什么是跌倒检测?跌倒检测的准确度如何?


 

▲什么是跌倒检测?跌倒检测(也称为自动跌倒检测)使用加速度计等传感器来检测运动,以识别您何时跌倒,然后向医疗警报公司的监控中心发送警报,告知您需要帮助。几乎每家公司都在其网站上包含免责声明,声明没有任何设备是 100% 准确的,因此许多跌倒警报设备还包含帮助按钮,以防设备无法记录您的跌倒情况。

▲关于老年人跌倒的事实

➤据报道,每年约有 3,600 万名老年人跌倒,导致超过 32,000 人死亡。

➤每年,约有 300 万老年人因跌倒受伤而在急诊室接受治疗。

➤每五次跌倒就有一次会造成伤害,例如骨折或头部受伤。

➤每年至少有 300,000 名老年人因髋部骨折住院。

➤超过 95% 的髋部骨折是由跌倒引起的——通常是侧向跌倒。

➤女性比男性更容易跌倒,占所有髋部骨折的四分之三。

 

 

▲跌倒检测如何工作?

 

跌倒检测使用可穿戴设备(通常是项链、手表、腰带等)来检测佩戴者何时跌倒并自动发送帮助。虽然一些医疗警报智能手表支持跌倒检测,但 2021 年和 2023 年的研究表明,戴在脖子上的跌倒检测比戴在手腕上的跌倒检测更准确。 

 

专家普遍认为,佩戴跌倒检测设备的最佳方式是将项链挂在胸前和胸骨上方,以确保准确性。

 

根据 2021 年的系统综述,跌倒检测技术通常包括加速度计和其他先进传感器(例如气压计),用于感测速度、下降角度和气压的轻微变化,以检测跌倒。这些设备从这些传感器获取数据,并将信息输入到算法中,以确定是否确实发生了跌倒。 如果设备确认确实发生跌倒,它会联系公司的监控中心,联系医疗警报用户,并通知联系人或在需要时发送医疗帮助。


▲跌倒警报系统的类型

 

跌倒警报系统主要分为两大类:可穿戴传感器和环境传感器。坠落检测可穿戴设备(例如吊坠项链、手表和腕带设备)以及夹式医疗警报器使用加速计来检测可能表明跌倒的快速向下运动。它们通常还包括手动警报按钮。由于跌倒检测并非 100% 准确,我们的团队建议在能够确保警报已发送至监控中心时按下警报按钮。

 

家庭环境传感器使用摄像机来监控用户的运动并检测跌倒。 如果跌倒事件被传输到监控中心,代表通常会打电话给用户进行检查,然后再通知联系人或呼叫紧急服务,但这可能取决于用户的偏好和风险因素。

 

可穿戴设备通常比环境传感器更具成本效益且用途广泛。 不过,可穿戴跌倒检测设备的准确性确实取决于类型和放置位置。 当佩戴在身体高处(胸部附近或更高)时,跌倒检测最准确;当佩戴在身体低处(例如手腕上)时,跌倒检测最不准确,但腕部设备的技术正在迅速改进。 

 

▲跌倒检测的准确度如何?

 

请注意,如果您掉落设备或设备从桌子上掉下来,可能会出现误报(当设备错误地检测到未发生的跌倒时)。

 

这项 2020 年研究调查发现跌倒检测设备的平均准确率为 93%,但数字各不相同。 这项 2017 年的研究发现平均准确率为 80%,而这项 2018 年对 22 项不同研究的回顾发现,为了达到跌倒检测系统的标准准确率,需要进行更多的实际研究。 一般来说,研究人员认为它不是 100% 准确,但非常接近。

 

 ▲为什么跌倒检测很重要?

 

在我们的调查中,自动跌倒检测是受访者希望医疗警报系统中最受欢迎的特殊功能。如果有人跌倒并长时间躺在地上,跌倒警报系统可以防止脱水、体温过低和压疮等负面后果。

 

“视力、听力和平衡能力的损伤会使老年人比其他人更容易跌倒,”诺斯韦尔健康中心住院服务主任、霍夫斯特拉/诺斯韦尔扎克医学院医学副教授 Liron Sinvani 医学博士说。 在纽约市地区。 “那些患有骨关节炎或头晕等疾病,或服用多种药物的人,跌倒的风险也更大。”

 

▲选择跌倒检测设备时要考虑什么

 

以下是在决定哪种跌倒警报系统最适合您或您的护理接受者的需求时需要考虑的一些最重要的考虑因素。

 

 


→准确性和可靠性

 

该设备准确检测真实跌倒的能力,同时最大限度地减少错误警报的能力是一个核心问题。寻找使用多个传感器并已发表临床研究的监测设备,验证其在不同跌倒场景中的准确性,例如与站立位置相比,从椅子上摔倒时的准确性。将加速度计与陀螺仪等其他传感器相结合的设备往往可以提供更高的跌倒检测精度。
 

→检测速度

 

更快地检测跌倒事件并将紧急情况传输给联系人或急救人员,以便更早进行干预。优先考虑具有与监控中心快速连接的最佳记录的设备(最好在 30 秒或更短的时间内)。
 

→范围和 GPS 功能考虑室内和室外用例。

 

依赖固定基站的设备的范围有限,而带有 GPS 的可穿戴设备则允许随时随地进行位置跟踪和紧急情况检测。在决定范围需求时评估用户的活动水平和跌倒风险。
 

→人体工学和耐磨性该设备应该重量轻、舒适且易于用户操作。

 

腕带装置和吊坠项链的珠宝卡扣等美观精致且时尚的装置更加人性化,因为它们与用户的日常穿着融为一体。防水医疗警报设备也更实用,可以为厨房和浴室等高风险区域提供更好的保护。 较长的电池寿命可以最大限度地缩短显示器关闭充电所需的时间,而提醒警报可以帮助用户进行日常活动,例如药物和预约提醒,也有助于提高依从性。


→用户界面和显示内容直观、用户友好的界面对于认知障碍者尤其重要。

 

寻找具有可定制文本大小选项的清晰、简单的显示。还应该提供声音指导和警报。

 

 


内容来源网络,侵删:https://www.ncoa.org/adviser/medical-alert-systems/best-medical-alert-systems-fall-detection/https://www.marketwatch.com/guides/medical-alert-systems/best-medical-alert-systems-fall-detection/

Aziz, Omar, et al. Validation of Accuracy of SVM-Based Fall Detection System Using Real-World Fall and Non-Fall Datasets. PLoS One. July 5, 2017. Found on the internet at https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0180318

Javier González-Cañete, Francisco and Casilari, Eduardo. A Feasibility Study of the Use of Smartwatches in Wearable Fall Detection Systems. Sensors. March 23, 2021. Found on the internet at https://www.mdpi.com/1424-8220/21/6/2254Lee, Yongkuk, et al. Experimental Study: Deep Learning-Based Fall Monitoring among Older Adults with Skin-Wearable Electronics. Sensors. March 2023. Found on the internet at https://www.mdpi.com/1424-8220/23/8/3983Warrington, Joseph D., et al. Are Wearable Devices Effective for Preventing and Detecting Falls: An Umbrella Review. BMC Public Health. Nov. 14, 2021. Found on the internet at https://bmcpublichealth.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12889-021-12169-7
 

▲与跌倒检测相关的其他研究

 

研究一

      

罗马大学Valeria Belluscio等人围绕“走路”开展了一项功能性近红外光谱(fNIRS)和多惯性测量单元(IMUs)的联合研究,他们邀请了20名健康青年人佩戴Brite便携式近红外脑成像设备执行直线和曲线行走轨迹。使用功能近红外光谱评估前额叶皮层(PFC)激活,同时使用四个惯性测量单元评估步态质量。结果表明,在直线行走过程中,特别是当对任务有较高的注意力需求时,PFC的氧合血红蛋白浓度增加。沿曲线轨迹行走导致PFC更加活跃,运动表现下降。

 

 

研究二
      普通人走路值得研究,特殊群体的步态更是引起了研究者的关注。诺森比亚大学Rodrigo Vitorio等人就对帕金森症患者的步态进行了研究,他们使用SAGA脑电采集分析和Brite便携式近红外脑成像设备,监测不同的提示策略(如视觉、听觉、触觉等)对帕金森疾患者步态提升的有效性。



研究三
      不只是视觉、听觉、触觉等各种提示策略,某些药物对帕金森病患者行走也有着重大的改善。圣保罗州立大学Diego Orcioli-Silva等人利用Octamon便携式近红外脑成像设备研究了多巴胺能药物对帕金森病患者无障碍行走和避障过程中皮质活动的影响。通过组合功能性近红外光谱(fNIRS)和脑电图(EEG)系统以及步态参数来计算皮质活动。结果表明,在避障过程中,帕金森病会妨碍 PFC 的激活,而多巴胺能药物会促使其更加活跃。帕金森病的药物通过增加后顶叶皮层 (CPz) 活动来增加步行过程中的感觉运动整合。

 

研究四
      同样是受神经系统类疾病的困扰,中风患者的步行恢复也是广大科研人员研究的重点。目前主动康复可以利用EEG信号识别患者的左右腿运动意图,从而帮助中风患者进行康复训练,而如何提高识别精度就成了关键的一环。宁波大学董芳艳等人提出了一种基于运动想象脑电信号的分类方法,使患者能够准确地控制左右腿。

      借助SAGA脑电采集分析设备对信号进行时频分析和事件相关去同步/同步(ERD/S)分析,再经过一系列的工具筛选,将所提出的性能优异的分类器应用于下肢康复机器人的主动控制策略中。通过测试,两名健康志愿者控制左腿和右腿的平均准确率达到了94.6%以上。

 

 

维拓启创脑机接口相关设备

 

Brite MKⅢ便携式近红外脑成像系统

 

佩带方便轻便─体化设计重量仅300g,佩带方便

运动矫正集成6轴运动传感器,矫正头部运动对数据的干扰

全脑覆盖最大支持54通道,可同时测量多个大脑区域

多人同步系统软件可以同步连接多个设备,实现多人超扫描

无线传输实时无线蓝牙传输,可在移动中测量

适用性广光强可调,适用于各年龄段的研究需要

 

SAGA 32+/64+便携式脑电采集分析系统

 

便携可穿戴单模块仅重700g,肩带和放大器支架协同实现可穿戴。

高质量数据纯直流放大器,硬件不做滤波,可获得高质量的原始数据。

适配多种电极凝胶电极、环形凝胶电极、水电极以及独特的环耳电极可选。

主动屏蔽抗干扰主动屏蔽电缆结合重力感应技术,规避了工频和运动干扰。

24小时不间断测试系统支持电池供电模式,电池更换过程中测试不中断。

多种生理传感器接入脑电、高密度肌电、心电、眼电、加速度等生理数据同步测量。

 

SAGA 32+/64+高密度肌电测量系统

 

单模块重量仅700g,便携可穿戴

可定制多通道,两台设备可并联使用

集成肌电、脑电等多种生理信号

主动屏蔽抗干扰,可移动实时测量

硬件不做滤波,数据质量高

电池供电,24小时不间断测试

 

 

PortaLite MKII双通道无线肌肉血氧系统

 

同时监测双传感器设计,可同时采集两个部位的数据

佩带方便轻便一体化设计,包含两个传感器重量仅236g

无线传输实时蓝牙无线传输数据,支持离线记录超250h数据

运动矫正可添加运动传感器,实时获取位置和方向数据

多人同步系统软件可以同步连接多个设备,实现多人超扫描

短距通道内置短距通道,可去除头皮血流对脑研究的干扰

 

如需了解更多产品详情,欢迎留言或致电010-64696177。

 

 

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关键词:

跌倒检测,步态分析,动作捕捉,肢体控制,跌倒报警,维拓启创

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