成果荟萃

成果荟萃 | 李世明:《基于多源信息融合的人体滑倒生物力学研究》

发布者:徐晓琨发布时间:2020-11-17浏览次数:568

李世明:《基于多源信息融合的人体滑倒生物力学研究》



一.基本内容

跌倒是威胁人类健康的重要危险因素之一,对老年人、病人(如脑卒中、脑瘫、截肢等患者)以及一些特殊环境(如湿滑环境)下工作的人群危害更大。据报道,世界上每年有 81%~98%的髋关节骨折缘于跌倒,25%与跌倒有关的髋关节骨折缘于滑倒,并且66%与跌倒有关的髋关节骨折发生在湿滑地面上。据世界卫生组织(WHO)报告,中国于2000 年已成为世界上因跌倒所致疾病负担最重的国家。防跌倒问题已成为了需要全社会广泛关注且亟待解决的问题。

本书分析了人体滑倒的生物力学特征,并基于多源信息融合的方法探索了人体滑倒的预判准确率,在此基础上进一步探索了人体滑倒多源信息预警系统的初步设计、人体平衡多维动态测训设备的研制及在实践中的应用。全书共分10 章,包括绪论、人体滑倒的多源信息获取技术、人体滑倒的多源信息融合方法、人体滑倒的运动信息特征分析、人体滑倒的动力信息特征分析、人体滑倒的肌电信息特征分析、人体滑倒的多源信息融合计算、人体滑倒的多源信息预警系统、人体平衡的多维动态测训设备,以及总结与展望。

  

二.主要观点

1)对无滑动(NS)、滑动但恢复平衡(SR)和滑倒(SF)三种步态选取5 个特征时刻,即右足跟着地、双支撑中间、左足尖离地、单支撑中间、左足着地,可便于三种步态的特征比较。基于此,可确定4 个时相,即双支撑前期、双支撑后期、单支撑前期、单支撑后期,也可归并为两个大时相,即双支撑期和单支撑期。

2)右足跟着地时刻右膝点、右髋点、右肩点均在右足跟的后面,且SF 离右足跟最远、SR 次之,最接近右足跟的是NS,这说明SF 的右足迈出的平均步长最长,NS 迈出的平均步长最短,SR 介乎二者之间。右足跟着地时刻这三个人体特征点的位置对人体是否滑倒起到了初始条件的作用,离支撑面后缘的距离越远越易滑动甚至滑倒具有统计学意义。

3)在双支撑前期,右足跟前滑的距离和右踝点、右膝点向前的移动距离对三种步态具有较好的区分度;在双支撑后期,右足跟、右踝点、右膝点、右髋点的前移距离在三种步态下两两均达到了显著性差异;在单支撑前期,右足跟、右踝点的前移距离仍然可以完全区分三种步态,在单支撑后期,仅有右踝点对三种步态具有明显的区分度。

4)总的来讲,人体特征点在垂直方向上的位移以及与右足跟在前后方向上的速度差均能够较好的区分滑倒与未滑倒,但无法有效区分NS SR 两种状态。

5NSSR 在垂直方向的力-时间变化曲线都是双峰结构,NS 第一波峰大于第二波峰,SR 第一波峰小于第二波峰,二者不同的原因可能是SR 在滑动状态下为了恢复身体平衡后期右下肢朝后下方向发力蹬伸;SF 为单峰结构,其原因可能是右足的一直滑动到滑倒致使SF 没有下肢的缓冲,右下肢一直朝前下方蹬伸。

6)前后方向的力-时间变化曲线对三种步态可以进行明确的区分,NS 的前后方向力-时间变化曲线特征为平缓的由正变负的转换,SR 的转换较NS 来说更加剧烈,与SR 为了恢复身体平衡产生急速的动作反应有关,而SF 的前后方向力-时间变化曲线则没有力值方向的转换,蹬地力一直向前,始终为正值。

7)在双支撑前期,NS 垂直方向上 Z 轴标准化力值增量大于 SRSF 具有统计学意义,SRSF 右足跟均发生了前滑致使垂直方向力值的增量明显降低;在双支撑后期,SR 为了克服滑动、恢复平衡,垂直方向力值增量较大,接近NS,而SF 的右足仍保持向前滑行的趋势,由于人体重心更加落后于右足跟致使Z 轴力值增量最小;在单支撑前期,NS SF Z 轴标准化力值均下降,二者下降的机制不同,前者是由于右下肢的缓冲,后者则是由于右足跟继续前滑人体后倾幅度加大,而SR 为了恢复平衡却保持了Z 轴支撑力增加的趋势;在单支撑后期,SF Z 轴标准化力值急剧下降决定了滑动的最后结果只能是跌倒。

8NS 的右髋关节在右足跟着地开始即产生伸力矩,而SRSF 则因为足跟的前滑产生屈力矩以试图恢复身体平衡;SF 相比SR 缺乏后期较大髋关节屈力矩的积累,人体没有恢复平衡反而继续后倾;SF 髋关节最后产生的伸力矩与NSSR 不同,NSSR 是右下肢后蹬使人体向前上方运动,而SF 则是在人体后期状态下右下肢向前蹬伸。

9NSSR 的膝关节屈伸力矩曲线在形状上相似,均大部分时间表现为屈膝力矩,二者的区别在于SR 为了恢复平衡膝关节力矩多次调整致使屈膝力矩波形起伏更多、更大;而SF 在右足跟着地时由于滑倒的危险性更大而产生了更大的屈膝力矩,最后产生的较大的伸膝力矩则是由于在人体后倾状态下伴随着髋关节较大的屈髋力矩,右下肢向前的蹬伸。

10)三种步态的踝关节均表现为背屈力矩,SR 右足跟着地前滑过程中,踝关节背屈肌群产生了更大的背屈力矩试图恢复平衡。SR 在左足着地之前产生了一个较大的外翻力矩波峰,可能是为了防止右足的侧滑。SF 由于人体后倾开始背屈力矩不大,只是在右髋、右膝关节产生较大伸力矩的时候产生了一个较大的背屈力矩,事实上是人体在后倾时右足跟在背屈状态下向前蹬伸。

11)在双支撑期,胫骨前肌、腓肠肌内侧、股直肌和竖脊肌三种步态的IEMG值总体上均具有显著性差异,两块伸肌——胫骨前肌、股直肌在 SR 状态下为恢复人体平衡收缩最强烈;在SF 状态下由于没有机会产生跖屈,所以腓肠肌内侧IEMG 明显小于NSSR;竖脊肌由于SRSF 的右足跟前滑致使身体后倾,不需要主动收缩,其IEMG 均明显低于NS。频域分析结果基本上支持时域分析结果。

12)在单支撑期,腓肠肌内侧、股二头肌、腹直肌、竖脊肌三种步态的IEMG值总体上均具有显著性差异;SRSF 的踝、膝关节的伸肌IEMG 均值均大于屈肌,脊柱屈、伸肌的收缩规律与踝、膝关节正好相反,SRSF 的脊柱屈肌IEMG 均值大于脊柱伸肌。其原因可能是在单支撑期由于受试者足底发生滑动导致身体向后倾倒,此时受试者要增大脊柱的屈肌力量以及踝、膝关节的伸肌力量,同时减小脊柱伸肌力量和踝、膝关节的屈肌力量,使人体重新恢复到直立的状态。

13)在NS 状态下,人体在行走过程中首先激活的是股直肌,而当外界环境光滑时会首先激活胫骨前肌,竖脊肌、腓肠肌内侧、腹直肌三者的激活顺序始终是由先到后,不会因为状态的改变而改变,股二头肌在NS SF 状态下始终是最后一个被激活的肌肉,但在SR 状态下先于腹直肌收缩,因此股二头肌的收缩状况在一定程度上能够影响人体的平衡状况。

14)相对于多项式核函数和Sigmoid 核函数,在对于人体滑倒多源信息融合数据处理方面,线性核函数和径向基核函数在大部分情况下的分类准确率明显较高。

15)在仅引入运动学单源信息时,在单支撑前期存在完全可分的情形;在引入运动和动力二源信息时,在单支撑前期可将三种步态完全分开的准确率明显提高;在引入运动、动力、肌电三源信息时,在双支撑后期即可将三种步态完全区分开来。引入的信息越多,越能更早地预测出人体是否将会滑倒。

16)由于目前的肌电学测试技术还没有完全成熟,因此,利用运动学和动力学二源信息进行人体滑倒预警系统的探索。首先探索人体行走过程中进行预警系统设计的基本原理;其次根据这个基本原理探索人体滑倒预警系统的设计流程和步骤。

17)针对抵抗滑倒的人体动态平衡能力训练问题,设计、研制人体平衡多维动态测训设备,可测量和训练“静止、左右平动、前后平动、转动、平动+转动”5 种运动状态与“睁眼、闭眼”2 种视觉情况及其双因素交互作用下的人体平衡能力,其中反映人体平衡能力的敏感指标为总轨迹长、外周面积、单位时间轨迹长。通过人体测试实验证实了该设备可以用于测试人体的动态平衡能力,通过人体训练实验证实了该设备可以用于训练人体的动态平衡能力,为预防滑倒提供了一个可继续探索的训练途径。

  

三.创新之处

1)本研究对人体滑倒的过程进行多源信息获取,包括运动信息、动力信息和肌电信息的同步获取,并通过对多源信息特征的提取、比较与分析,获取了人体滑倒(SF)与无滑(NS)、滑动但恢复(SR)的区别特征。

2)引入逆向动力学对人体下肢髋、膝、踝三大关节进行了关节力矩的反算,通过对三种步态下肢关节力矩的比较、分析,对NSSR SF 三种步态的外在不同表现给出了内在原因解析。

3)基于对多源信息融合方法的比较分析,选择了支持向量机作为区分三种步态的多源信息融合方法,通过单源信息、二源信息、三源信息的依次融合,逐步实现了单支撑前期、单支撑后期、双支撑后期NSSRSF 三种步态的有效分类。

4)基于人体步态的运动和动力信息探索了人体滑倒的预警系统。首先根据人体步行过程中的平衡性分析,提出了人体滑倒预警系统的设计思路和预警原理,并在此基础上,利用不同性质的传感器探索了人体滑倒预警系统的功能实现问题。

5)为提高人体的动态平衡能力,研制了人体平衡多维动态测训设备,从技术上实现了对“静止、左右平动、前后平动、转动、平动+转动”5 种运动状态与“睁眼、闭眼”2 种视觉情况及其双因素交互作用下的人体平衡能力的测量和训练。

  

四.社会影响

1)获发明专利授权2项:一种人体失衡预警方法和系统、一种人体下肢柔韧训练装置。

2)在《体育科学》(CSSCI)上发表论文《人体动态稳定性理论及防跌倒扰动性训练进展》。

3)获山东省高等学校优秀科研成果三等奖1项。

4)受邀在第十八届全国运动生物力学学术交流大会上做主报告“人体滑倒的预判研究”。

  

五.作者简介

李世明,男,19695月生,山东栖霞人,中共党员,北京体育大学教育学博士,中国科学院物理学博士后,中国海洋大学三级教授,山东省优秀研究生指导教师,美国伊利诺伊大学芝加哥分校、加拿大莱斯桥大学访问学者。兼任中国体育科学学会运动生物力学分会委员、体育统计分会委员、山东体育科学学会理事、山东省高等学校体育教学指导委员会委员、青岛市体医融合专家咨询委员会委员。

主持国家社会科学基金、中国博士后科学基金、全国教育科学规划、教育部、国家体育总局及山东省等国家级、省部级课题10余项。主持山东省双语教学示范课程《运动生物力学》。著有《基于多源信息融合的人体滑倒生物力学研究》(科学出版社,2017)、《运动技术诊断概论》(科学出版社,2014)、《运动生物力学理论与方法》(科学出版社,2006)等独立著作6部,参编教材6部。在《体育科学》《Journal of Sports Sciences》等期刊发表学术论文100余篇,被CSSCISCIEIISTP等收录学术论文70余篇;授权发明专利5项、实用新型专利10项、计算机软件著作权1项。获得各种教研奖励20余项。

Baidu
map