相關(guān)申請的交叉引用和優(yōu)先權(quán)

本申請要求來自2016年2月12日提交的第201621005052號印度臨時(shí)說明書的優(yōu)先權(quán)，其全部內(nèi)容作為一個(gè)整體通過引用并入本文。

本申請一般性地涉及步態(tài)分析的領(lǐng)域。更具體地，但不特定地，本公開涉及用于使用kinect系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)和分析人的步態(tài)參數(shù)和姿勢平衡的方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

人類步態(tài)的時(shí)間和空間參數(shù)的精確測量提供了重要的診斷和治療信息。能夠從他/她的步態(tài)參數(shù)中導(dǎo)出關(guān)于個(gè)人的生活質(zhì)量的有用信息。它還有助于檢測諸如帕金森病、骨關(guān)節(jié)炎等疾病。步態(tài)分析對于成年中風(fēng)患者的神經(jīng)康復(fù)諸如行走障礙監(jiān)測具有重要意義。由于中風(fēng)，步態(tài)速度和節(jié)奏降低，而步態(tài)周期持續(xù)時(shí)間和雙肢支撐時(shí)間增加。與對側(cè)肢體相比，偏癱肢體具有較長的擺動階段和較短的站立階段。步態(tài)運(yùn)動學(xué)可用于評估中風(fēng)患者。步態(tài)測量設(shè)備的準(zhǔn)確性是其臨床適用性的主要挑戰(zhàn)。

如今，正在使用許多系統(tǒng)來評估人的步態(tài)質(zhì)量，例如gaitrite電子墊和vicon。這些系統(tǒng)通常是非常昂貴的并且需要昂貴的維護(hù)工作。此外，為了操作這些昂貴和高質(zhì)量的步態(tài)實(shí)驗(yàn)室，需要專門的空間和訓(xùn)練有素的技術(shù)人員。因此，在臨床中，步態(tài)分析的使用至今非常有限。設(shè)備的短缺也是患者面臨的主要問題。此外，不可能在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中模擬患者的實(shí)際生活或移動需求。相比之下，基于諸如加速度計(jì)和陀螺儀的傳感器的解決方案便宜、重量輕，因此基本上易于在家中部署。這種傳感器的主要缺點(diǎn)是它們對重力、噪聲和信號漂移的固有敏感性過大。此外，這些類型的解決方案由于多個(gè)傳感器將被附接到身體上用于監(jiān)測而給患者帶來不舒服的感覺。這對這種技術(shù)在傳統(tǒng)設(shè)置中的適用性施加了巨大的限制。

類似地，測量單個(gè)肢體支撐的人的站立是非常重要的。單個(gè)肢體支撐是步態(tài)周期中體重僅由一個(gè)肢體支撐同時(shí)對側(cè)肢體向前擺動的一個(gè)階段。這個(gè)時(shí)間段分別由相反的腳趾離地和相反的腳觸地限制。在這個(gè)階段期間，腿從前面的位置走到后面的位置，并且髖部繼續(xù)延伸。這個(gè)階段主要負(fù)責(zé)搬動體重，從而嚴(yán)重影響身體平衡。單個(gè)肢體支撐階段的時(shí)間段較短表示由各種臨床病癥(骨關(guān)節(jié)炎、中風(fēng)等)引起的步態(tài)期間的平衡/控制較差。如在先前研究中報(bào)道的，通過測量單個(gè)肢體站立，可以確定膝骨關(guān)節(jié)炎患者的生命的疼痛水平、功能和質(zhì)量。降低的步態(tài)和平衡能力是影響日?；顒雍徒档酮?dú)立性的關(guān)鍵因素之一。為了評估身體平衡，使用單獨(dú)的靜態(tài)鍛煉，其中要求受試者或患者站在一只腳上，并且計(jì)算一個(gè)腿部站立持續(xù)時(shí)間作為康復(fù)測量。它被定義為靜態(tài)單個(gè)肢體站立(staticsinglelimbstance，sls)鍛煉，其中靜態(tài)sls持續(xù)時(shí)間表示姿勢穩(wěn)定性。

為了克服這些挑戰(zhàn)，研究人員試圖使用microsoftkinect^tm用于不顯眼的步態(tài)分析。microsoft的kinect^tm是作為外部接口連接到microsoft的xbox360^tm或microsoftwindows^tm計(jì)算機(jī)的外部設(shè)備。kinect^tm和相關(guān)聯(lián)的編程計(jì)算機(jī)或xbox感測、識別和利用用戶的擬人形式，使得用戶可以與軟件和媒體內(nèi)容交互，而不需要單獨(dú)的控制器。kinect可以很容易地安裝在病人的住所，用于步態(tài)監(jiān)測。大多數(shù)當(dāng)前基于kinect的方法主要集中在步態(tài)參數(shù)(gaitparameter)的提取，但它們沒有提出對諸如單個(gè)肢體支撐或雙肢體支撐等步態(tài)變量的任何深入研究。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

以下提供本公開的一些實(shí)施例的簡化概述，以便提供對實(shí)施例的基本理解。該概述不是對實(shí)施例的寬泛概述。它不旨在標(biāo)識實(shí)施例的關(guān)鍵/重要元素或描繪實(shí)施例的范圍。其唯一目的是以簡化形式呈現(xiàn)一些實(shí)施例，作為下面給出的更詳細(xì)描述的前序。

鑒于上述，本文的實(shí)施例提供了一種用于分析人的姿勢平衡的系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括3d運(yùn)動傳感器、噪聲清除模塊、存儲器和處理器。3d運(yùn)動傳感器捕獲人的骨骼數(shù)據(jù)。噪聲清除模塊從捕獲的骨骼數(shù)據(jù)中去除多個(gè)噪聲。處理器與存儲器通信。處理器還被配置為執(zhí)行以下步驟：在x平面和y平面中根據(jù)所捕獲的骨骼數(shù)據(jù)跟蹤人的腳踝坐標(biāo)；使用所跟蹤的人的腳踝坐標(biāo)來計(jì)算人的多個(gè)步態(tài)參數(shù)，其中使用基于特征向量(eigenvector)的曲率分析來計(jì)算所述步態(tài)參數(shù)；以及使用多個(gè)步態(tài)參數(shù)測量人的靜態(tài)單個(gè)肢體站立(sls)持續(xù)時(shí)間，其中所述sls持續(xù)時(shí)間指示人的姿勢平衡。

另一個(gè)實(shí)施例提供了一種用于分析人的姿勢平衡的方法。最初，使用3d運(yùn)動傳感器捕獲人的骨骼數(shù)據(jù)。在下一步驟中，使用噪聲清除模塊去除來自捕獲的骨骼數(shù)據(jù)的多個(gè)噪聲。此外，在x平面和y平面中，根據(jù)所捕獲的骨骼數(shù)據(jù)跟蹤人的腳踝坐標(biāo)。在下一步驟中，使用所跟蹤的人的腳踝坐標(biāo)計(jì)算人的多個(gè)步態(tài)參數(shù)，其中使用基于特征向量的曲率分析來計(jì)算步態(tài)參數(shù)。最后，使用多個(gè)步態(tài)參數(shù)測量人的靜態(tài)單個(gè)肢體站立(sls)持續(xù)時(shí)間，其中sls持續(xù)時(shí)間指示人的姿勢平衡。

另一個(gè)實(shí)施例提供了一種非暫時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其具有在其上實(shí)現(xiàn)的用于分析人的姿勢平衡的計(jì)算機(jī)程序。最初，使用3d運(yùn)動傳感器捕獲人的骨骼數(shù)據(jù)。在下一步驟中，使用噪聲清除模塊去除來自捕獲的骨骼數(shù)據(jù)的多個(gè)噪聲。此外，在x平面和y平面中根據(jù)所捕獲的骨骼數(shù)據(jù)跟蹤人的腳踝坐標(biāo)。在下一步驟中，使用所跟蹤的人的腳踝坐標(biāo)計(jì)算人的多個(gè)步態(tài)參數(shù)，其中使用基于特征向量的曲率分析來計(jì)算步態(tài)參數(shù)。最后，使用多個(gè)步態(tài)參數(shù)測量人的靜態(tài)單個(gè)肢體站立(sls)持續(xù)時(shí)間，其中sls持續(xù)時(shí)間指示人的姿勢平衡。

應(yīng)當(dāng)理解，前述一般性描述和以下詳細(xì)描述都僅是示例性和說明性的，而不是對所要求保護(hù)的本發(fā)明的限制。

附圖說明

當(dāng)結(jié)合附圖閱讀時(shí)，將更好地理解前述發(fā)明內(nèi)容以及優(yōu)選實(shí)施例的以下詳細(xì)描述。為了說明本發(fā)明的目的，在附圖中示出了本發(fā)明的示例性結(jié)構(gòu)；然而，本發(fā)明不限于所公開的具體方法和系統(tǒng)。在附圖中：

圖1示出了根據(jù)本公開的實(shí)施例的用于分析人的步態(tài)和姿勢平衡的系統(tǒng)的框圖；

圖2示出了根據(jù)本公開的實(shí)施例的人的完整步態(tài)周期的示意圖；

圖3a示出了根據(jù)本公開的實(shí)施例的描繪由kinect傳感器識別的關(guān)節(jié)之間的物理連接的骨骼模型；

圖3b示出根據(jù)本公開的實(shí)施例的用于記錄x、y、z坐標(biāo)的kinect坐標(biāo)系；

圖4示出了根據(jù)本公開的實(shí)施例的在x方向上的左腳踝和右腳踝變化的圖形表示；

圖5示出了根據(jù)本公開的實(shí)施例的在x方向上左腳踝的速度分布曲線以及其變化；

圖6示出了根據(jù)本公開的實(shí)施例的基于特征向量的曲率分析的圖形表示；

圖7示出了根據(jù)本公開的實(shí)施例的y左腳踝的變化的圖形表示；

圖8是示出根據(jù)本公開的實(shí)施例的用于分析人的步態(tài)和姿勢平衡的步驟的流程圖；

圖9是根據(jù)本公開的實(shí)施例的站立在kinect傳感器前面的人的行走路徑的布局的俯視圖；

圖10示出了根據(jù)本公開的實(shí)施例的步行速度為0.13m/s的人“l(fā)”的步態(tài)模式的圖形表示；

圖11示出了根據(jù)本公開的實(shí)施例的步行速度為0.14m/s的步態(tài)模式的圖形表示；

圖12示出了根據(jù)本公開的實(shí)施例的左腿步幅長度的bland-altman圖；以及

圖13示出了根據(jù)本公開的實(shí)施例的用于左腿的擺動時(shí)間的bland-altman圖。

具體實(shí)施方式

參考在附圖中示出并在下面的描述中詳細(xì)描述的非限制性實(shí)施例，更充分地說明本文的實(shí)施例及其各種特征和有利細(xì)節(jié)。本文使用的示例僅旨在幫助理解可以實(shí)踐本文中的實(shí)施例的方式，并且進(jìn)一步使得本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠?qū)嵺`本文的實(shí)施例。因此，這些示例不應(yīng)被解釋為限制本文中的實(shí)施例的范圍。

詞語“包括(comprising)”、“具有”、“含有”和“包括(including)”及其它形式意圖在意義上是等同的并且是開放式的，因?yàn)樵谶@些詞語中的任何一個(gè)詞語之后的一項(xiàng)或多項(xiàng)并不意味著是這種一項(xiàng)或多項(xiàng)的窮盡列表，或者不意味著僅限于所列出的一項(xiàng)或多項(xiàng)。

還必須注意，如本文和所附權(quán)利要求書中所使用的，單數(shù)形式“一”、“一個(gè)”和“該”包括復(fù)數(shù)指代，除非上下文另有明確規(guī)定。盡管與本文描述的那些類似或等同的任何系統(tǒng)和方法可以用于本公開的實(shí)施例的實(shí)踐或測試，但是現(xiàn)只描述優(yōu)選的系統(tǒng)和方法。

現(xiàn)在將詳細(xì)討論說明其所有特征的本公開的一些實(shí)施例。所公開的實(shí)施例僅僅是本公開的示例，其可以以各種形式實(shí)施。

在闡述詳細(xì)說明之前，應(yīng)注意，無論所描述的特定實(shí)施方式如何，下面的所有討論本質(zhì)上都是示例性的，而不是限制性的。

現(xiàn)在參考附圖，更具體地參考圖1，其中在所有附圖中相似的附圖標(biāo)記一致地表示對應(yīng)的特征，圖中示出了優(yōu)選實(shí)施例，并且在以下示例性系統(tǒng)和/或方法的上下文中描述這些實(shí)施例。

在本公開的上下文中，盡管可以參考特別地從microsoftkinetic^tm接收的骨骼數(shù)據(jù)來說明本公開，但是可以理解，可以從任何運(yùn)動感測設(shè)備接收骨骼數(shù)據(jù)。表述kinect^tm、kinect^tm版本1、kinect^tm版本2、kinect可以在下面的描述中可互換地使用，以表示在示例性實(shí)施例中使用的運(yùn)動感測設(shè)備；kinect^tm版本1和kinect^tm版本2代表microsoft^tm產(chǎn)品的兩個(gè)版本。

圖1示出了根據(jù)本公開的實(shí)施例的用于分析人的步態(tài)和姿勢平衡的系統(tǒng)100的示意性框圖。系統(tǒng)100是自動的不引人注意的系統(tǒng)，其被配置為通過僅分析從kinect傳感器獲得的踝關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)的時(shí)空變化來測量人的步幅長度、步幅時(shí)間、擺動時(shí)間和站立時(shí)間。應(yīng)當(dāng)理解，使用可以在3d世界坐標(biāo)系統(tǒng)中向我們提供骨骼關(guān)節(jié)位置的任何其它運(yùn)動跟蹤設(shè)備或3d運(yùn)動傳感器完全在本公開的范圍內(nèi)。系統(tǒng)100還被配置為通過使用kinect骨骼數(shù)據(jù)測量靜態(tài)單個(gè)肢體支撐(sls)持續(xù)時(shí)間來評估姿勢控制。

圖2中示出具有需要分析的步態(tài)的一些重要中間狀態(tài)的人的完整步態(tài)周期。除非另有說明，所有定義在本質(zhì)上是一般性的，并且同等適用于左腿或右腿。步態(tài)周期，非正式地稱為步行周期，在一條腿(左或右)觸及地面時(shí)開始，并且在同一條腿再次接觸地面時(shí)結(jié)束?；静綉B(tài)周期包括許多階段，其中在當(dāng)前情況下最關(guān)注的兩個(gè)階段描述如下。站立階段：腿部在地面上的總持續(xù)時(shí)間。它通常是完整步態(tài)周期的62％。擺動階段：腳離開地面的總持續(xù)時(shí)間(完整步態(tài)周期的38％)。

參照圖1，系統(tǒng)100包括：kinect傳感器102或3d運(yùn)動傳感器102、軟件開發(fā)工具包(softwaredevelopmentkit，sdk)104和處理器106。kinect傳感器102與sdk104通信。處理器106還包括多個(gè)模塊，例如噪聲清除模塊108、步態(tài)參數(shù)估計(jì)模塊110和靜態(tài)sls測量模塊112。

根據(jù)本公開的實(shí)施例，microsoftsdk1.5用作軟件開發(fā)工具包104。kinect傳感器102和sdk104用于獲取3d世界坐標(biāo)(以米為單位)或每秒30幀的人的20個(gè)骨骼關(guān)節(jié)的骨骼數(shù)據(jù)。圖3a示出描繪由kinect傳感器102識別的關(guān)節(jié)之間的物理連接的骨骼模型。sdk104主要記錄每個(gè)關(guān)節(jié)的x、y、z坐標(biāo)以及時(shí)間戳，其中“x”和“y”分別表示水平和垂直方向并且“z”表示與kinect傳感器102的距離，如圖3所示。骨骼數(shù)據(jù)包括踝關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)的空間時(shí)間變化。

根據(jù)本公開的實(shí)施例，噪聲清除模塊108被配置為使用kinect傳感器102從自人獲取的骨骼數(shù)據(jù)中去除多個(gè)噪聲。當(dāng)人完全靜止時(shí)，骨骼數(shù)據(jù)中的噪聲實(shí)際上是可見的，但由kinect傳感器102記錄的關(guān)節(jié)位置隨時(shí)間變化。有許多參數(shù)影響噪聲的特性和水平，這些參數(shù)包括室內(nèi)照明、ir干擾、受試者與kinect傳感器的距離、傳感器陣列的位置、量化、計(jì)算期間引入的舍入誤差等。為了清理骨骼數(shù)據(jù)，使用噪聲清除模塊108轉(zhuǎn)換成與受試者的身體結(jié)構(gòu)相關(guān)的大量特征。在每個(gè)幀中，計(jì)算靜態(tài)特征，例如手臂、腿的長度、身高等，并且使用前兩幀和后兩幀來跟蹤變化。噪聲清除之后的數(shù)據(jù)用作步態(tài)參數(shù)估計(jì)模塊110和靜態(tài)sls測量模塊112的輸入。

根據(jù)本公開的實(shí)施例，步態(tài)參數(shù)估計(jì)模塊110用于確定各種步態(tài)參數(shù)。在一個(gè)示例中，步態(tài)參數(shù)估計(jì)模塊110估計(jì)步幅長度、步幅時(shí)間、單個(gè)肢體站立持續(xù)時(shí)間和擺動持續(xù)時(shí)間。圖2表示基本步態(tài)周期運(yùn)動中的站立階段和擺動階段的概況。根據(jù)生物力學(xué)確實(shí)明顯的是，在行走過程中，一個(gè)肢體通常支撐體重，而另一個(gè)在前進(jìn)以準(zhǔn)備起到支撐肢體的作用。最初，為了捕獲這種現(xiàn)象，在多個(gè)幀中跟蹤左(和右)腳踝的x和y坐標(biāo)。

根據(jù)本公開的實(shí)施例，在圖4中示出了x方向上左和右腳踝變化的圖形表示200。圖4中明顯的是，其中左腿在區(qū)域“a”到“b”中暫時(shí)休息，此時(shí)它參與調(diào)整和平衡體重，而右腿向前移動。此外，圖4還描繪了隨時(shí)間(幀)的左腳踝和右腳踝的水平位移(x左腳踝)。同一腳的兩個(gè)連續(xù)足跡的足跟點(diǎn)之間的距離被定義為步幅長度。一個(gè)步幅長度的持續(xù)時(shí)間稱為步幅時(shí)間。因此，幀“a”到“s1”之間經(jīng)過的距離和時(shí)間分別被認(rèn)為是左腿的步幅長度和步幅時(shí)間。一個(gè)另外的觀察結(jié)果是“a”和“s1”是最終指示左腿的兩個(gè)連續(xù)站立階段開始的兩個(gè)點(diǎn)。

此外，步態(tài)參數(shù)檢測模塊110被配置為采用基于標(biāo)準(zhǔn)二階導(dǎo)數(shù)的曲率檢測算法，來檢測兩個(gè)負(fù)曲率點(diǎn)“a”和“s1”。圖5中示出左腳踝的速度分布曲線300連同其在x方向上的變化。如本領(lǐng)域技術(shù)人員所公知的，在擺動階段(在如圖5所示的“b”與“s1”之間)，腳踝達(dá)到最大水平速度，并且在站立階段(在“a”與“b”之間)，腳踝的水平速度幾乎為零。圖5示出了在點(diǎn)“t1”、“t2”和“p”處左腳踝的速度v左腳踝的實(shí)質(zhì)性變化。牢記這一事實(shí)，對應(yīng)腳踝(這里為左腳踝)的速度分布曲線已經(jīng)用于計(jì)算期望的曲率點(diǎn)“a”和“s1”。具體來說，這些點(diǎn)將用作所提出的方法中的標(biāo)記。在進(jìn)行曲率分析之前，使用標(biāo)準(zhǔn)的峰谷檢測算法來檢測來自如圖5所示的速度分布曲線的峰(“p”)和谷(“t1”、“t2”)區(qū)域(點(diǎn))。最后，考慮區(qū)域“t1”到“p”和“p”到“t2”中的數(shù)據(jù)點(diǎn)x用于曲率分析。為此，假定曲率點(diǎn)將位于數(shù)據(jù)的最小方差的方向上。在下一步驟中，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣(即，其中x'和σ分別是x的均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差)。

此外，計(jì)算矩陣的特征值分解。應(yīng)當(dāng)理解，主成分分析(principlecomponentanalysis，pca)也使用相同的原理來找到最大方差的方向。對應(yīng)于最小特征值的特征向量(即，emin)提供數(shù)據(jù)的最小方差的方向，并且因此揭示朝向曲率點(diǎn)的方向。圖6示出從協(xié)方差矩陣的特征分解獲得的兩個(gè)方向向量400。通過計(jì)算對應(yīng)于最小特征值的特征向量的最小投影誤差來獲得曲率點(diǎn)“b”(在弧“t1”到“p”之間)，并且使用以下等式計(jì)算：

其中是幀r(或時(shí)刻t)處的原始信號值(x左腳踝(r))；是沿的單位向量。以類似的方式計(jì)算幀(點(diǎn))“s1”，其中在“p”與“t2”幀之間的數(shù)據(jù)用于基于特征向量的曲率分析。最后，通過分別找到對應(yīng)于“a”和“s”幀的位移與時(shí)間戳之間的差異來測量步幅長度和步幅時(shí)間。曲率點(diǎn)“b”表示在站立階段(相對于圖5的“a”到“b”)之后的擺動階段(相對于圖5的“b”到“s1”)的開始。因此，使用以下方程式來建模所有四個(gè)步態(tài)變量。

步幅長度＝|x左腳踝(在“a”處)-x左腳踝(在“s1”處)|，

步幅時(shí)間＝|時(shí)間戳(在“a”處)-時(shí)間戳(在“s1”處)|，

擺動時(shí)間＝|時(shí)間戳(在“s1”處)-時(shí)間戳(在“b”處)|，

站立時(shí)間＝|x左腳踝(在“b”處)-x左腳踝(在“a”處)|；

應(yīng)當(dāng)理解，所提出的方法還提供了在擺動階段和站立階段的步態(tài)速度分布曲線的概況，并且產(chǎn)生兩個(gè)附加參數(shù)，即對應(yīng)于那些階段的最大速度和最小速度。

根據(jù)本公開的實(shí)施例，靜態(tài)sls測量模塊112用于分析人的姿勢平衡。使用靜態(tài)sls鍛煉來測量姿勢平衡。靜態(tài)sls鍛煉是將一條腿從地面上抬起來，并通過另一條腿保持身體平衡。使用靜態(tài)sls鍛煉的實(shí)驗(yàn)集中在y坐標(biāo)的變化上。左腳踝的y坐標(biāo)的變化(例如，左腿提起)y左腳踝給出了當(dāng)人將腿(這里是左腿)抬離地面時(shí)的精確時(shí)間的信息，如圖7所示。圖7示出了幀“r”和“f”處的y左腳踝的變化。區(qū)域“r”到“f”是sls姿勢的期望區(qū)域。為了更好地理解，“r”是腳從地面彎曲離開的幀，“f”是腳再次接觸地面的幀?！皉”和“f”之間的持續(xù)時(shí)間被認(rèn)為是靜態(tài)sls持續(xù)時(shí)間。

為了檢測那些幀，采用k均值聚類算法來捕獲y左腳踝在多個(gè)幀中的變化。這將進(jìn)而有助于區(qū)分一個(gè)腿站立部分(區(qū)域“r”到“f”)。圖7還示出了k均值聚類算法的輸出，即遠(yuǎn)離期望幀“r”和“f”的幀“k1”和“k2”。最后，使用所提出的曲率分析算法來分別找到在區(qū)域“s”至“k1”和“k2”至“e”中給定數(shù)據(jù)點(diǎn)的曲率點(diǎn)“r”和“f”。

在操作中，圖8中示出了示出用于分析人的步態(tài)參數(shù)和姿勢平衡所涉及的步驟的流程圖600。最初，在步驟602中，使用kinect傳感器102感測人的骨骼數(shù)據(jù)。通常，從kinect傳感器102感測到的骨骼數(shù)據(jù)充滿了噪聲。因此，在步驟604中，使用噪聲清除模塊108從骨骼數(shù)據(jù)去除噪聲。在下一步驟606中，沿著x和y平面跟蹤人的腳踝坐標(biāo)。在下一步驟608中，使用步態(tài)參數(shù)計(jì)算模塊110利用基于特征向量的曲率分析來計(jì)算多個(gè)步態(tài)參數(shù)。最后，在最后的步驟610中，靜態(tài)sls測量模塊112通過測量靜態(tài)sls來測量人的姿勢平衡。靜態(tài)sls的測量有助于分析和保持人的姿勢平衡。

應(yīng)當(dāng)理解，系統(tǒng)100可以通過分析步態(tài)參數(shù)來用于神經(jīng)康復(fù)。系統(tǒng)100易于使用，并且可以在家庭以及在診所安裝?；谔卣飨蛄康那蕶z測用于以不同的速度分析步態(tài)模式，這是相當(dāng)準(zhǔn)確和魯棒的。這也使得患者在家中遠(yuǎn)程康復(fù)成為可能。

根據(jù)本公開的實(shí)施例，可以借助于以下實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)來驗(yàn)證用于分析人的姿勢平衡的方法。

用于下身步態(tài)分析的數(shù)據(jù)集生成

對無神經(jīng)性和無肌肉骨骼疾病或癥狀的6名健康參與者(3名女性和3名男性，年齡：23.5-37歲，身高：1.55m-1.75m，體重：50-79kg)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

在開始實(shí)驗(yàn)之前，將參與者引入計(jì)算步態(tài)參數(shù)的gaitrite系統(tǒng)。對于每個(gè)參與者，以不同的步行速度記錄十組步態(tài)數(shù)據(jù)，并且在步行試驗(yàn)中隨機(jī)改變速度(試驗(yàn)被定義為從gaitrite的一端到另一端的完整步行)。每次試驗(yàn)后提供一分鐘休息。使用由兩個(gè)kinect傳感器(版本1或v1)組成的gaitrite和kinect設(shè)置同時(shí)捕獲數(shù)據(jù)。gaitrite系統(tǒng)與kinect控制器之間的時(shí)間同步由網(wǎng)絡(luò)時(shí)間協(xié)議(networktimeprotocol，ntp)完成。與以前的基于kinect的步態(tài)分析不同，本設(shè)置使用兩個(gè)kinect來覆蓋8米(m)的整個(gè)gaitrite步道，因?yàn)槊總€(gè)傳感器具有3.52m水平fov(fieldofview，視場)。兩個(gè)kinect平行于步行道位于離受試者2m-2.3m距離處，并在地面以上1.5m的高度處。它們相距2.5m，以便由于fov的重疊而實(shí)現(xiàn)最小的ir干擾。如果fov重疊，則kinect的深度數(shù)據(jù)將被破壞。因此，因?yàn)閺囊粋€(gè)fov到另一個(gè)fov的過渡將包含ir干擾，所以單獨(dú)分析從兩個(gè)kinect獲得的數(shù)據(jù)。圖9描繪了kinect傳感器的典型布局以及所使用的行走路徑的近似軌跡(俯視圖)。

用于靜態(tài)sls持續(xù)時(shí)間測量的數(shù)據(jù)集生成

由于不存在使用骨骼數(shù)據(jù)來估計(jì)靜態(tài)sls持續(xù)時(shí)間的任何公共數(shù)據(jù)集，所以使用kinectv1來創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。對沒有神經(jīng)系統(tǒng)疾病、主要矯形病變或前庭的先前癥狀的三十五名健康志愿者(年齡：21-65歲，體重：45kg-120kg，身高：1.42m-1.96m)進(jìn)行檢查，用于進(jìn)行靜態(tài)單個(gè)肢體平衡分析。參與者進(jìn)行測試時(shí)赤腳、雙眼睜開、雙臂放在臀部上向前看并且站在kinect前方2.1m至2.4m的距離處。對于地面真值，使用kinect和基于力板的設(shè)置進(jìn)行了時(shí)間同步數(shù)據(jù)捕獲。

下身步態(tài)分析的評估

對于每個(gè)kinect傳感器，為每步分別計(jì)算左肢和右肢的步幅長度、步幅時(shí)間、站立時(shí)間和擺動時(shí)間，以評估所提出的系統(tǒng)的性能。這之后是嚴(yán)格的估計(jì)平均絕對誤差(meanabsoluteerror，mae)的研究，定義為

其中mi和m’i分別對應(yīng)于gaitrite(地面真值/gt)和kinect測量值，n表示進(jìn)行的步行試驗(yàn)的次數(shù)。表1表示(使用所提出的方法)所計(jì)算的步態(tài)參數(shù)與gaitrite測量值之間的誤差。表1還顯示雖然kinect測量值非常接近地面真值，但是測量誤差隨著步行速度而增加。事實(shí)上，對于兩個(gè)腿，當(dāng)平均步行速度大于0.13m/s時(shí)，誤差的大小顯著增加。這主要是因?yàn)閗inect通常不能為更快的步行序列捕獲步行模式的微小變化，因此影響位移(即多個(gè)幀的x左腳踝或x左腳踝)曲線的性質(zhì)。圖10說明了kinect的噪聲表現(xiàn)。此外，由于遮擋效應(yīng)，kinect經(jīng)常無法準(zhǔn)確地跟蹤左右腳踝，這也包括分析中的誤差。圖11描繪了如何由于跟蹤不準(zhǔn)確而交換左腳踝和右腳踝的骨骼數(shù)據(jù)。所有參與者和所有步行速度的步幅長度、步幅時(shí)間、擺動時(shí)間和站立時(shí)間的平均mae分別為0.037m、0.15s、0.05s、0.041s。

除此之外，還執(zhí)行bland-altman協(xié)議分析，以識別在從兩個(gè)系統(tǒng)導(dǎo)出的測量值之間是否存在任何種類的偏差。圖12揭示了方塊中的點(diǎn)(試驗(yàn))具有相對高的誤差幅度，這主要由于較快的行走速度引起的。此外，斜率的95％置信區(qū)間(confidenceinterval，ci)沒有顯示步幅長度測量值的顯著比例的偏差。圖13描繪了用于擺動時(shí)間測量值的blandaltman分析。圖表還描繪了擺動時(shí)間如何受步行速度(紅色方塊中的點(diǎn))的影響。同樣的分析也適用于站立持續(xù)時(shí)間和步幅持續(xù)時(shí)間測量。基于特征向量的曲率檢測算法在所有測量中起關(guān)鍵作用。為了建立該方法的魯棒性，將所提出的曲率分析方法與現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行比較。通過現(xiàn)有技術(shù)算法檢測到的曲率點(diǎn)距離期望的曲率點(diǎn)相當(dāng)遠(yuǎn)(平均5幀)。這是由于基于特征向量的算法可以更好地處理噪聲骨骼數(shù)據(jù)。這種曲率檢測的不準(zhǔn)確性也影響步態(tài)參數(shù)提取。表2清楚地驗(yàn)證了對左腿的情況，但是觀察報(bào)告也同樣適用于右肢。

表1關(guān)于gaitrite我們的系統(tǒng)的性能評估

表2對于左腿關(guān)于gaitrite我們的方法的比較

靜態(tài)sls持續(xù)時(shí)間測量

所提出的解決方案還能夠根據(jù)骨骼數(shù)據(jù)測量靜態(tài)sls持續(xù)時(shí)間。該實(shí)驗(yàn)還有助于評估設(shè)計(jì)的曲率檢測技術(shù)的功效，其在分析站立階段和擺動階段中起關(guān)鍵作用。使用所提出的技術(shù)(在3.3中提及)計(jì)算的靜態(tài)sls持續(xù)時(shí)間與由基于力平臺的系統(tǒng)進(jìn)行的地面真值測量值進(jìn)行比較。在基于力的系統(tǒng)中，主要跟蹤地面反作用力的變化，以獲得sls持續(xù)時(shí)間。表3示出了在保持標(biāo)準(zhǔn)地面真值(groundtruth，gt)系統(tǒng)作為參考的情況下，所提出的方法與現(xiàn)有技術(shù)曲率檢測算法之間的比較。

表3保持地面真值系統(tǒng)作為參考，所提出的方法與現(xiàn)有技術(shù)曲率檢測算法的比較

鑒于前述內(nèi)容，將理解的是，本公開提供了一種使用kinect系統(tǒng)來尋找和分析人的步態(tài)參數(shù)和姿勢平衡的方法和系統(tǒng)。已經(jīng)參考各種實(shí)施例給出了前面的描述。本申請所屬領(lǐng)域和技術(shù)的普通技術(shù)人員將理解，可以在不有意偏離原理、精神和范圍的情況下實(shí)施所描述的結(jié)構(gòu)和操作方法的改變和變化。

書面描述描述了本文中的主題，以使本領(lǐng)域任何技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)和使用實(shí)施例。主題實(shí)施例的范圍由權(quán)利要求限定，并且可以包括本領(lǐng)域技術(shù)人員想到的其它修改。如果這樣的其它修改具有與權(quán)利要求的字面語言相同的類似元件，或者如果它們包括與權(quán)利要求的字面語言無實(shí)質(zhì)差異的等同元件，則這些其它修改意圖在權(quán)利要求的范圍內(nèi)。

然而，應(yīng)當(dāng)理解，保護(hù)的范圍擴(kuò)展到這樣的程序，并且除了其中具有消息的計(jì)算機(jī)可讀裝置；這種計(jì)算機(jī)可讀存儲裝置包含當(dāng)該程序在服務(wù)器或移動設(shè)備或任何合適的可編程設(shè)備上運(yùn)行時(shí)，用于實(shí)現(xiàn)該方法的一個(gè)或多個(gè)步驟的程序代碼裝置。硬件設(shè)備可以是可編程的任何種類的設(shè)備，包括例如任何種類的計(jì)算機(jī)，例如服務(wù)器或個(gè)人計(jì)算機(jī)等、或其任何組合。該設(shè)備還可以包括可以是例如硬件裝置的裝置，如專用集成電路(application-specificintegratedcircuit，asic)、現(xiàn)場可編程門陣列(field-programmablegatearray，fpga)或硬件和軟件裝置的組合，例如，asic和fpga、或至少一個(gè)微處理器和至少一個(gè)具有位于其中的軟件模塊的存儲器。因此，該裝置可以包括硬件裝置和軟件裝置兩者。這里描述的方法實(shí)施例可以在硬件和軟件中實(shí)現(xiàn)。該設(shè)備還可以包括軟件裝置?？商娲?，實(shí)施例可以在不同的硬件設(shè)備上實(shí)現(xiàn)，例如使用多個(gè)cpu。

本文的實(shí)施例可以包括硬件和軟件元件。在軟件中實(shí)現(xiàn)的實(shí)施例包括但不限于固件、常駐軟件、微代碼等。由本文描述的各種模塊執(zhí)行的功能可以在其它模塊或其它模塊的組合中實(shí)現(xiàn)。為了本說明書的目的，計(jì)算機(jī)可用或計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)可以是任何裝置，其可以包括、存儲、傳送、傳播或傳輸由指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設(shè)備使用的程序或與指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設(shè)備結(jié)合的程序。

介質(zhì)可以是電子的、磁的、光學(xué)的、電磁的、紅外的或半導(dǎo)體系統(tǒng)(或裝置或設(shè)備)或傳播介質(zhì)。計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)的示例包括半導(dǎo)體或固態(tài)存儲器、磁帶、可移動計(jì)算機(jī)磁盤、隨機(jī)存取存儲器(ram)、只讀存儲器(rom)、剛性磁盤和光盤。光盤的當(dāng)前示例包括光盤只讀存儲器(cd-rom)、光盤讀/寫(cd-r/w)和dvd。

適于存儲和/或執(zhí)行程序代碼的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)將包括通過系統(tǒng)總線直接地或間接地耦接到存儲器元件的至少一個(gè)處理器。存儲器元件可以包括在程序代碼的實(shí)際執(zhí)行期間使用的本地存儲器、大容量存儲器和高速緩存存儲器，其提供至少一些程序代碼的臨時(shí)存儲，以便減少在執(zhí)行期間必須從大容量存儲器檢索代碼的次數(shù)。

輸入/輸出(i/o)設(shè)備(包括但不限于鍵盤、顯示器、指示設(shè)備等)可以直接地或通過中間i/o控制器耦接到系統(tǒng)。網(wǎng)絡(luò)適配器還可以耦接到系統(tǒng)，以使得數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)能夠通過中間私有或公共網(wǎng)絡(luò)耦接到其它數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)或遠(yuǎn)程打印機(jī)或存儲設(shè)備。調(diào)制解調(diào)器、電纜調(diào)制解調(diào)器和以太網(wǎng)卡只是網(wǎng)絡(luò)適配器的當(dāng)前可用類型中的幾個(gè)。

用于實(shí)施實(shí)施例的代表性硬件環(huán)境可以包括根據(jù)本文實(shí)施例的信息處理/計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的硬件配置。本文的系統(tǒng)包括至少一個(gè)處理器或中央處理單元(cpu)。cpu經(jīng)由系統(tǒng)總線互連到各種設(shè)備，諸如隨機(jī)存取存儲器(ram)、只讀存儲器(rom)和輸入/輸出(i/o)適配器。i/o適配器可以連接到外圍設(shè)備，例如磁盤單元和磁帶驅(qū)動器、或者可由系統(tǒng)讀取的其它程序存儲設(shè)備。系統(tǒng)可以讀取程序存儲設(shè)備上的發(fā)明指令，并遵循這些指令來執(zhí)行本文實(shí)施例的方法。

系統(tǒng)還包括將鍵盤、鼠標(biāo)、揚(yáng)聲器、麥克風(fēng)和/或諸如觸摸屏設(shè)備(未示出)等其它用戶接口設(shè)備連接到總線以收集用戶輸入的用戶接口適配器。另外，通信適配器將總線連接到數(shù)據(jù)處理網(wǎng)絡(luò)，并且顯示適配器將總線連接到顯示設(shè)備，顯示設(shè)備例如可以被實(shí)現(xiàn)為輸出設(shè)備，例如監(jiān)視器、打印機(jī)或發(fā)送器。已經(jīng)參考各種實(shí)施例給出了前面的描述。本申請所屬領(lǐng)域和技術(shù)的普通技術(shù)人員將理解，可以在不有意地偏離原理、精神和范圍的情況下，實(shí)踐所描述的結(jié)構(gòu)和操作方法的改變和變化。