[发明专利]预测对象的多个步态周期的KAM的系统、方法和软件应用程序

说明书

本公开描述了一种预测对象的多个步态周期的KAM的系统、方法和软件应用程序。可附着到该对象至少一条腿的脚踝附近的至少一个传感器提供该多个步态周期的加速度计数据和陀螺仪数据。处理装置接收对象参数和来自该至少一个传感器的加速度计数据和陀螺仪数据，以用于通过神经网络来评估该对象的该多个步态周期的经预测KAM值。通过来自多个步态周期期间的测量值和其他参数来确定多个对象中的每个对象的KAM值以配置该神经网络。

技术领域

本公开发涉及一种预测型膝关节负荷系统和方法，特别地用于确定患有膝骨关节炎的患者的膝关节负荷。

背景技术

膝骨关节炎(膝OA)是一种常见的慢性骨科健康问题。膝OA的严重程度通常随着年龄而增加，从而对生活方式造成显著影响，包括对整体活动能力、就业问题、生活乐趣和经济压力的影响。

减少关节负荷(活动期间施加在承重或承荷关节上的力)可以有助于缓解膝骨关节炎。膝内敛运动(Knee adduction moment，KAM)是用于表征膝关节负荷的重要度量。目前，KAM只能通过利用复杂且昂贵的实验室设备和一系列繁琐的步骤在临床中通过对对象进行测量来确定。典型地，这种基于实验室的测量需要：多个相机，以用于跟踪必须与对象准确地适配的各种反射标记；和力板，并要对所得结果进行详细分析。这种临床测量对对象来说是不方便的，并且不能在实验室环境之外各种正常日常行走和其他活动期间，为对象提供用于减少关节负荷的反馈。

因此，需要一种可以在实验室环境之外测量或预测对象的KAM的系统，该系统解决或至少改善上述问题和缺点中的一些。

发明内容

本公开的第一方面提供一种用于预测对象的多个步态周期的膝内敛运动(KAM)的系统，该系统包括：至少一个传感器，其可附着到该对象的至少一条腿的脚踝附近且用于提供该多个步态周期的加速度计数据和陀螺仪数据；处理装置，其用于接收该对象的参数和来自该至少一个传感器的加速度计数据和陀螺仪数据，以用于通过神经网络来评估该对象的多个步态周期的经预测KAM，其中通过来自多个对象的多个步态周期期间的测量值和来自该多个对象的参数来确定所述多个对象的多个步态周期的KAM以配置该神经网络。

用于配置该神经网络的测量值包括：来自至少一个传感器的关于该多个对象的多个步态周期的加速度计数据和陀螺仪数据，和该多个对象的该多个步态周期的经测量KAM。该对象的参数和该多个对象的参数包括来自包括以下各项的组中的一个或多个参数：年龄、性别、体重、身高、膝宽、脚踝宽、以及腿标识。

根据该多个对象中的每个对象的在多个步态周期上的运动学信息以及相应的地面反作用力测量值来确定那个对象的经测量KAM。

可选地，该至少一个传感器是惯性测量单元传感器，其可布置靠近踝部分的水平并邻近脚踝并且被配置成在该对象的多个步态周期期间提供加速度计数据和陀螺仪数据。

优选地，所述传感器位于鞋的收纳袋中，该收纳袋被配置为使得传感器在步态周期期间保持在横向脚踝附近。

该系统进一步包括与该处理装置通信的便携式电子设备，用于在该对象的多个步态周期期间接收该经预测KAM并向该对象显示该经预测KAM。该处理装置进一步被配置为当该对象的多个步态周期期间的经预测KAM超过预确定阈值时，生成用于警告所述对象的信号。可选地，该处理装置被配置成用于从该至少一个传感器的加速度计数据和陀螺仪数据中提取多个在步态周期的脚跟着地部分和脚趾离开部分之间的数据段。

可选地，在该对象的下一个步态周期之前，从该神经网络输出该对象的一个步态周期的经预测KAM。

该神经网络被优化，以用于预测特定对象的除了第一多个步态周期之外的多个步态周期的KAM，其中通过利用以下各项来确定KAM而更新该神经网络：该特定对象的在该第一多个步态周期上的运动学信息及相应的地面反作用力测量值，和来自至少一个传感器的在该第一多个步态周期上的加速度计数据和陀螺仪数据。