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一种基于下肢关节力矩估计的关节磨损情况分析系统   0    0

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专利申请流程有哪些步骤?
专利申请流程图
申请
申请号:指国家知识产权局受理一件专利申请时给予该专利申请的一个标示号码。唯一性原则。
申请日:提出专利申请之日。
2020-10-10
申请公布
申请公布指发明专利申请经初步审查合格后,自申请日(或优先权日)起18个月期满时的公布或根据申请人的请求提前进行的公布。
申请公布号:专利申请过程中,在尚未取得专利授权之前,国家专利局《专利公报》公开专利时的编号。
申请公布日:申请公开的日期,即在专利公报上予以公开的日期。
2021-01-19
授权
授权指对发明专利申请经实质审查没有发现驳回理由,授予发明专利权;或对实用新型或外观设计专利申请经初步审查没有发现驳回理由,授予实用新型专利权或外观设计专利权。
2022-05-31
预估到期
发明专利权的期限为二十年,实用新型专利权期限为十年,外观设计专利权期限为十五年,均自申请日起计算。专利届满后法律终止保护。
2040-10-10
基本信息
有效性 有效专利 专利类型 发明专利
申请号 CN202011078147.4 申请日 2020-10-10
公开/公告号 CN112155552B 公开/公告日 2022-05-31
授权日 2022-05-31 预估到期日 2040-10-10
申请年 2020年 公开/公告年 2022年
缴费截止日
分类号 A61B5/103A61B5/11A61B5/00 主分类号 A61B5/103
是否联合申请 独立申请 文献类型号 B
独权数量 1 从权数量 2
权利要求数量 3 非专利引证数量 1
引用专利数量 1 被引证专利数量 0
非专利引证 1、2018.11.01Robert J. Savage et.al..Prolongedrunning increases knee moments insidestepping and cutting manoeuvres insport《.Journal of Science and Medicine inSport》.2017,(第21期),;
引用专利 WO2018198066A 被引证专利
专利权维持 2 专利申请国编码 CN
专利事件 事务标签 公开、实质审查、授权
申请人信息
申请人 第一申请人
专利权人 杭州电子科技大学 当前专利权人 杭州电子科技大学
发明人 董林玺、王佳松、刘超然、杨伟煌、王高峰 第一发明人 董林玺
地址 浙江省杭州市钱塘新区白杨街道2号大街 邮编 310018
申请人数量 1 发明人数量 5
申请人所在省 浙江省 申请人所在市 浙江省杭州市
代理人信息
代理机构
专利代理机构是经省专利管理局审核,国家知识产权局批准设立,可以接受委托人的委托,在委托权限范围内以委托人的名义办理专利申请或其他专利事务的服务机构。
浙江千克知识产权代理有限公司 代理人
专利代理师是代理他人进行专利申请和办理其他专利事务,取得一定资格的人。
周希良
摘要
本发明公开了一种基于下肢关节力矩估计的关节磨损情况分析系统。本发明通过采集使用者运动过程中的下肢运动参数,来估计下肢关节力矩。然后根据估计的膝关节力矩实时分析膝关节磨损较大的时刻,并在该时刻给出实时的提醒,建议使用者改变运动方式、降低运动强度或停止运动,从而避免膝关节磨损得更严重,进而起到保护膝关节的作用。该系统具有使用方便、成本低的优点。
  • 摘要附图
    一种基于下肢关节力矩估计的关节磨损情况分析系统
  • 说明书附图:图1
    一种基于下肢关节力矩估计的关节磨损情况分析系统
  • 说明书附图:图2a
    一种基于下肢关节力矩估计的关节磨损情况分析系统
  • 说明书附图:图2b
    一种基于下肢关节力矩估计的关节磨损情况分析系统
  • 说明书附图:图3
    一种基于下肢关节力矩估计的关节磨损情况分析系统
  • 说明书附图:图4
    一种基于下肢关节力矩估计的关节磨损情况分析系统
  • 说明书附图:图5
    一种基于下肢关节力矩估计的关节磨损情况分析系统
  • 说明书附图:图6
    一种基于下肢关节力矩估计的关节磨损情况分析系统
  • 说明书附图:图7
    一种基于下肢关节力矩估计的关节磨损情况分析系统
  • 说明书附图:图8
    一种基于下肢关节力矩估计的关节磨损情况分析系统
  • 说明书附图:图9
    一种基于下肢关节力矩估计的关节磨损情况分析系统
法律状态
序号 法律状态公告日 法律状态 法律状态信息
1 2022-05-31 授权
2 2021-01-19 实质审查的生效 IPC(主分类): A61B 5/103 专利申请号: 202011078147.4 申请日: 2020.10.10
3 2021-01-01 公开
权利要求
权利要求书是申请文件最核心的部分,是申请人向国家申请保护他的发明创造及划定保护范围的文件。
1.一种基于下肢关节力矩估计的关节磨损情况分析系统,其特征在于,包括:
数据采集模块,用于获取下肢运动参数和计算下肢静态参数;
数据处理模块,根据下肢参数,运用关节力矩估计方法,完成膝关节力矩的估计,并根据所述膝关节力矩,分析膝关节的磨损情况;
所述的下肢运动参数包括:
薄膜压力传感器测得的脚底压力数据p1、p2、p3、p4,惯性传感器测得的足部质心加速度afoot、足部质心角速度ωfoot、小腿质心加速度aleg和小腿质心角速度ωleg;
所述的下肢静态参数包括:
足部质心centerfoot、小腿质心centerleg、足部质量mfoot、小腿质量mleg、足部转动惯量Ifoot和小腿转动惯量Ileg;
所述的关节力矩估计方法具体是:
分析下肢中的脚节段、小腿节段,根据下肢运动参数,估计脚节段中踝关节的力矩;
根据下肢运动参数和所述脚节段中踝关节的力矩,估计小腿节段中膝关节的力矩;
所述的分析膝关节的磨损情况具体是:
Step1:获取使用者在各种运动下的膝关节力矩大小的范围,然后把这个范围分成多个小范围;
Step2:每一个采样周期内会得到一个对应的膝关节力矩;在使用者开始运动后,对每个采样周期内的膝关节力矩按所述step1的范围进行归类并计数;
Step3:每隔一段时间,给出每个范围内的计数,并计算每个范围内的计数占总计数的百分比。

2.根据权利要求1所述的一种基于下肢关节力矩估计的关节磨损情况分析系统,其特征在于:
所述估计脚节段中踝关节的力矩,具体是:
对所述足部质心角速度ωfoot进行积分,得到实时的脚节段角度θfoot;
根据所述压力数据p1、p2、p3、p4、所述足部质心加速度afoot、所述足部质量mfoot,对脚节段进行受力分析,分析得到小腿节段中的踝关节对脚节段中的踝关节的水平作用力F11、垂直作用力F12;
根据每个薄膜压力传感器到踝关节在鞋垫平面的投影点的水平距离、脚节段中踝关节与足部质心的距离、所述脚节段角度θfoot,计算得到每个压力对所述足部质心的力臂L1~L4和所述水平、垂直作用力F11、F12对所述足部质心的力臂L5、L6;
根据所述压力数据p1、p2、p3、p4、所述水平、垂直作用力F11、F12、所述力臂L1~L6、所述足部质心角速度ωfoot、所述足部转动惯量Ifoot,对脚节段进行逆动力学分析,分析得到脚节段中踝关节的力矩Mankle。

3.根据权利要求2所述的一种基于下肢关节力矩估计的关节磨损情况分析系统,其特征在于:
所述估计小腿节段中膝关节的力矩,具体是:
对所述小腿质心角速度ωleg进行积分,得到实时的小腿节段角度θleg;
根据所述作用力F11、F12、所述小腿质心加速度aleg、所述小腿质量mleg,对小腿节段进行受力分析,分析得到大腿节段中的膝关节对小腿节段中的膝关节的水平作用力F21、垂直作用力F22;
根据小腿节段中踝关节与小腿质心的距离、小腿节段中膝关节与小腿质心的距离、所述小腿节段角度θleg,计算得到所述作用力F11、F12对所述小腿质心的力臂L7、L8,所述作用力F21、F22对所述小腿质心的力臂L9、L10;
根据所述作用力F11、F12、F21、F22、所述力臂L7~L10、所述小腿质心角速度ωleg、所述小腿转动惯量Ileg、所述脚节段中踝关节的力矩Mankle,对小腿节段进行逆动力学分析,分析得到小腿节段中踝关节的力矩Mknee。
说明书

技术领域

[0001] 本发明涉及运动状态下的生物信息感知技术领域,具体地说,是一种基于下肢关节力矩估计的关节磨损情况分析系统。

背景技术

[0002] 据可靠消息,我国骨性膝关节炎的患病率大约为8.1%,随着老龄化日趋严重,该比例还会持续上升。除此之外,该症状也有明显的年轻化趋势,这主要由不合理的运动导致的关节磨损造成。而关节的磨损和关节受到的力矩大小密切相关,因此,需要一种可穿戴设备来实时监测运动过程中的膝关节力矩。为了让这类设备得到广泛应用,设备必须具备成本低、功耗低、适合日常使用并且用起来方便的特点。
[0003] 目前,标准的计算膝关节力矩的方法,是利用逆动力学来计算,然而,基于逆动力学的现有技术在采集足底压力数据和下肢加速度、角速度、位移等数据时,使用的是只能在实验室环境下使用的脚底测力板和动作捕捉系统,难以应用到日常生活。另有一些可穿戴设备虽然可以用于步态分析,但是缺少具体的、详细的膝关节力矩估计过程,或是缺少对运动过程中的膝关节力矩的实时分析,从而不能得出膝关节实时的磨损情况。因此使用者在运动过程中的膝关节磨损较大的时刻不能得到实时的提醒,也就存在加重膝关节磨损的潜在问题。

发明内容

[0004] 本发明针对现有技术中的不足,提供了一种基于下肢关节力矩估计的关节磨损情况分析系统。该系统通过分析膝关节力矩大小在运动过程中的变化,给出实时的膝关节使用、磨损情况,并在适当时刻给出提醒,从而保护膝关节。
[0005] 本发明包括
[0006] 数据采集模块,用于获取下肢运动参数和计算下肢静态参数。
[0007] 数据处理模块,根据下肢参数,运用关节力矩估计方法,完成膝关节力矩的估计,并根据所述膝关节力矩,分析膝关节的磨损情况。
[0008] 所述的下肢运动参数包括:
[0009] 薄膜压力传感器测得的脚底压力数据p1、p2、p3、p4,惯性传感器测得的足部质心加速度afoot、足部质心角速度ωfoot、小腿质心加速度aleg和小腿质心角速度ωleg。
[0010] 所述的静态下肢参数包括:
[0011] 足部质心centerfoot、小腿质心centerleg、足部质量mfoot、小腿质量mleg、足部转动惯量Ifoot和小腿转动惯量Ileg。
[0012] 所述的关节力矩估计方法具体是:
[0013] 分析下肢中的脚节段、小腿节段,根据下肢运动参数,估计脚节段中踝关节的力矩;
[0014] 根据下肢运动参数和所述脚节段中踝关节的力矩,估计小腿节段中膝关节的力矩。
[0015] 所述的分析膝关节的磨损情况具体是:
[0016] Step1:获取使用者在各种运动下的膝关节力矩大小的范围,然后把这个范围分成多个小范围。
[0017] Step2:每一个采样周期内会得到一个对应的膝关节力矩。在使用者开始运动后,对每个采样周期内的膝关节力矩按所述step1的范围进行归类并计数。
[0018] Step3:每隔一段时间,给出每个范围内的计数,并计算每个范围内的计数占总计数的百分比。
[0019] 进一步,所述估计脚节段中踝关节的力矩,具体是:
[0020] 对所述足部质心角速度ωfoot进行积分,得到实时的脚节段角度θfoot。
[0021] 根据所述压力数据p1、p2、p3、p4、所述足部质心加速度afoot、所述足部质量mfoot,对脚节段进行受力分析,分析得到小腿节段中的踝关节对脚节段中的踝关节的水平作用力F11、垂直作用力F12。
[0022] 根据每个薄膜压力传感器到踝关节在鞋垫平面的投影点的水平距离(第一次使用所述系统时直接测量获得)、脚节段中踝关节与足部质心的距离(根据国家标准计算获得)、所述脚节段角度θfoot,计算得到每个压力对所述足部质心的力臂L1~L4和所述水平、垂直作用力F11、F12对所述足部质心的力臂L5、L6。
[0023] 根据所述压力数据p1、p2、p3、p4、所述水平、垂直作用力F11、F12、所述力臂L1~L6、所述足部质心角速度ωfoot、所述足部转动惯量Ifoot,对脚节段进行逆动力学分析,分析得到脚节段中踝关节的力矩Mankle。
[0024] 进一步,所述估计小腿节段中膝关节的力矩,具体是:
[0025] 对所述小腿质心角速度ωleg进行积分,得到实时的小腿节段角度θleg。
[0026] 根据所述作用力F11、F12、所述小腿质心加速度aleg、所述小腿质量mleg,对小腿节段进行受力分析,分析得到大腿节段中的膝关节对小腿节段中的膝关节的水平作用力F21、垂直作用力F22。
[0027] 根据小腿节段中踝关节与小腿质心的距离(根据国家标准计算获得)、小腿节段中膝关节与小腿质心的距离(根据国家标准计算获得)、所述小腿节段角度θleg,计算得到所述作用力F11、F12对所述小腿质心的力臂L7、L8,所述作用力F21、F22对所述小腿质心的力臂L9、L10。
[0028] 根据所述作用力F11、F12、F21、F22、所述力臂L7~L10、所述小腿质心角速度ωleg、所述小腿转动惯量Ileg、所述脚节段中踝关节的力矩Mankle,对小腿节段进行逆动力学分析,分析得到小腿节段中踝关节的力矩Mknee。
[0029] 本发明有益效果:
[0030] 对于下肢关节力矩估计方法得到的运动过程中的下肢关节力矩,可直接用于下肢关节使用、磨损情况的分析中,从而实时关注运动过程中的关节健康状况。具体表现为在运动过程中实时分析膝关节磨损较大的时刻,并在该时刻给出实时的提醒,建议使用者改变运动方式、降低运动强度或停止运动,从而避免膝关节磨损得更严重,进而起到保护膝关节的作用。
[0031] 所述关节磨损情况分析系统,不再受限于实验室环境和其复杂的实验条件,可在日常的运动中穿戴在身上使用。此外,据计算,所述系统的成本大约为一百元,成本低。

实施方案

[0042] 下面结合附图和具体实施例对本发明的技术方案进行描述。
[0043] 如图1所示为所述下肢关节磨损情况分析系统的框架示意图。
[0044] 本发明所述下肢关节磨损情况分析系统中,具体包括:
[0045] 101数据采集模块,用于获取下肢运动参数和计算下肢静态参数。
[0046] 102数据处理模块,根据所述下肢参数,运用后面的关节力矩估计方法,完成膝关节力矩的估计。
[0047] 如图2a和图2b所示为数据采集模块101的框架示意图以及其中各个传感器在使用者下肢上的固定位置示意图,所述数据采集模块101包括:
[0048] 传感器数据获取单元111,该单元包含固定有压力传感器的鞋垫2‑3(可置于使用者的鞋子中)、惯性传感器1(需要固定在足部特定位置,靠近踝关节2‑2,该特定位置与脚跟的水平距离同足部质心与脚跟的水平距离等距,且与足部质心等高)、惯性传感器2(需要固定在小腿特定位置,该特定位置与膝关节2‑1的水平距离同小腿质心与膝关节的水平距离等距,且与小腿质心等高)。
[0049] 所述传感器数据获取单元111获取的数据包含:薄膜压力传感器测得的压力数据p1、p2、p3、p4,惯性传感器测得的足部质心加速度afoot、足部质心角速度ωfoot、小腿质心加速度aleg、小腿质心角速度ωleg;其中p1、p2对称分布于脚后跟的是跟骨,p3位于第一跖骨,p4位于第四跖骨。
[0050] 下肢参数计算单元112,该单元主要通过使用者输入的身高体重信息并根据国家标准(GB/T 17245‑2004成年人人体惯性参数)来计算相应的下肢参数,具体包括:足部质心centerfoot、小腿质心centerleg、足部质量mfoot、小腿质量mleg、足部转动惯量Ifoot、小腿转动惯量Ileg。
[0051] 如图3所示为数据处理模块102的框架示意图,包括:
[0052] 数据获取单元121,该单元主要从所述数据采集模块101获取传感器数据。
[0053] 力矩计算单元122,该单元主要处理所述数据获取单元121获得的数据,并结合下文所述下肢关节力矩估计方法进行下肢关节力矩的估计。
[0054] 关节磨损情况分析单元123,该单元的具体步骤如下:
[0055] Step1:获取使用者在各种运动下的膝关节力矩大小的范围,然后把这个范围分成多个小范围(如5个:很小、较小、中等、较大、很大)。
[0056] Step2:每一个采样周期内会得到一个对应的膝关节力矩。在使用者开始运动后,对每个采样周期内的膝关节力矩按所述step1的范围进行归类并计数。
[0057] Step3:每隔一段时间,给出每个范围内的计数,并计算每个范围内的计数占总计数的百分比。除此之外还需关注运动的时间,然后在合适时刻给出提醒(如:在范围“较大”或“很大”所占的百分比较高时给出提醒;或者在范围“中等”、“较大”、“很大”持续的时间较长时给出提醒。因为力矩越大、作用时间越长,那么对膝关节的磨损就越严重)。
[0058] Step4:计数过程中,还需记录瞬时的巨大力矩次数,并在巨大力矩发生后给出提醒,因为瞬时的巨大力矩对于膝关节的损伤是很大的。
[0059] 图4~9主要为下肢关节力矩估计方法提供具体说明。
[0060] 此外,本发明提供的一种基于下肢运动参数的下肢关节力矩估计方法,包括以下步骤:
[0061] S101对脚节段进行受力分析和逆动力学分析,估计脚节段中踝关节的力矩,具体包括:
[0062] S111对所述足部质心角速度ωfoot进行积分,得到实时的脚节段角度θfoot。
[0063]
[0064] 图6为对脚节段的受力分析图,图7为鞋垫的俯视图。
[0065] S112对脚节段进行受力分析,分析得到小腿节段中的踝关节对脚节段中的踝关节的水平作用力F11、垂直作用力F12。
[0066] 由于惯性传感器得到的是其三维坐标系中3个轴的加速度和角速度数据,只考虑人体矢状面上的加速度,以及绕人体额状轴的角速度。根据所述足部质心加速度afoot,去掉重力影响,计算得到足部前向加速度afootx和足部纵向加速度afooty,然后结合所述下肢运动参数进行脚节段受力分析(g为重力加速度):
[0067]
[0068] S113计算每个压力对所述足部质心的力臂L1~L4和所述水平、垂直作用力F11、F12对所述足部质心的力臂L5、L6。
[0069] 图6中踝关节2‑2与足部质心6‑1的距离通过国家标准计算得出,各个压力传感器7‑1、7‑2、7‑3、7‑4到足部质心的力臂以及足部质心在鞋垫平面的投影点7‑5参照图7,其中L表示脚节段角度θfoot为0时,压力传感器7‑4的力臂。
[0070] S114对脚节段进行逆动力学分析,分析得到脚节段中踝关节的力矩Mankle:
[0071] 不同θfoot下,每个力的力矩前的系数为正,也可能为负,视实际情况而定,这里以图6为例:
[0072] Mankle‑F11L5‑F12L6‑p1L1‑p2L2+p3L3+p4L4=Ifootωfoot
[0073] S102对小腿节段进行受力分析和逆动力学分析,估计小腿节段中膝关节的力矩,具体包括:
[0074] S121对所述小腿质心角速度ωleg进行积分,得到实时的小腿节段角度θleg:
[0075]
[0076] S122对小腿节段进行受力分析,分析得到大腿节段中的膝关节对小腿节段中的膝关节的水平作用力F21、垂直作用力F22:
[0077] 根据所述小腿质心加速度afoot,去掉重力影响,计算得到小腿前向加速度alegx和小腿纵向加速度alegy,然后结合所述下肢运动参数进行小腿节段受力分析(g为重力加速度):
[0078]
[0079] S123计算每个力对所述小腿质心的力臂L7~L10,
[0080] 图9中膝关节2‑1与小腿质心9‑2的距离、踝关节2‑2与小腿质心9‑1的距离均通过国家标准计算得出。
[0081] S124对小腿节段进行逆动力学分析,分析得到小腿节段中膝关节的力矩Mknee:
[0082] 这里以图9为例:
[0083] Mknee‑F21L9‑F22L10‑F11L7‑F12L8‑Mankle=Ilegωleg
[0084] 以上所述仅是本发明的其中一种实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员,在不脱离本发明方法的前提下,还可以做出若干改进和补充,这些改进和补充也应视为本发明的保护范围。

附图说明

[0032] 为能更清楚理解本发明的目的、特点和优点,以下将结合附图对本发明的较佳实施例进行详细描述,其中:
[0033] 图1为下肢关节磨损情况分析系统的框架示意图;
[0034] 图2a、图2b分别为数据采集模块101的框架示意图以及传感器固定位置示意图;
[0035] 图3为数据处理模块102的框架示意图;
[0036] 图4为下肢关节力矩估计方法的框架示意图;
[0037] 图5为估计踝关节力矩的框架示意图;
[0038] 图6为脚节段的受力分析图;
[0039] 图7为鞋垫的俯视图;
[0040] 图8为估计膝关节力矩的框架示意图;
[0041] 图9为小腿节段的受力分析图。
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