时显示在所述交互软件展示框中,此外,监测结束时,所述交互软件显示监测全程的监测报告单;
如图3所示,为本发明一种便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置中,智能交互设备上交互任务的示意图;201-206共六条线段,交互软件不规则地出现两两相连的多条线段,并提示患者进行轨迹跟踪;207-210共四个字符且均为强连贯性字符,软件不规则地跳出重复书写的字符任务,每个字符至少书写4次;211-214为四个检测按钮,交互软件提示用户以最快速度点击随机点亮的按钮,点击任务重复6次、
如图4所示,为本发明一种便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置的工作方法流程图,其中,工作方法包括以下步骤:
步骤301:开启穿戴式惯性节点与智能手环;
步骤302:开启智能交互设备并打开交互软件,进行初始化操作,打开并连接蓝牙耳机;
步骤303:在交互软件中输入患者基本信息,包括姓名,性别,年龄,体重,患病时间等信息;
步骤304:交互软件内,点击连接惯性节点,点击校准按钮,点击连接蓝牙耳机,点击初始化按钮;
步骤305:在交互软件中,输入信息记录设备相关配置信息,点击连接;
步骤306:将装置在塑性元件上的穿戴式惯性节点固定在用户食指中端靠前位置,固定位置的前端留出足以执行交互任务的手指部分,用户穿戴智能手环、蓝牙耳机;
步骤307:在交互软件中,点击“常规监测”按钮;
步骤308:智能交互设备给出交互任务,显示屏上示出任务指导,随机出现手指捏合、抓握动作、手写轨迹临摹、强连贯性字符复写任务,任务执行过程中,智能交互设备判断具体的任务执行质量是否合格,合格则采集其数据,不合格则弃用数据;
步骤309:工作过程中,智能交互设备根据其和穿戴式智能设备所采集的所有运动数据提取运动迟缓相关特征值,再根据特征值进行分类量化检测评估,得出评估结果并显示;
步骤310:当监测评分达到“应干预”状态,智能交互设备根据测评分数向运动干预设备发出相应运动矫正干预指令,此时用户接收到音频提示干预信号,进行自我运动干预;
步骤311:智能交互设备每隔一段时间生成一份阶段性监测评估报告,通过网络连接设备发送至信息记录设备;
步骤312:信息记录设备收到报告,结合用户个人信息存储入数据库;
步骤313:用户选择点击交互软件中的“继续”、“静默监测”、“结束监测”按钮,若选择“继续”,则跳往步骤308,若选择“静默监测”,则选择性摘除穿戴式惯性节点、停止交互任务变为监测日常活动,并跳转至步骤310,若选择“结束监测”,跳转至步骤314;
步骤314:所有的惯性传感器停止数据采集、蓝牙耳机关闭;
步骤315:信息记录设备将此次总体运动表现结合个人信息和以往评估结果生成监测报告,存入数据库并借助网络连接设备发送给智能交互设备;
步骤316:用户获得报告页,供查看与下载;
如图5所示,本发明一种便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置的症状检测方法流程图,其中,所述帕金森病运动迟缓检测方法包括以下步骤:
步骤401:选取合适的窗函数,并选择窗口长度及步长;
步骤402:进行窗口分割并对窗口内的加速度数据进行傅里叶时-频域变换;
步骤403:根据傅里叶变换后的功率谱计算窗口的总能量;
步骤404:获取惯性传感器数据时/频域特征数据,包括均值、标准差、偏度、近似熵、振幅、最大启动速度;
步骤405:获取患者交互式运动任务表现数据,计算轨迹跟踪平稳度、字符复写尺度缩减变化、起笔犹豫度、任务耗时、准确度;
步骤406:选取合适的能量阈值及运动迟缓阈值;
步骤407:将窗口中的总能量与能量阈值进行比较;
步骤408:判断患者是否处于静止等待状态,若是则继续监听,若并非处于静止等待状态,则跳往步骤409;
步骤409:根据获取的惯性节点数据特征、交互式运动任务表现特征,进行统计分析,并与运动迟缓阈值进行比较,判断是否处于运动迟缓状态。
Claims (1)
1.一种便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置,其特征在于:包括穿戴式智能设备、智能交互设备、运动干预设备、网络连接设备和信息记录设备;
所述穿戴式智能设备,由佩戴于食指中段的穿戴式惯性节点和穿戴于手腕部的智能手环组成;所述穿戴式惯性节点用于采集用户的手指运动数据并传送给所述智能手环;所述智能手环用于采集手腕运动数据和同步、集成手指运动信息数据,此外还用于将数据发送至智能交互设备;所述穿戴式惯性节点和智能手环都有惯性传感器,用于采集加速度数据、角速度数据和磁场强度数据惯性传感器数据;
所述智能交互设备,提供数据管理、结果评估和干预指令下发;所述智能交互设备为配备高清显示屏的且具有网络通信能力的电子设备,包括触屏笔记本电脑、平板电脑或智能手机,能够在患者执行交互任务时采集并处理数据;所述智能交互设备用于采集交互任务中用户的交互运动数据,同时从其和穿戴式智能设备采集的所有运动数据中提取特征值并输入评估模型进行评估分析,得到评估结果并显示;采集的所有运动数据包括手指、手腕运动时的惯性传感器数据和交互运动数据;提取的特征值包括惯性传感器数据时/频域特征和交互式运动任务表现特征,惯性传感器数据时/频域特征包括均值、标准差、偏度、近似熵、振幅、最大启动速度,交互式运动任务表现特征包括轨迹跟踪平稳度、字符复写尺度缩减变化、起笔犹豫度、任务耗时、准确度;监测过程中,智能交互设备上运行着交互软件,向用户提供常规监测、静默监测两种监测场景选择,常规监测对应任务监测干预模式,静默监测对应静默监测干预模式;任务监测干预模式即通过智能交互设备指导用户完成交互任务,此时智能交互设备给出交互任务,显示屏上示出任务指导,随机出现手指捏合、抓握动作、手写轨迹临摹、强连贯性字符复写任务,任务执行过程中,智能交互设备判断具体的任务执行质量是否合格,合格则采集其数据,不合格则弃用数据,期间根据运动信息数据监测运动迟缓状态,达到“应干预”状态则通过运动干预设备进行运动干预;静默监测干预模式的监测目标是用户的日常活动,可选择性将穿戴式惯性节点摘除,期间智能手环根据用户日常生活运动数据监测运动迟缓状态,达到“应干预”状态则通过运动干预设备进行运动干预;评估分析过程中,智能交互设备利用惯性传感器中加速度计数据特定窗口内功率谱总能量,判断用户是否处于静止等待任务状态,从而有效避免运动迟缓状态的误判,同时根据所述评估结果与初设阈值进行比较,对是否为“应干预”状态进行判断,并基于此择机地下发运动干预指令;此外,智能交互设备还用于将评估结果通过网络连接设备发给信息记录设备;
所述的一种便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置挖掘了更多的可用特征,惯性传感器用于捕捉手指捏合、全手抓握运动特征,智能交互设备用于捕捉轨迹跟踪、字符复写任务中特征数据,互补特征的使用有效提高检测准确度;
所述运动干预设备,根据评估结果对“应干预”状态进行动作干预矫正,即蓝牙耳机在不同程度的运动迟缓发生情况下将给出不同强度、持续时间的音频提示信号,帮助用户执行动作干预矫正任务以达到自我运动干预来减轻上肢运动和认知反应迟缓的目的;
所述信息记录设备,置于远端,用于将阶段性监测评估结果存入数据库;
所述网络连接设备,包含路由器设备,能够稳定可靠完成所述智能交互设备与所述信息记录设备间的网络通信;
所述穿戴式惯性节点包括:第一惯性传感器、第一数据存储模块、第一蓝牙通信模块、第一微控制器、第一电源管理模块、第一电池和第一数据接口;所述智能手环包含第二惯性传感器、第二数据存储模块、第二蓝牙通信模块、第二微控制器、第二电源管理模块、第二电池和第二数据接口;
所述第一惯性传感器为独立穿戴式,用于采集加速度数据、角速度数据和磁场强度数据;
所述第一数据存储模块,用于存储第一惯性传感器采集的数据;
所述第一蓝牙通信模块,用于将第一惯性传感器检测到的数据传输给智能手环;
所述第一微控制器,用于控制所述第一惯性传感器采集数据以及控制所述第一蓝牙通信模块与智能手环进行数据及指令交互;
所述第一电源管理模块,对所述第一惯性传感器进行电源管理,保障正常供电及稳定电池续航时间;
所述第一电池,为所述第一惯性传感器供电;
所述第一数据接口,用于充电、数据有线下载;
所述第二惯性传感器为嵌入式,可嵌入所述智能手环内部,用于采集加速度数据、角速度数据和磁场强度数据;
所述第二数据存储模块,用于存储第二惯性传感器采集的数据;
所述第二蓝牙通信模块,用于与所述穿戴式惯性节点进行蓝牙通信获取数据,并用于将规整好的运动信息数据发送给所述智能交互设备;
所述第二微控制器,用于控制所述第二惯性传感器采集数据以及控制其与所述穿戴式惯性节点进行数据同步、集成;此外用于控制所述第二蓝牙通信模块与智能手环及所述智能交互设备进行数据及指令交互;
所述第二电源管理模块,对所述智能手环进行电源管理,保障正常供电及稳定电池续航时间;
所述第二电池,为所述智能手环供电;
所述第二数据接口,用于充电、数据有线下载;
所述第一数据接口和第二数据接口结构相同,用以装卸防水橡皮盖密封;
所述运动干预设备为蓝牙耳机,与所述智能交互设备保持蓝牙连接并接收所述智能交互设备的反馈信号,以执行动作矫正干预任务;
所述穿戴式惯性节点以塑性元件固定,所述塑性元件为拥有弹性记忆材质制成的指环状元件,用于将所述穿戴式惯性节点固定于食指;
所述穿戴式惯性节点,微型且质量小,贴附面积不超过0.8cm2,质量不超过3g,能够尽可能减少对用户运动的干预;
所述智能手环为多功能的,包括依靠其嵌入式惯性传感器采集用户的手腕运动数据、同步其与食指处穿戴式惯性节点采集的手指运动数据,还与所述智能交互设备进行数据和指令交互;
在所述智能交互设备上,运行着交互软件;所述交互软件首先指导用户进行个人登录,进而向用户提供监测模式选择、交互任务执行、测评结果展示功能;所述监测模式选择提供给用户不同的监测场景选择,如不受约束的常规监测或者暂不方便时的静默监测,对应不同的监测模式,所述智能交互设备执行不同的监测活动;所述交互任务存在于常规检测中,所述智能交互设备指导用户进行手写轨迹临摹、强连贯性字符重复撰写、打地鼠游戏一类反应精细运动及神经灵敏性的交互任务;所述测评结果展示,即将用户的运动监测表现实时显示在所述交互软件展示框中,此外,监测结束时,所述交互软件显示监测全程的监测报告单;
所述的便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置的工作方式,包括以下步骤:
步骤301:开启穿戴式惯性节点与智能手环;
步骤302:开启智能交互设备并打开交互软件,进行初始化操作,打开并连接蓝牙耳机;
步骤303:在交互软件中输入患者基本信息,包括姓名,性别,年龄,体重,患病时间信息;
步骤304:交互软件内,点击连接惯性节点,点击校准按钮,点击连接蓝牙耳机,点击初始化按钮;
步骤305:在交互软件中,输入信息记录设备相关配置信息,点击连接;
步骤306:将装置在塑性元件上的穿戴式惯性节点固定在用户食指中端靠前位置,固定位置的前端留出足以执行交互任务的手指部分,用户穿戴智能手环、蓝牙耳机;
步骤307:在交互软件中,点击“常规监测”按钮;
步骤308:智能交互设备给出交互任务,显示屏上示出任务指导,随机出现手指捏合、抓握动作、手写轨迹临摹、强连贯性字符复写任务,任务执行过程中,智能交互设备判断具体的任务执行质量是否合格,合格则采集其数据,不合格则弃用数据;
步骤309:工作过程中,智能交互设备根据其和穿戴式智能设备所采集的所有运动数据提取运动迟缓相关特征值,再根据特征值进行分类量化检测评估,得出评估结果并显示;
步骤310:当监测评分达到“应干预”状态,智能交互设备根据测评分数向运动干预设备发出相应运动矫正干预指令,此时用户接收到音频提示干预信号,进行自我运动干预;
步骤311:智能交互设备每隔一段时间生成一份阶段性监测评估报告,通过网络连接设备发送至信息记录设备;
步骤312:信息记录设备收到报告,结合用户个人信息存储入数据库;
步骤313:用户选择点击交互软件中的“继续”、“静默监测”、“结束监测”按钮,若选择“继续”,则跳往步骤308,若选择“静默监测”,则选择性摘除穿戴式惯性节点、停止交互任务变为监测日常活动,并跳转至步骤310,若选择“结束监测”,跳转至步骤314;
步骤314:所有的惯性传感器停止数据采集、蓝牙耳机关闭;
步骤315:信息记录设备将此次总体运动表现结合个人信息和以往评估结果生成监测报告,存入数据库并借助网络连接设备发送给智能交互设备;
步骤316:用户获得报告页,供查看与下载;
所述运动迟缓检测方法包括以下步骤:
步骤401:选取合适的窗函数,并选择窗口长度及步长;
步骤402:进行窗口分割并对窗口内的加速度数据进行傅里叶时-频域变换;
步骤403:根据傅里叶变换后的功率谱计算窗口的总能量;
步骤404:获取惯性传感器数据时/频域特征,包括均值、标准差、偏度、近似熵、振幅、最大启动速度;
步骤405:获取患者交互式运动任务表现特征,包括轨迹跟踪平稳度、字符复写尺度缩减变化、起笔犹豫度、任务耗时、准确度;
步骤406:选取设定的能量阈值及运动迟缓阈值;
步骤407:将窗口中的总能量与能量阈值进行比较;
步骤408:判断患者是否处于静止等待状态,若是则继续监听,若并非处于静止等待状态,则跳往步骤409;
步骤409:根据获取的惯性传感器数据时/频域特征、交互式运动任务表现特征,进行统计分析,并与运动迟缓阈值进行比较,判断是否处于运动迟缓状态。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911352711.4A CN111012312B (zh) | 2019-12-25 | 2019-12-25 | 一种便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911352711.4A CN111012312B (zh) | 2019-12-25 | 2019-12-25 | 一种便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111012312A CN111012312A (zh) | 2020-04-17 |
CN111012312B true CN111012312B (zh) | 2024-01-30 |
Family
ID=70213459
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911352711.4A Active CN111012312B (zh) | 2019-12-25 | 2019-12-25 | 一种便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111012312B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112687378B (zh) * | 2020-12-31 | 2024-06-21 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种帕金森病运动障碍症状监测平台及其应用 |
CN112826504B (zh) * | 2021-01-07 | 2024-03-26 | 中新国际联合研究院 | 一种游戏化的帕金森症状等级评估方法及装置 |
CN113616194B (zh) * | 2021-08-05 | 2023-10-03 | 苏州小蓝医疗科技有限公司 | 一种监测手部震颤频率和强度的装置及方法 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102553140A (zh) * | 2012-01-18 | 2012-07-11 | 苏州生物医学工程技术研究所 | 帕金森病患者可穿戴式运动引导*** |
CN104127187A (zh) * | 2014-08-05 | 2014-11-05 | 戴厚德 | 用于帕金森病人主要症状定量检测的可穿戴***及方法 |
CN104398263A (zh) * | 2014-12-25 | 2015-03-11 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种基于近似熵和互近似熵的帕金森患者震颤症状量化评测方法 |
CN104434129A (zh) * | 2014-12-25 | 2015-03-25 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种帕金森及相关锥体外系疾病运动障碍症状量化评测装置及方法 |
CN104522949A (zh) * | 2015-01-15 | 2015-04-22 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 一种用于定量评估帕金森患者运动功能的智能手环 |
CN106344031A (zh) * | 2016-08-29 | 2017-01-25 | 常州市钱璟康复股份有限公司 | 一种基于声音反馈的步态训练与评估*** |
CN106419929A (zh) * | 2016-11-05 | 2017-02-22 | 上海大学 | 帕金森病患者姿态平衡稳定性的定量检测装置 |
CN206197948U (zh) * | 2016-07-19 | 2017-05-31 | 泉州装备制造研究所 | 量化检测帕金森运动症状的可穿戴智能设备 |
CN206434707U (zh) * | 2016-08-06 | 2017-08-25 | 深圳市前海安测信息技术有限公司 | 用于减轻帕金森病患者手部震颤的智能手环 |
CN109480857A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-03-19 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种用于帕金森病患者冻结步态检测的装置及方法 |
CN109480858A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-03-19 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种用于量化检测帕金森患者运动迟缓症状的可穿戴智能***及方法 |
CN109620250A (zh) * | 2019-02-22 | 2019-04-16 | 北京大学深圳医院 | 一种震颤检测提示帕金森患病风险手环及其使用方法 |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030182163A1 (en) * | 2002-02-25 | 2003-09-25 | Tice Bradley P. | System for patient intervention assistance and evaluation |
WO2007033194A2 (en) * | 2005-09-13 | 2007-03-22 | Aware Technologies, Inc. | Method and system for proactive telemonitor with real-time activity and physiology classification and diary feature |
US9155487B2 (en) * | 2005-12-21 | 2015-10-13 | Michael Linderman | Method and apparatus for biometric analysis using EEG and EMG signals |
US10776453B2 (en) * | 2008-08-04 | 2020-09-15 | Galenagen, Llc | Systems and methods employing remote data gathering and monitoring for diagnosing, staging, and treatment of Parkinsons disease, movement and neurological disorders, and chronic pain |
US20110270117A1 (en) * | 2010-05-03 | 2011-11-03 | GLKK, Inc. | Remote continuous seizure monitor and alarm |
US20150164377A1 (en) * | 2013-03-13 | 2015-06-18 | Vaidhi Nathan | System and method of body motion analytics recognition and alerting |
US9924899B2 (en) * | 2013-09-09 | 2018-03-27 | Alexis Pracar | Intelligent progression monitoring, tracking, and management of parkinson's disease |
EP2870984A1 (en) * | 2013-11-08 | 2015-05-13 | Beats Medical Limited | A system and method for selecting an audio file using motion sensor data |
CN106231997A (zh) * | 2014-07-07 | 2016-12-14 | 深圳市汇顶科技股份有限公司 | 智能手表 |
WO2016061513A1 (en) * | 2014-10-16 | 2016-04-21 | The Arizona Board Of Regents Of Behalf Of The University Of Arizona | Real-time vagal monitoring and intervention |
US20170273601A1 (en) * | 2016-03-28 | 2017-09-28 | Lumo BodyTech, Inc | System and method for applying biomechanical characterizations to patient care |
CN106125927B (zh) * | 2016-06-23 | 2019-11-29 | 捷开通讯(深圳)有限公司 | 图像处理***及方法 |
US20180206775A1 (en) * | 2017-01-23 | 2018-07-26 | The Johns Hopkins University | Measuring medication response using wearables for parkinson's disease |
-
2019
- 2019-12-25 CN CN201911352711.4A patent/CN111012312B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102553140A (zh) * | 2012-01-18 | 2012-07-11 | 苏州生物医学工程技术研究所 | 帕金森病患者可穿戴式运动引导*** |
CN104127187A (zh) * | 2014-08-05 | 2014-11-05 | 戴厚德 | 用于帕金森病人主要症状定量检测的可穿戴***及方法 |
CN104398263A (zh) * | 2014-12-25 | 2015-03-11 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种基于近似熵和互近似熵的帕金森患者震颤症状量化评测方法 |
CN104434129A (zh) * | 2014-12-25 | 2015-03-25 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种帕金森及相关锥体外系疾病运动障碍症状量化评测装置及方法 |
CN104522949A (zh) * | 2015-01-15 | 2015-04-22 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 一种用于定量评估帕金森患者运动功能的智能手环 |
CN206197948U (zh) * | 2016-07-19 | 2017-05-31 | 泉州装备制造研究所 | 量化检测帕金森运动症状的可穿戴智能设备 |
CN206434707U (zh) * | 2016-08-06 | 2017-08-25 | 深圳市前海安测信息技术有限公司 | 用于减轻帕金森病患者手部震颤的智能手环 |
CN106344031A (zh) * | 2016-08-29 | 2017-01-25 | 常州市钱璟康复股份有限公司 | 一种基于声音反馈的步态训练与评估*** |
CN106419929A (zh) * | 2016-11-05 | 2017-02-22 | 上海大学 | 帕金森病患者姿态平衡稳定性的定量检测装置 |
CN109480857A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-03-19 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种用于帕金森病患者冻结步态检测的装置及方法 |
CN109480858A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-03-19 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种用于量化检测帕金森患者运动迟缓症状的可穿戴智能***及方法 |
CN109620250A (zh) * | 2019-02-22 | 2019-04-16 | 北京大学深圳医院 | 一种震颤检测提示帕金森患病风险手环及其使用方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111012312A (zh) | 2020-04-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111012312B (zh) | 一种便携式帕金森病运动迟缓监测干预装置及方法 | |
US11154227B2 (en) | Portable neurocognitive assessment and evaluation system | |
US9610029B2 (en) | System and method to facilitate analysis of brain injuries and disorders | |
CN109480858B (zh) | 一种用于量化检测帕金森患者运动迟缓症状的可穿戴智能***及方法 | |
Synnott et al. | WiiPD—objective home assessment of Parkinson's disease using the nintendo Wii remote | |
AU2012318730C1 (en) | System and method to facilitate analysis of brain injuries and disorders | |
CN109691983B (zh) | 一种智能帕金森患者监护*** | |
US20130060166A1 (en) | Device and method for providing hand rehabilitation and assessment of hand function | |
US20150196232A1 (en) | System and method for testing motor and cognitive performance of a human subject with a mobile device | |
CN104771164A (zh) | 运用事件相关电位仪辅助筛查轻度认知障碍的方法 | |
Karolus et al. | Facilitating bodily insights using electromyography-based biofeedback during physical activity | |
Skaramagkas et al. | Multi-modal deep learning diagnosis of parkinson’s disease—A systematic review | |
Synnott et al. | WiiPD—An approach for the objective home assessment of Parkinson's disease | |
CN112687378B (zh) | 一种帕金森病运动障碍症状监测平台及其应用 | |
CN108962379B (zh) | 一种脑神经***疾病的手机辅助检测*** | |
CA2850940C (en) | System and method to facilitate analysis of brain injuries and disorders | |
CN109717831B (zh) | 一种基于触控手势的非干扰式神经***疾病辅助检测*** | |
Zhang et al. | A novel accelerometer-based method for the real-time assessment of Parkinson's tremor | |
US10786182B2 (en) | System and method for passive remote monitoring of patients' fine motor behavior | |
Carrino et al. | Gesture segmentation and recognition with an EMG-based intimate approach-an accuracy and usability study | |
WO2017044092A1 (en) | A system and method for passive remote monitoring of patients' fine motor behavior | |
Lu et al. | Interactive interface module for cerebral palsy rehabilitation: study on the performance through machine learning | |
Medeiros et al. | A Game-Based Approach to Monitor Parkinson's Disease: The Bradykinesia Symptom Classification | |
Mattfeld | Evaluation of pedometer performance across multiple gait types using video for ground truth | |
US20240023875A1 (en) | Motion analysis and display |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |