课题基金 / 基金详情

消费类惯性传感器高精度双脚步态分析技术及其在帕金森病康复的研究

批准号:
42104038
项目类别:
青年科学基金项目(C类)
资助金额:
30.0 万元
负责人:
张鹏
依托单位:
学科分类:
应用大地测量学
结题年份:
2024
批准年份:
2021
项目状态:
已结题
项目参与者:
张鹏

项目摘要

结项摘要

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中文摘要
随着我国人口老龄化,帕金森病患病人数急剧上升。帕金森病人均有不同程度的步态失调症状,而行走能力直接决定了病人生活的独立性和生活质量,因此,帮助帕金森病人恢复行走能力是帕金森康复的工作核心之一。尽管目前已经有很多步态分析装置,但是大都是在实验室条件下使用,研究对象、研究时间、研究范围都十分有限。要解决这些问题需要一种实时便捷的,可长期使用的,能提供精确可量化参数的步态分析设备。本课题提出了一种基于消费类运动传感器阵列的脚上可穿戴步态分析技术,并提出优于1cm空间精度的双脚步态研究方法,以满足专业应用的需求。该系统的建立将会在新的精度上体现更为丰富的人体信息,结合肌电信号,建立不同阶段帕金森病人步态参数—肌电信号模型,有望通过步态信息揭示更多的病理现象。本课题将利用这一步态量测系统对帕金森病人进行研究,武汉大学中南医院在帕金森病康复研究方面积累了丰富经验,将在临床上对于该系统进行实验验证。
英文摘要
With the aging of China's population, the number of people with Parkinson's disease has increased dramatically. Parkinson's patients all have different degrees of gait disorders, and the ability to walk directly determines the patient's independence and quality of life, therefore, helping Parkinson's patients to restore their walking ability is one of the core work of Parkinson's rehabilitation. Although there are many gait analysis devices, most of them are used under laboratory conditions, and the research objects, research time, and research scope are very limited. To solve these problems, a real-time, convenient, long-term useable gait analysis device that can provide accurate and quantifiable parameters is needed. This subject proposes a wearable gait analysis technology based on consumer motion sensor arrays, and proposes a two-foot gait research method with a spatial accuracy of better than 1cm to meet the needs of professional applications. The establishment of this system will reflect richer information of human body with new accuracy, and combine with EMG signals to establish gait parameters-EMG signal models of Parkinson's patients in different stages, which is expected to reveal more pathological phenomena through gait information. This project will use this gait measurement system to study Parkinson's patients. Wuhan University Zhongnan Hospital has accumulated rich experience in Parkinson's disease rehabilitation research and will experimentally validate this system in the clinical setting.
本课题研发了一套使用低成本的消费级惯性传感器的高精度步态分析系统,并实现了高精度的步态分析的方法。该系统的一个关键是一个新的多层次信息融合架构和对人行走约束的提取。信息融合架构包括来自传感器层面、单脚层面和双脚层面的数据融合。为了实现这种融合,提出了两个基于步态特征的运动约束,包括脚跟脚尖硬距离约束和双脚间的软距离约束。为了实现这些约束,构建了一套约束卡尔曼滤波器。通过使用多个10元级别的惯性测量单元,设计了相应的硬件系统。实际测试结果表明,步长和步高的估计精度分别达到1.5厘米和1.0厘米(均方根误差),显著提高了低成本惯性传感器系统的步态量测精度。课题负责人将多传感器融合技术应用在胶囊机器人定位系统中,项目所研究的多传感器融合算法为基于磁传感器阵列的胶囊机器人定位系统提供了技术基础。本课题所提出步态参数优化方法不仅提高了步态参数空间精度而且还提高了单兵导航定位精度,课题组研发的基于室内足绑可穿戴定位系统,成为湖北省消防救援科技重点扶持项目,成功应用在国内规模最大的武汉消防支队,并入选“数字中国”十佳首展成果被人民日报报道。
基于可穿戴传感器阵列的胶囊机器人肠道定位建模方法研究
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    0万元
  • 批准年份:
    2024
  • 负责人:
    张鹏
  • 依托单位:
消费类惯性传感器高精度双脚步态分析技术及其在帕金森病康复的研究
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    --
  • 资助金额:
    30万元
  • 批准年份:
    2021
  • 负责人:
    张鹏
  • 依托单位:
流域尺度圆口铜鱼栖息地模拟及其时空动态影响机制研究
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    58万元
  • 批准年份:
    2021
  • 负责人:
    张鹏
  • 依托单位:
KIAA1199在乳酸介导的前列腺癌血管生成中的作用和机制研究
  • 批准号:
    81902596
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万元
  • 批准年份:
    2019
  • 负责人:
    张鹏
  • 依托单位:
国内基金
海外基金