[發明專利]穿戴式人體手臂震顫檢測裝置及其信號處理方法無效
| 申請號: | 200910144371.6 | 申請日: | 2009-08-04 |
| 公開(公告)號: | CN101612044A | 公開(公告)日: | 2009-12-30 |
| 發明(設計)人: | 孫建;葛運建;余永;梁文淵;馮勇;宋全軍;孫玉蘋;王以俊;陳仁兵;劉利民;王樂臨 | 申請(專利權)人: | 中國科學院合肥物質科學研究院 |
| 主分類號: | A61B5/11 | 分類號: | A61B5/11 |
| 代理公司: | 合肥天明專利事務所 | 代理人: | 奚華保 |
| 地址: | 230031安徽省*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 穿戴 人體 手臂 震顫 檢測 裝置 及其 信號 處理 方法 | ||
技術領域
本發明屬于人體生理檢測設備,尤其涉及一種具有無線通信、穿戴方便、能夠實時檢測人體手臂震顫運動的穿戴式人體手臂震顫檢測裝置及其信號處理方法。
背景技術
震顫是一種不自主的、有節律性的、近似正弦往返擺動的肢體運動。40歲以上的中老年人有5%的人患有震顫疾病,特別是帕金森氏病,為近一二十年發病率呈上升趨勢的常見病。震顫常見與人的肢體特別是手臂,影響精細動作、書寫和餐飲,嚴重時可對病人的日常生活、工作、社會交往等帶來諸多不便。
手臂震顫度是一種能夠客觀評價人體手臂震顫程度的定量指標,這個指標是根據人體手臂能傳遞人體重要醫學信息的特性而發明的,可用作健康檢查、體能測試、康復評定,以及心理測試的一項新的重要指標。手臂震顫度需要有專用的儀器進行客觀的測定,為了便于普及應用,檢測設備和測試過程應盡可能簡便可靠。
目前為止,國內外有關于人體手臂震顫檢測設備的研究相對較少,市場上還未出現商用的人體手臂震顫檢測裝置。上海交通大學、大連理工大學、清華大學在20世紀80年代進行了有關于手臂穩定度的相關研究,分別設計出簡易的手臂穩定度檢測裝置。但這些裝置體積龐大、無法滿足“便攜式”要求;所采用的傳感器種類過少,檢測功能過于簡單,而檢測過程過于復雜。Harry?C.Powell等人在《IEEETRANSACTIONS?ON?BIOMEDICAL?CIRCUITS?AND?SYSTEMS》2009年4月第3卷第2期刊登的論文“On-Body?Inertial?Sensing?and?Signal?Processing?for?Clinical?Assessment?ofTremor”公布一種檢測震顫運動的裝置TEMPO,是目前該領域最先進的實驗室研究成果;該裝置采用MEMS加速度傳感器作為采集裝置,利用無線通信模塊傳輸數據,可以測量手臂腕部和腰部的震顫運動信息。
現有技術中的人體手臂震顫檢測裝置存在如下問題:1.所采用的傳感器種類過少,獲取的信息不足,無法獲取用于衡量手臂震顫度的肘部、腕部和手部的角速度信息以及傾角信息,不能充分反映人體手臂震顫運動特征;2.震顫信號的處理方法過于簡化,無法實時獲取反映震顫運動的震頻、頻譜等相關參數;3.檢測過程過于復雜,檢測功能又過于簡化;4.無法滿足“便攜式”要求,無法普及實用。
發明內容
本發明的目的在于克服上述不足,公布一種穿戴式人體手臂震顫檢測裝置及其信號處理方法,實時檢測震顫患者的震顫運動信息;確定手臂震顫度,為醫生診斷震顫患者的病情提供診斷依據;同時,該裝置也可以為震顫運動的抑制提供參考信息。
本發明的技術方案是:穿戴式人體手臂震顫檢測裝置,該裝置由震顫信號檢測系統和震顫信號處理系統組成;所述震顫信號檢測系統包括肘關節震顫檢測系統、腕關節震顫檢測系統和手部震顫檢測系統,檢測系統采用獨立模塊結構,其中的DSP處理器單元與各自的傳感器模塊、無線通信單元和供電單元相聯接;所述震顫信號處理系統包括DSP中央處理器和與之相連的無線通信單元和顯示器;檢測系統中的DSP處理器單元經無線通信單元與所述震顫信號處理系統中的DSP中央處理器單元聯接。
震顫信號處理方法,采用“兩階段”自適應濾波算法,獲取患者手臂的正常運動信息和震顫運動信息;
所述肘關節震顫檢測系統的傳感器模塊包括依次連接的多軸向加速度傳感器、多軸向陀螺儀、多軸向傾角儀;
所述腕關節震顫檢測系統的傳感器模塊包括依次連接的多軸向加速度傳感器、多軸向陀螺儀、多軸向傾角儀;
所述手部震顫檢測系統的傳感器模塊包括依次連接的三個多軸向加速度傳感器,分別用于測量食指、中指以及無名指的加速度信息;
所述震顫信號檢測系統設有與PC機通信的USB接口;
所述震顫信號處理系統設有與PC機通信的USB接口;
所述震顫信號處理系統設有用于保存手臂運動數據的存儲模塊。
所述震顫信號處理系統設有語言報讀器,與顯示器配合使用,報出患者手臂正常運動和震顫運動的相關參數。
所述“兩階段”自適應濾波算法,分為兩個階段;第一階段,采用“Kalman濾波算法”,濾除高頻的震顫運動信號,剩余信號就是低頻的正常運動信號;第二階段,正常運動信號已經被濾除,剩余信號是震顫運動信號,利用“擴展加權傅立葉變換算法”估算震顫參數,如震顫幅度、時變頻率等參數;
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