通过智能手机传感器估计压力信息中心,用于姿势控制训练

科学领域:

• 生物力学和康复工程 生物力学和康复工程
• 可穿戴式传感器技术
• 人类运动分析 人类运动分析

背景情况:

• 对于运动障碍患者来说,姿势控制训练至关重要.
• 传统的方法往往需要专门的设备,限制了可访问性.
• 使用智能手机传感器为康复提供了一个潜在的低成本,可访问的替代方案.

研究的目的:

• 验证使用智能手机嵌入式传感器来估计压力中心 (CoP) 位移的可行性.
• 评估智能手机传感器数据对姿势控制训练的可靠性.
• 为了比较一个链接和两个链接的倒置摆形模型在估计 CoP 位移时的准确性.

主要方法:

• 智能手机传感器用于收集用于估计质量中心 (CoM) 信息的数据.
• 采用了两种COP计算模型 (一个链接和两个链接的反转).
• 估计值与在摇摆训练任务 (脚分开,脚在一起) 期间用力板测量的实际COP值进行了比较.

主要成果:

• 智能手机传感器数据有效地代表了人体的CoM信息.
• 两种模型都提供了COP位移的粗略估计,双链模型的性能优于单链模型.
• 与力板测量相比,双链模型显示的估计误差为0.70-2.01厘米 (脚间距) 和1.03-1.12厘米 (脚在一起).

结论:

• 智能手机能够估计用于姿势控制训练的CoP位移.
• 双链反向摆形模型使用智能手机传感器提供了更准确的方法.
• 这项技术为姿势康复提供了一个临床相关和可访问的工具.