针对老年人的基于传感器的移动性评估:一个多式模式框架,整合PoseNet步态动态和体内构成
Sinan Chen1,2, Lingqi Kong3, Zhaozhen Tong3
1Center of Mathematical and Data Sciences, Kobe University, 1-1 Rokkodai-cho, Nada, Kobe 657-8501, Japan.
Sensors (Basel, Switzerland)
|September 27, 2025
概括
这项研究将步态变化与老年人身体组成联系起来. 较高的肌肉质量和较低的体脂与更好的移动性相关,这表明了监测老年人的健康的新方法.
科学领域:
- 老年学和生物医学工程
- 专注于人口老龄化健康和创新的监测解决方案.
背景情况:
- 全球人口老龄化需要对老年人进行先进的健康监测.
- 传统的移动性评估方法往往是侵入性的或基于实验室的,限制了日常使用.
- 需要对老年人的流动性和健康状况进行非侵入性,持续的监测.
研究的目的:
- 在老年人中调查动态步态特征和静态身体指标之间的相关性.
- 开发和验证基于传感器的框架,用于全面监测老年人的健康状况.
- 确定关键的步态和身体构成指标,以评估移动性和健康.
主要方法:
- 实现了基于传感器的框架,将短物理性能电池 (SPPB) 与PoseNet相结合,用于动态步态分析.
- 使用的体内生物电阻装置用于静态身体组成评估 (SMI,SMM,PBF,VFA,细胞内水).
- 在19名老年参与者中分析了动态步态指标,如平均方向变化,并使用Pearson相关性分析将它们与静态身体指标相关联.
主要成果:
- 平均方向转移与骨肌肉指数 (SMI),骨肌肉质量 (SMM) 和细胞内水 (p<0.01) 正相关.
- 在平均方向变化和体脂肪百分比 (PBF) 和内脏脂肪面积 (VFA) (p<0.05) 之间观察到负相关性.
- 研究结果表明,肌肉力量增强了运动适应性,而更高的脂肪质量阻碍了动态运动.
结论:
- 多式联络框架有效地整合了动态步态和静态身体指标,以加强健康监测.
- 平均方向变化被认为是老年人有价值的动态健康指标.
- 该框架显示了早期发现肉类风险和全面评估老年人的健康的潜力.
