从离散步步时间序列计算掉落风险参数的方法,无论传感器的位置如何

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 步态分析 步态分析
• 老年学是一门学科.

背景情况:

• 传统的跌倒风险评估缺乏现实生活的步态参数.
• 惯性传感器提供与步态相关的跌倒风险参数 (FRP),但传感器的位置会影响合规性.
• 在各种条件下,Smartstep方法在步骤检测方面表现出强大.

研究的目的:

• 评估Smartstep方法在不同传感器位置计算FRP时的便利性.
• 通过腰部和手腕上的惯性传感器验证Smartstep的性能.

主要方法:

• 29名老年参与者进行了6分钟的步行测试,在腰部和手腕上使用IMU.
• 智能步骤估计了计算FRP的步骤时间.
• 结果与脚部安装的传感器进行了比较,使用精度,回忆,RMSE,ICC和协议极限.

主要成果:

• 在步骤检测方面,Smartstep实现了高精度 (99.5%) 和回忆 (95.9%).
• 脚步持续时间显示出两个位置的优秀一致性 (ICC=0.91) 和低误差 (RMSE=54 ms).
• FRP计算表明不同传感器位置之间的良好一致性.

结论:

• Smartstep对于从包括手腕在内的各种身体部位计算与步态相关的跌倒风险指标来说非常强大.
• 这种方法有助于在老年人中进行门诊步骤测量和跌倒风险评估.
• 这些发现支持使用Smartstep进行用户友好的,现实世界的步态监测.