通过使用盆腔的六度F运动来预测步行稳定的边缘
Tomohito Kuroda1, Shogo Okamoto1, Yasuhiro Akiyama2
1Department of Computer Science, Tokyo Metropolitan University, 6-6, Asahigaoka, Hino 191-0065, Japan.
Sensors (Basel, Switzerland)
|November 27, 2024
概括
现在可以更容易地估计下降风险评估的稳定性边际 (MoS). 使用骨盆运动数据的新方法提供了可靠的步态稳定洞察力,不需要专门的实验室设备.
科学领域:
- 生物力学 生物力学
- 老年学是指老年学的学科.
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
背景情况:
- 老年人不稳定的步态显著增加了跌倒的风险.
- 稳定性边际 (MoS) 量化掉落风险,但需要实验室设备.
- 可访问的MoS估计对于临床和家庭环境至关重要.
研究的目的:
- 开发一种使用盆腔动力学数据估计MoS的方法.
- 为了评估这一新型MoS估计技术的准确性.
- 为行走稳定性评估提供一个更易于使用的工具.
主要方法:
- 利用从骨盆的翻译和角度速度的时间序列数据.
- 应用主要运动分析来处理多变量运动数据.
- 经验证的估计MoS与来自移动捕捉系统的测量相对应.
主要成果:
- 估计的MoS与测量值有很强的相关性 (AP:r=0.87,ML:r=0.72).
- 根平均平方误差 (RMSE) 是0.73厘米 (AP) 和0.88厘米 (ML).
- 在中侧方向的性能超过了仅使用翻译数据的先前方法.
结论:
- 盆腔运动数据可以可靠地估计MoS.
- 这种方法为实验室的MoS评估提供了一个切实可行的替代方案.
- 改善步行稳定性评估可以帮助老年人制定预防跌倒的策略.
