人工智能辅助的内传感系统用于多功能脚部医疗保健应用
Kaiyuan Xiang1,2,3, Mengjie Liu1,2, Jun Chen1,2
1Department of Psychology, Faculty of Arts and Sciences, Beijing Normal University, Zhuhai 519087, China.
ACS applied materials & interfaces
|June 12, 2024
概括
一个新的智能内使用聚合物光纤 (S-POF) 进行经济高效的实时步态监测. 这个可穿戴系统准确地分析压力,节奏和步态,为远程健康和康复提供了一个有希望的解决方案.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 可穿戴技术可穿戴技术
背景情况:
- 全球人口老龄化增加了对健康监测的需求.
- 目前的可穿戴设备具有诸如电磁辐射,复杂性和高成本等局限性.
- 需要先进的,可访问的步态监测解决方案.
研究的目的:
- 开发一个具有成本效益的,便携式,实时的智能内传感系统,用于步态监测.
- 使用Solaris集成的PMMA聚合物光纤 (S-POF) 来进行压力传感.
- 实现远程健康监测并改善康复结果.
主要方法:
- 将S-POF集成到智能内中,用于压力转换为光强度.
- 开发了一种用于智能手机集成的多通道多重传输框架.
- 采用人工智能模型进行步行模式识别和步行阶段分析.
主要成果:
- 在压力传感方面实现了高相关系数 (0.995,0.952,0.910).
- 证明了出色的耐用性 (在10,000次循环后4.8%的变化) 和耐水/耐温度.
- 获得了高精度 (96.87%) 的步态模式识别与低误差 (4.16% STP,6.25% SWP) 的步态阶段分析.
结论:
- 智能内系统S-POF为实时步态监测提供了一个便携式,具有成本效益和准确的解决方案.
- 该系统的耐用性,防水性和智能手机兼容性提高了其日常护理效用.
- 通过智能步态分析和模式识别来推进康复和医疗保健的有希望的潜力.
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