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導(dǎo) 語  

最近，由諾丁漢特倫特大學(xué)的專家創(chuàng)造的新型智能襪子和深度學(xué)習(xí)算法，可以以99.4%的準(zhǔn)確率檢測(cè)跌倒，并以94.2%的準(zhǔn)確率檢測(cè)險(xiǎn)些跌倒。這將有助于臨床醫(yī)生評(píng)估老年人的跌倒風(fēng)險(xiǎn)。

01 研究背景

跌倒會(huì)對(duì)老年人的生活質(zhì)量造成很大的負(fù)面影響。隨著老齡人口的增加，跌倒只會(huì)繼續(xù)對(duì)老年人產(chǎn)生重大影響，進(jìn)而影響他們的健康，比如在髖部骨折(跌倒后相對(duì)常見的傷害)后，估計(jì)只有36%的人能夠恢復(fù)獨(dú)立生活。此外，跌倒會(huì)使得老人信心喪失和并對(duì)跌倒產(chǎn)生恐懼，降低老人生活質(zhì)量。

因此，能夠自動(dòng)檢測(cè)跌倒具有減少長(zhǎng)時(shí)間跌倒，以及在需要時(shí)向醫(yī)療專業(yè)人員發(fā)出警報(bào)的優(yōu)勢(shì)。險(xiǎn)些跌倒被定義為發(fā)生了可糾正的失去平衡(滑倒、絆倒或絆倒)的事件。研究表明，瀕臨跌倒可以作為跌倒風(fēng)險(xiǎn)的獨(dú)立指標(biāo)。因此，臨近跌倒的檢測(cè)(絆倒檢測(cè))將非常有益，因?yàn)樵谂R近跌倒事件增加的情況下，可以通知護(hù)理人員或聯(lián)系醫(yī)療專業(yè)人員，并且可以避免跌倒。

這項(xiàng)研究的重點(diǎn)是設(shè)計(jì)、制造和測(cè)試一種新型的基于紡織品的裝置，用于監(jiān)測(cè)老年人跌倒和接近跌倒的事件。

02 研究概述

這項(xiàng)研究招募了13名健康受試者。每個(gè)參與者進(jìn)行三種類型的日常生活活動(dòng)(ADLs)，一次差點(diǎn)跌倒(絆倒)，和三種類型的跌倒，同時(shí)在每只腳上穿上一只襪子。為了對(duì)這項(xiàng)工作中收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，研究人員使用了深度學(xué)習(xí)分類器。

研究所用設(shè)備

（圖片源自論文）

從下圖a所示的加速度數(shù)據(jù)中可以清楚地看到十次摔倒的曲線特征，所有三個(gè)軸上的加速度都有變化。從第一次跌落開始，x軸的加速度最初減少了1.95g，隨后增加了1.2g。y軸和z軸的加速度分別增加了約1.3g和0.5g。b圖中顯示z軸上的角速度增加，在下落點(diǎn)最大增加約299度/秒。在墜落點(diǎn)，x軸和y軸的角速度也有所下降。x軸在40和80度/秒之間變化，y軸在100和200度/秒之間變化。

研究結(jié)果

（圖片源自論文）

下圖顯示了使用雙腳加速度和角速度數(shù)據(jù)時(shí)產(chǎn)生的混淆矩陣。從圖中可以觀察到81.6%的總體分類準(zhǔn)確度。這也表明該算法可以很容易地在ADLs和falls之間進(jìn)行分類。

研究結(jié)果

（圖片源自論文）

下圖顯示，與單獨(dú)使用加速度數(shù)據(jù)（下圖a）相比，單獨(dú)使用角速度數(shù)據(jù)（下圖b）可以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的分類。當(dāng)使用加速度數(shù)據(jù)與角速度數(shù)據(jù)的組合時(shí)（下圖c），觀察到準(zhǔn)確的跌倒分類是最好的。在所有三種情況下，坐姿到站姿都是100%準(zhǔn)確的。此外，還觀察到計(jì)時(shí)和行走測(cè)試與步行活動(dòng)之間存在一些錯(cuò)誤分類，這可能是由于活動(dòng)之間的相似性導(dǎo)致。最終，該系統(tǒng)的目的是區(qū)分ADL和跌倒，因此這種混淆不會(huì)成為實(shí)現(xiàn)該設(shè)備的障礙。

研究結(jié)果

（圖片源自論文）

03 研究意義

這項(xiàng)工作提出了一個(gè)嵌入式IMU的外套，用于跌倒和險(xiǎn)些跌倒的檢測(cè)。該技術(shù)可以以99.4%的準(zhǔn)確率檢測(cè)跌倒，并以94.2%的準(zhǔn)確率檢測(cè)險(xiǎn)些跌倒。

該項(xiàng)研究的研究員Zahra Rahemtulla博士表示：“除了檢測(cè)將要跌倒之外，重要的是，當(dāng)老年人跌倒時(shí)，他們可能會(huì)長(zhǎng)時(shí)間失去知覺或無法動(dòng)彈，無法尋求幫助。該技術(shù)可以發(fā)出警報(bào)使得老年人更快的接受治療。”