[发明专利]跌倒检测和/或预防系统

说明书

技术领域

本发明涉及跌倒检测和/或预防系统，并且尤其涉及具有跌倒检测算法的跌倒检测和/或预防系统，该跌倒检测算法能够适应于特定用户的特性。

背景技术

跌倒在中老年人的护理中是个值得关注的问题，其能够导致病态和死亡。从身体角度来说，跌倒引起损伤，而从精神角度来说，跌倒引起跌倒恐惧，这反过来导致社会隔离和抑郁。

就介入来说，存在电子设备能够有帮助的两个方面。一个是提供自动化和可靠的跌倒检测系统，而另一个是提供跌倒预防系统，该跌倒预防系统在一个(多个)危险状况时向用户或用户护理提供者(如果用户雇佣的话)提供早期反馈。第一确保在发生跌倒事故的情况下将采取足够的措施，这也向用户提供了放心水平，第二有助于用户保持健康，这提供了进一步的放心水平。跌倒检测系统正在变得广泛可用，并且预期跌倒预防系统不久将出现。

通常，自动化跌倒检测系统的核心是要联结至用户身体的加速计。检测器跟踪来自加速计的信号并在识别到特征模式时确定发生了跌倒。典型模式是其中加速信号超过了预配置的阈值的高冲击值的组合，随后紧接相对恒定的加速时段，例如仅重力，因为用户躺在地上不动。在用户再次站立时，通过偏离相对恒定的时段的有启迪作用的行为，该模式可以继续。

此简单系统存在数个改进的地方和扩展。例如，能够使用陀螺仪和/或磁力计测量身体的取向以在估计是否发生跌倒时检查维持的非竖直位置。

当前自动化跌倒检测系统典型地装备有“警报重置”按钮，在用户到达护理提供者之前，用户能够按压该按钮以抑制错误警报(假阳性-FP)，使得中断护理提供者的进一步的介入。经常，警报重置按钮，或替代地“警报”按钮用于使得用户能够请求帮助，这在某种程度上指示错过的警报(即假阴性-FN)。这两个功能能够作为两个独立的按钮出现，给用户按压。它们也能够集成在一个物理按钮中，在该情况下，功能以检测算法的当前状态切换(检测到无跌倒(no-fall)相比检测到跌倒)。然而，应当注意，按钮不必是联结至用户的设备的部分。它们也能够是位于用户家中的基站的部分，传感器与该基站通信并且该基站还向护理提供者呼叫中心发送警报。在基站上安装用于重置功能的按钮并使得传感器具有警报功能是最有意义的。

自动化跌倒检测系统的一个问题是对跌倒和非跌倒(non-fall)的分类，其特征是通过灵敏性和特异性。清楚地，对于可靠的分类，应尽可能的抑制假阳性和假阴性。仅当信号特征集的特性能够完全区别为两个独立的集时，完全的可靠性(即无FP或FN)才是可实现的，两个独立的集的一个的特征在于跌倒事故，另一个的特征在于非跌倒事故。明显地，在跌倒预防中，系统不能利用信号中的高加速事件，因为它们将(仍然)不存在，并且增加的危险状况的校正识别的问题甚至更难。

许多实现校正分类的技术是已知的。它们共同称作机器学习[T.M.Mitchell，Machine Learning，McGraw-Hill，1997]。在这些方法中，设计算法，该算法根据传感器信号将特征的值组合分类为跌倒特性和非跌倒特性。使用已知的对应于跌倒和非跌倒的特征集，算法的参数调整为提供对此训练数据的校正响应。通常从算法的统计分析量推导调整量，使得更新过程会聚到匹配最佳标准的状况。当然，为了优选地成功，要求信号，即它们的观察的特征，在理想即无噪声状况是可区别的。如果不是这种情况，则基本上保持误差(FP和FN)，并且任务是找出折衷这些FP和FN的最佳设定。为有效地训练算法，需要充足的数据采样量，使得能够针对特征集中的变量优化分类边界。

剩下的问题涉及参考数据的获取，使得其具有足够的大小，并足够表示待区别的分类。因为人们以不同方式移动，并且因此生成不同信号和模式，所以难以提供“通用(one-size-fits-all)”的参考数据集。

因此，本发明的目的是提供跌倒检测和/或预防系统，该系统能够适应于特定用户的跌倒或活动特性，以提高跌倒检测算法的可靠性，而无需用户花费专门的时期来训练检测器。本发明的另一目的是提供跌倒检测和/或预防系统，该系统能够适应于用户活动特性的改变(例如归因于变老)。

发明内容

根据本发明的第一方面，提供了一种跌倒检测和/或预防系统，包括：一个或多个传感器，用于检测所述跌倒检测和/或预防系统的用户的移动特性并用于生成对应的信号；处理装置，用于使用跌倒检测算法分析来自所述一个或多个传感器的所述信号，以确定是否发生了跌倒或将可能发生跌倒；其中，所述处理装置还适于基于对所述信号的分析的结果和来自所述用户或第三方的关于是否确实发生了跌倒的指示来更新所述跌倒检测算法。