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基于躯感网的高精准跌倒监测识别及肢体运动防跌干预和防护机制
  • 项目名称:基于躯感网的高精准跌倒监测识别及肢体运动防跌干预和防护机制
  • 项目类别:青年科学基金项目
  • 批准号:51105359
  • 申请代码:E050703
  • 项目来源:国家自然科学基金
  • 研究期限:2012-01-01-2014-12-31
  • 项目负责人:赵国如
  • 依托单位:中国科学院深圳先进技术研究院
  • 批准年度:2011
中文摘要:

老人跌倒后的总病死率比无跌倒损伤高5倍,因此预防跌倒是老人生命力的保障。跌倒监测对跌倒预防具有重要意义,其中如何降低跌倒监测的误判率以及正确识别跌倒后的身体调控机制和防护措施是预防跌倒的关键,尚需深入研究和阐明。项目将围绕跌倒预防这一核心,以跌倒监测和跌倒干预为关键点,以自主研发的基于躯感网的低负荷健康信息获取平台为技术基础,以跌倒、类跌倒和日常活动等运动模式为研究对象,以多数据融合的运动分类为核心算法,以运动耦合肢体调节为干预手段,以仿生髋关节防护气囊为防护措施,将构建姿态认知、运动强度分级和交互感知等手段集成的跌倒监测识别新方法,建立高精准低误判的跌倒监测识别算法模型,并探究不同运动模式与诱发跌倒危险性的因果关系,建立个性化的跌倒风险预测诊断模型。在此基础上,提出运动耦合理论研究肢体运动反馈训练对跌倒预防的干预机制;并针对跌倒高发人群的防护,研发仿生髋关节防护气囊对髋关节进行有效防护。

结论摘要:

跌倒是老人失能的重要拐点,是伤残和致死的重要原因。跌倒是全球第二大非故意伤害死亡原因;在我国跌倒已成为65岁以上老人伤害死亡首因。如何解决老人跌倒难题已成为我国的重大社会需求。项目组经过3年的研究实施,开展基于跌倒监测研究人体跌倒时的生物力学特性以及肢体运动对跌倒预防的干预机制,从跌倒成因、动态发生过程、预警控制时间与肢体调控机制等方面进行系统研究。项目组围绕人体防跌倒预警与干预开展相关研究,搭建了专业的人体跌倒生物力学实验平台,优化实现了一种惯性传感的人体跌倒预警新方法,建立了高精准的人体跌倒监测与预警模型,探究了人体日常多种运动动作与跌倒危险性的关系,提出了肢体生物运动反馈训练的防跌倒干预方法,试制了第一代人体跌倒髋关节安全防护气囊等,已取得了重要阶段性成果。整个项目期间,共发表学术论文17篇(其中SCI论文5篇,国际会议论文7篇,中文期刊论文5篇),研究成果先后被中科院先进院、中科院总院以及蛇口消息报等媒体进行转载和报道;共申请国家发明和实用新型专利18项(其中授权4项),初步实现了“防跌预警技术”专利池的构建;培养研究生9人(其中博士生2人,硕士生7人);并成功研发了防跌预警器和跌倒防护安全气囊样机系统,在2013年国际养老博览会和2013年深圳高交会上演示,受到多家企业和众多观众的关注。


成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 18
  • 5
  • 19
  • 0
  • 0
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