基于物联网的解决方案,用于检测和监测上交叉综合征

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 医疗信息学 医疗信息学
• 康复技术 康复技术 康复技术

背景情况:

• 久坐不动的生活方式导致长时间的坐着,增加脊柱疾病的风险,如上交叉综合征 (UCS).
• UCS与胸部形有关,可能导致严重的脊椎曲和相关的健康并发症.
• 目前的检测方法依赖于临床评估,需要改进自动化监测解决方案.

研究的目的:

• 开发和评估一个智能可穿戴背部支架的多层系统,以检测,监测和预防UCS的迹象.
• 通过自动检测和实时反来增强患者与医生的互动和协调.
• 通过提供及时的干预措施,改善患者脊柱健康管理.

主要方法:

• 将惯性测量单元 (IMU) 传感器集成到可穿戴背脊支架中,以捕获姿势数据.
• 使用机器学习分类器,包括长短期记忆 (LSTM) 模型,用于姿势分类.
• 为实时数据可视化和用户反开发移动界面.

主要成果:

• 智能可穿戴支架可以有效地检测缩的背部姿势,这表明UCS.
• 长短期记忆 (LSTM) 模型在UCS检测方面实现了高分类准确率99.3%.
• 综合系统为用户提供实时监控和反.

结论:

• 拟议的智能可穿戴背部支架系统为检测和监测上交叉综合征提供了准确和高效的方法.
• 实时数据可视化和反使用户能够更正姿势并减轻UCS相关问题.
• 这项技术有可能显著改善久坐不动的生活方式的人群中UCS的管理和预防.