一种同时支持单任务和双任务计时起立行走测试的跌倒风险评估装置

技术领域

本申请涉及医疗器械技术领域，尤其是涉及一种同时支持单任务和双任务计时起立行走测试的跌倒风险评估装置。

背景技术

我国正面临严峻的人口老龄化问题，至2050年，我国65岁以上老年人口将达到4亿，占中国总人口的30％。跌倒事件在老年人中的发生率相对较高，65岁以上的社区居民中有三分之一每年都会经历跌倒，而在80岁以上的社区居民中这一占比上升至50％。跌倒已成为老年人骨折、害怕跌倒和活动受限的主要原因，造成了巨大的经济和社会负担。准确评估老年人的跌倒风险，并且进行针对性的防跌倒干预措施，可以有效降低老年人跌倒的发生率，减轻跌倒的后果。

计时起立行走测试(Timed up&Go test，TUG)是一种经临床验证并被推荐作为临床跌倒风险筛查工具的评估手段。该测试包括五个不同的执行阶段：第一阶段，受试者从椅子上站起；第二阶段，受试者往前走3米；第三阶段，受试者转身；第四阶段，受试者往回走3米；第五阶段，受试者坐回到椅子上。由于条件所限，评估患者的跌倒风险的主要指标是时间，即测量患者离开座椅到再次坐下所用的时间，肌力、步态、平衡、控制、认知、协调等方面的能力很少纳入评估范围之内。

除此之外，传统的计时起立行走测试并没有考虑认知需求与跌倒风险之间的关联。在日常生活中，行走过程中经常伴随着对话或一些认知行为等，这些认知任务或思考，对行走都会造成一定的障碍，特别是对身体功能衰退的老年人来说，行走过程中的认知任务会增加跌倒风险。因此，传统的计时起立行走测试在预测社区老年人跌倒方面的能力是有限的。为了克服这个缺陷，发展出了双任务计时起立行走测试(Timed up&Go test-Cognition，TUG-Cog)，也就是在运动行为测试中加入不同的认知任务，观察患者在认知任务下的运动表现。这一测试更适用于功能状态更好的社区老年人。运动行为测试中下达的不同难度认知任务包括“常识问答”、“简单计算”、“背诵地址”等。为了与双任务计时起立行走测试作区分，将传统的计时起立行走测试称为单任务计时起立行走测试。

中国专利申请CN112168175A公开了一种跌倒风险综合评估设备：六轴传感器可以携带在受测者左右脚部的小腿处，用于采集受测者行走时的步数、步态频率、动作变化的实时情况及变化发生的对应时间点和偏航角、仰俯角、横滚角的信息，并进行存储；两个电子计米器与接收处理器连接，采集受测者的行走动态数据，最终形成受测者的运动轨迹信息，并进行存储，接收处理器可以与计算的USB接口连接，通过计算机读取信息；两个重量变送器可以采集和显示受测者左右脚的瞬间力度值；该发明可采集多种数据，从而可以从多个角度、更加精确的评估受测者的跌倒风险。不过，该设备虽然能够收集多种运动参数测量，但是却没有结合跌倒分类模型进行跌倒风险分类，缺乏语音播报模块和数据处理模块，无法为患者显示或播报测试提示和评估结果，无法让患者在无监督的状态下进行测试。

综上所述，亟待设计一种全新的能够同时满足单任务和双任务计时起立行走测试需求的跌倒风险评估装置。

发明内容

针对现有技术存在的上述问题，本申请提供了一种同时支持单任务和双任务计时起立行走测试的跌倒风险评估装置，可以同时满足单任务和双任务计时起立行走测试的需求。双任务测试过程中，数据处理模块下达不同认知任务，由语音播报模块进行播报，患者的声音数据通过语音输入模块进行收集，通过语音识别模块进行识别和判断。患者可以在尽可能少的监督下进行测试，通过座椅的感应功能自动开始和结束测试，计算完成测试的时间；通过三个部位的加速计和压力感应鞋垫收集加速度和压力数据，通过无线通信模块进行传输。数据处理模块结合常规步行时间TUG、认知步行测试时间TUG-Cog、认知任务回答次数、正确率和回答时间进行数据分析得到双重任务成本计算值和跌倒风险分类，反映认知任务增加对移动能力的影响和有无跌倒风险分类，进一步根据单任务和双任务的加速度和压力数据进行步态分析。

本发明的技术方案如下：

一种同时支持单任务和双任务计时起立行走测试的跌倒风险评估装置，包括走道、感应式座椅、运动传感器模块、压力传感器模块、语音模块、无线通信模块、数据处理模块；

所述走道包括坐站区、行走区、转身区；所述行走区的长度为3米，位于坐站区与转身区之间；

所述感应式座椅设置在走道的坐站区，座板上设置压力传感器，即座板压力传感器；所述座板压力传感器用于检测是否有人坐在座板上；座板压力传感器通过电缆连接到无线通信模块；

所述运动传感器模块包括固定在头部、骨盆和左侧小腿三个部位的三轴加速度计；

所述压力传感器模块包括设置在足底的多个柔性压力传感器；

所述语音模块用于播报认知任务和接收语音数据；所述认知任务包括：常识问答、简单计算、背诵地址；

所述运动传感器模块、压力传感器模块、语音模块通过电缆连接到另一个相同型号的无线通信模块；

所述无线通信模块包括无线发送模块及无线接收模块，将来自座板压力传感器、运动传感器模块、压力传感器模块、语音模块的数据进行整合并发送到数据处理模块；

所述数据处理模块包括基于Muilib搭建的数据处理平台和人机交互界面；数据处理平台接收来自己无线通信模块的数据并进行处理与分析，得出步态分析结果和跌倒风险评估结果；人机交互界面用于控制测试的启停以及显示各种数据。

进一步的，所述数据处理平台包括以下功能：

(1)根据保存在数据库中的被评测对象的个人信息，选择合适的认知任务，并通过无线通信模块发送到语音模块进行播报；

(2)接收来自无线通信模块的加速度数据、压力数据、时间数据和语音数据并进行处理与分析，得出步态分析结果和双重任务成本；所述双重任务成本用于衡量增加认知任务对移动能力的影响，如果该数据为负值，表明增加认知任务对移动能力产生负面影响，该数据的绝对值越大，影响越大；

(3)将双重任务成本与跌倒风险分级结合，得出跌倒风险评估结果；

(4)根据步态分析结果推荐步行训练方式；

(5)将加速度数据、压力数据、时间数据、语音数据、步态分析结果、双重任务成本、跌倒风险评估结果保存到数据库。

进一步的，所述人机交互界面包括以下功能：

(1)校准传感器，即校准运动传感器模块的三轴加速度计和压力传感器模块的柔性压力传感器；

(2)选择测评模式；所述测评模式包括双任务模式或单任务模式；

(3)控制计时起立行走测试的开始、暂停和结束；

(4)实时显示加速度数据、压力数据、时间数据、语音数据和跌倒风险评估结果。

进一步的，所述语音模块包括以下功能：

(1)通过无线通信模块接收并播报来自数据处理模块的认知任务；

(2)接收并识别被评测对象的语音数据，并通过无线通信模块发送给数据处理模块；

(3)接收并播报来自数据处理模块的双重任务成本、步行训练方式和跌倒风险评估结果。

进一步的，工作流程如下：

S1、将压力传感器模块的柔性压力传感器设置在被测评对象的双侧足底，将运动传感器模块的三个三轴加速度计分别固定在被测评对象的头部后方、骨盆后方以及左侧小腿外侧；

S2、被评测对象坐在感应式座椅上；

S3、在数据处理模块的人机交互界面上执行校准传感器的操作；

S4、在数据处理模块的人机交互界面上选择测评模式；

S5、如果测评模式选择的是双任务模式，就执行数据扫描任务1，否则执行数据扫描任务2；所述数据扫描任务1是指采集双任务计时起立行走测试的加速度数据、压力数据、时间数据及语音数据，所述数据扫描任务2是指采集单任务计时起立行走测试的加速度数据、压力数据、时间数据及语音数据；

S6、在数据处理模块的人机交互界面下达测试开始指令；语音模块播报“开始训练”；

S7、被评测对象站立，座板压力传感器的压力信号消失，计时开始；

S8、被评测对象执行计时起立行走测试；

S9、逻辑控制模块采集计时起立行走测试中的加速度数据、压力数据、时间数据及语音数据，并通过无线通信模块发送给数据处理模块；

S10、数据处理模块接收到来自无线通信模块的数据后，执行以下任务：

(1)计算TUG和TUG_cog；所述TUG是指常规跌倒风险评估完成时间，通过单任务模式测量得到；所述TUG_cog是指认知跌倒风险评估完成时间，通过双任务模式测量得到；

(2)计算双重任务成本；

(3)根据加速度数据和压力数据进行步态分析，并将步态分析与双重任务成本相结合，选出合适的步行训练方式；

(4)评估跌倒风险，得出跌倒风险评估结果；所述跌倒风险评估结果包括：无风险、低风险、中风险、高风险；

S11、存储加速度数据、压力数据、时间数据、语音数据、双重任务成本和跌倒风险评估结果，并通过人机交互界面显示和语音模块播报的方式呈现给被评测对象。

进一步的，步骤S10的双重任务成本的计算公式如下：

进一步的，步骤S8的具体步骤如下：

S71、从坐站区开始，朝着转身区的方向直线行走；

S72、到达转身区后转身，朝着坐站区的方向直线行走；

S73、到达坐站区后转身，坐在椅子上。

进一步的，所述数据扫描任务1的步骤如下：

S81、逻辑控制模块采集座板压力传感器的数据，即座板压力值；

S82、逻辑控制模块将座板压力值与预先设定的阈值作比较，得出两者的差值；如果差值由正变为负，就执行步骤S83，否则执行步骤S81；

S83、语音模块播放来自数据处理模块的认知任务；逻辑控制模块采集压力传感器模块和运动传感器模块的数据；

S84、逻辑控制模块将座板压力值与预先设定的阈值作比较，得出两者的差值；如果差值由负变为正，就结束数据采集，否则执行步骤S83。

进一步的，所述数据扫描任务2的步骤如下：

S91、逻辑控制模块采集座板压力传感器的数据，即座板压力值；

S92、逻辑控制模块将座板压力值与预先设定的阈值作比较，得出两者的差值；如果差值由正变为负，就执行步骤S93，否则执行步骤S91；

S93、逻辑控制模块采集压力传感器模块和运动传感器模块的数据；

S94、逻辑控制模块将座板压力值与预先设定的阈值作比较，得出两者的差值；如果差值由负变为正，就结束数据采集，否则执行步骤S93。

进一步的，步骤S10的评估跌倒风险的方法如下：

如果是单任务模式，那么：

(1)当TUG≤14时，判定结果为：“无风险”；

(2)当14＜TUG≤17时，判定结果为：“低风险”；

(3)当17＜TUG≤20时，判定结果为：“中风险”；

(4)当20≤TUG时，判定结果为：“高风险”；

如果是双任务模式，那么：

(1)当TUG_cog≤15时，判定结果为：“无风险”；

(2)当15＜TUG_cog≤18时，判定结果为：“低风险”；

(3)当18＜TUG_cog≤21时，判定结果为：“中风险”；

(4)当21≤TUG时，判定结果为：“高风险”。

本发明有益的技术效果在于：

(1)可以进行单任务和双任务计时起立行走测试，自动记录完成计时起立行走测试的时间以及获取、储存、处理和分析过程中的加速度、压力以及语音数据，更高效、准确地进行跌倒风险分类并减少人力浪费；

(2)双任务计时起立行走测试可以更好地识别社区中功能情况较好的老年人的跌倒风险；

(3)可以为患者显示或播报测试提示和评估结果，让患者能够在无监督的状态下进行测试，从而了解自己的跌倒风险，提高预防跌倒意识。

附图说明

图1是走道的结构示意图；

图2是感应式座椅的结构示意图；

图3是压力传感器模块和运动传感器模块的安装位置示意图；

图4是各模块之间的连接关系图；

图5是数据处理模块的功能示意图；

图6是工作流程图；

图7是数据处理模块的逻辑关系图；

图8是跌倒风险评估的逻辑关系图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明进行具体描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1、图2所示，实施例包括走道、感应式座椅、运动传感器模块、压力传感器模块、语音模块、无线通信模块、数据处理模块。

走道的长度为5米，宽度为1米，包括坐站区、行走区、转身区；坐站区的长度为1米，宽度为1米；行走区的长度为3米，宽度为1米；转身区的长度为1米，宽度为1米；行走区位于坐站区与转身区之间。

感应式座椅设置在走道的坐站区，座板的高度为46厘米，扶手的高度为65厘米；座板上设置压力传感器，即座板压力传感器，用于检测是否有人坐在座板上。座板压力传感器通过电缆连接到无线通信模块。

如图3所示，运动传感器模块包括固定在头部、骨盆和左侧小腿三个部位的三轴加速度计，采样频率为50Hz，型号为：X16-1C。

如图3所示，压力传感器模块包括设置在足底的多个柔性压力传感器，采样频率为120Hz，型号为：F-Scan 3000E。

语音模块包括以下功能：

(1)接收并播报来自数据处理模块的常识问答、简单计算、背诵地址等认知任务；

(2)识别被评测对象的语音数据，并通过无线通信模块发送给数据处理模块；

(3)接收并播报来自数据处理模块的跌倒风险评估结果。

运动传感器模块、压力传感器模块、语音模块通过电缆连接到另一个相同型号的无线通信模块。

如图4所示，无线通信模块包括无线发送模块及无线接收模块，将来自座板压力传感器、运动传感器模块、压力传感器模块、语音模块的数据进行整合并发送到数据处理模块。

如图5所示，数据处理模块包括基于Muilib搭建的数据处理平台和人机交互界面。数据处理平台包括以下功能：

(1)根据保存在数据库中的被评测对象的个人信息，选择合适的认知任务，并通过无线通信模块发送到语音模块进行播报；

(2)接收来自无线通信模块的加速度数据、压力数据、时间数据和语音数据并进行处理与分析，得出步态分析结果和双重任务成本；所述双重任务成本用于衡量增加认知任务对移动能力的影响，如果该数据为负值，表明增加认知任务对移动能力产生负面影响，该数据的绝对值越大，影响越大；

(3)将双重任务成本与跌倒风险分级结合，得出跌倒风险评估结果；

(4)根据步态分析结果推荐步行训练方式；

(5)将加速度数据、压力数据、时间数据、语音数据、步态分析结果、双重任务成本、跌倒风险评估结果保存到数据库。

人机交互界面包括以下功能：

(1)校准传感器，即校准运动传感器模块的三轴加速度计和压力传感器模块的柔性压力传感器；

(2)选择测评模式；所述测评模式包括双任务模式或单任务模式；

(3)控制计时起立行走测试的开始、暂停和结束；

(4)实时显示加速度数据、压力数据、时间数据、语音数据和跌倒风险评估结果。

如图6所示，实施例的工作流程如下：

S1、将压力传感器模块的柔性压力传感器设置在被测评对象的双侧足底，将运动传感器模块的三个三轴加速度计分别固定在被测评对象的头部后方、骨盆后方以及左侧小腿外侧；

S2、被评测对象坐在感应式座椅上；

S3、在数据处理模块的人机交互界面上执行校准传感器的操作；

S4、在数据处理模块的人机交互界面上选择测评模式；

S5、如果测评模式选择的是双任务模式，就执行数据扫描任务1，否则执行数据扫描任务2。数据扫描任务1是指采集双任务计时起立行走测试的加速度数据、压力数据、时间数据及语音数据，具体步骤如下：

S511、逻辑控制模块采集座板压力传感器的数据，即座板压力值；

S512、逻辑控制模块将座板压力值与预先设定的阈值作比较，得出两者的差值；如果差值由正变为负，就执行步骤S513，否则执行步骤S511；

S513、语音模块播放来自数据处理模块的认知任务；逻辑控制模块采集压力传感器模块和运动传感器模块的数据；

S514、逻辑控制模块将座板压力值与预先设定的阈值作比较，得出两者的差值；如果差值由负变为正，就结束数据采集，否则执行步骤S513。

数据扫描任务2是指采集单任务计时起立行走测试的加速度数据、压力数据、时间数据及语音数据，具体步骤如下：

S521、逻辑控制模块采集座板压力传感器的数据，即座板压力值；

S522、逻辑控制模块将座板压力值与预先设定的阈值作比较，得出两者的差值；如果差值由正变为负，就执行步骤S523，否则执行步骤S521；

S523、逻辑控制模块采集压力传感器模块和运动传感器模块的数据；

S524、逻辑控制模块将座板压力值与预先设定的阈值作比较，得出两者的差值；如果差值由负变为正，就结束数据采集，否则执行步骤S523。

S6、在数据处理模块的人机交互界面下达测试开始指令；语音模块播报“开始训练”；

S7、被评测对象站立，座板压力传感器的压力信号消失，计时开始；

S8、被评测对象执行计时起立行走测试，具体步骤如下：

S81、从坐站区开始，朝着转身区的方向直线行走；

S82、到达转身区后转身，朝着坐站区的方向直线行走；

S83、到达坐站区后转身，坐在椅子上。

S9、逻辑控制模块采集计时起立行走测试中的加速度数据、压力数据、时间数据及语音数据，并通过无线通信模块发送给数据处理模块；

S10、数据处理模块接收到来自无线通信模块的数据后，执行以下任务：

(1)如图7所示，计算TUG和TUG_cog；TUG是指常规跌倒风险评估完成时间，通过单任务模式测量得到；TUG_cog是指认知跌倒风险评估完成时间，通过双任务模式测量得到；

(2)计算双重任务成本，公式如下：

双重任务成本用于衡量增加认知任务对移动能力的影响，如果该数据为负值，表明增加认知任务对移动能力产生负面影响，该数据的绝对值越大，影响越大；

(3)如图7所示，根据加速度数据和压力数据进行步态分析，并将步态分析与双重任务成本相结合，选出合适的步行训练方式；

(4)如图8所示，根据TUG和TUG_cog评估跌倒风险，得出跌倒风险评估结果，方法如下：

如果是单任务模式，那么：

当TUG≤14时，判定结果为：“无风险”；

当14＜TUG≤17时，判定结果为：“低风险”；

当17＜TUG≤20时，判定结果为：“中风险”；

当20≤TUG时，判定结果为：“高风险”；

如果是双任务模式，那么：

当TUG_cog≤15时，判定结果为：“无风险”；

当15＜TUG_cog≤18时，判定结果为：“低风险”；

当18＜TUG_cog≤21时，判定结果为：“中风险”；

当21≤TUG时，判定结果为：“高风险”。

S11、存储加速度数据、压力数据、时间数据、语音数据、双重任务成本和跌倒风险评估结果，并通过人机交互界面显示和语音模块播报的方式呈现给被评测对象。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，对于本领域的普通技术人员而言，在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节。