开发一种可穿戴的基于袖子的系统,结合聚合物光纤传感器和LSTM网络来估计膝盖动力学

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 可穿戴技术可穿戴技术
• 康复工程 康复工程

背景情况:

• 聚合物光纤 (POF) 传感器由于其灵活性和轻量级,为可穿戴应用提供了优势.
• 将POF传感器集成到膝盖套中提出了挑战,包括诸如歇斯底里和模式合之类的非线性,使信号解释复杂化.

研究的目的:

• 开发和验证一种新的可穿戴解决方案,用于在行走时监测膝盖曲/延伸 (F/E) 模式.
• 通过使用先进的建模技术,解决膝盖套内的POF传感器中信号解释复杂性的问题.

主要方法:

• 开发了一种与聚合物光纤 (POF) 传感器集成的膝盖套.
• 一个长短期记忆 (LSTM) 网络被用来建模时间依赖性和估计膝盖角度.
• 收集了31名参与者以各种速度行走的数据,并与基于摄像头的运动捕捉系统进行了验证.

主要成果:

• 使用三个POF传感器实现了最佳性能,中位根平均平方误差 (RMSE) 为3.41°.
• 使用多个传感器通常会提高稳定性,但低于最佳的传感器放置会对准确性产生负面影响.
• LSTM模型有效地处理了传感器的非线性,并提供了准确的膝盖角度估计.

结论:

• 开发的可穿戴POF传感器系统与LSTM网络相结合,准确监测膝盖F/E模式.
• 这项技术显示出临床应用的巨大潜力,特别是在膝关节骨关节炎 (OA) 的管理中.
• 未来的研究应该专注于改进信号校准和扩大数据集,以考虑到个体解剖变异.