本發(fā)明屬于醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種人體平衡能力評(píng)估方法，特別涉及一種基于智能手機(jī)的人體平衡能力評(píng)估方法。

背景技術(shù)：

平衡能力是身體素質(zhì)的一種，指維持身體姿勢(shì)的能力，特別在較小的支撐面上，控制身體重心的能力。平衡能力是一切靜態(tài)與動(dòng)態(tài)活動(dòng)的基礎(chǔ)能力，一直以來(lái)備受人們的關(guān)注，但是卻無(wú)法快速有效地在常規(guī)環(huán)境下隨時(shí)進(jìn)行客觀評(píng)估。目前常用的平衡測(cè)試儀主要有Balance Performance Monitor(BPM)、Balance Master、Equitest等，其中后兩者價(jià)格過(guò)高，很難在臨床上推廣，更不可能被普通民眾所接受。BPM價(jià)格適中可以在臨床中應(yīng)用，其原理為人站立在檢測(cè)臺(tái)上，壓力傳感器產(chǎn)生壓力信號(hào)，通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)人體重心變化的各種參數(shù)進(jìn)行分析，評(píng)估出人體平衡能力，并將檢測(cè)結(jié)果以圖表的方式向用戶展示。由于所需的設(shè)備如檢測(cè)臺(tái)、計(jì)算機(jī)等仍然較多，對(duì)于普通民眾，要么需要購(gòu)買(mǎi)整臺(tái)專(zhuān)門(mén)儀器，要么只能到指定的醫(yī)院去進(jìn)行評(píng)估，這些都極大地限制了其使用范圍，導(dǎo)致大眾無(wú)法隨時(shí)隨地評(píng)估自己的平衡能力。在現(xiàn)代生活中，智能手機(jī)已成為大眾普遍隨身攜帶的通信工具。同時(shí)，核心處理器的運(yùn)算速度不斷增快和傳感器的大量集成，使得基于智能手機(jī)的應(yīng)用程序不斷涌現(xiàn)，不再局限于娛樂(lè)和社交，而是擴(kuò)展到生活的方方面面?；诖耍缒苎兄瞥鲆环N基于智能手機(jī)的人體平衡能力評(píng)估方法，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)隨時(shí)隨地通過(guò)手機(jī)對(duì)自己平衡能力進(jìn)行評(píng)估，將會(huì)為人體平衡能力的改善效果提供更理想的監(jiān)測(cè)方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于智能手機(jī)的人體平衡能力評(píng)估方法，可使用戶不受時(shí)間空間的影響，隨時(shí)進(jìn)行自身平衡能力的評(píng)估。

本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的，現(xiàn)結(jié)合附圖說(shuō)明如下：一種基于智能手機(jī)的人體平衡能力評(píng)估方法，包括以下步驟：

A、在數(shù)據(jù)采集模塊中進(jìn)行樣本的數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)：利用手機(jī)中內(nèi)置加速度傳感器和姿態(tài)角傳感器，通過(guò)手機(jī)操作系統(tǒng)提供的傳感器訪問(wèn)接口獲取被測(cè)試者手機(jī)實(shí)時(shí)的加速度和姿態(tài)角數(shù)據(jù)，并將其與測(cè)試時(shí)間進(jìn)行實(shí)時(shí)顯示，同時(shí)將此被測(cè)試者的所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于手機(jī)中；

B、建立人體平衡能力評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)：先按步驟A隨機(jī)采集n個(gè)被測(cè)試者維持運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的各項(xiàng)原始數(shù)據(jù)存于手機(jī)中，形成n個(gè)樣本數(shù)據(jù)；再對(duì)每個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲取各項(xiàng)原始指標(biāo)及其相關(guān)性矩陣，從中選取具有相關(guān)性大于0.5的m項(xiàng)指標(biāo)，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和Bartlett的球形度檢驗(yàn)相伴率Sig判斷是否適合進(jìn)行因子分析；如果判斷適合，則進(jìn)行因子分析，提取出k個(gè)因子，同時(shí)以因子自身的系數(shù)矩陣和因子的權(quán)重作為評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)；如果不適合，則重新選取原始指標(biāo)，直到其滿足進(jìn)行因子分析的條件；

C、在用戶設(shè)置模塊中進(jìn)行用戶信息輸入與保存：根據(jù)用戶輸入的名字、性別以及手機(jī)當(dāng)前時(shí)間動(dòng)態(tài)地對(duì)菜單進(jìn)行初始化；檢測(cè)到用戶執(zhí)行保存信息的操作后，傳輸數(shù)據(jù)給平衡能力評(píng)估模塊保存；

D、在平衡姿勢(shì)圖顯示模塊中展示重心運(yùn)動(dòng)軌跡：先初始化雷達(dá)背景圖和折線圖背景圖，并設(shè)定測(cè)試初始狀態(tài)時(shí)人體重心的坐標(biāo)值(x₀，y₀，z₀)；再由姿態(tài)角傳感器得到手機(jī)繞xyz坐標(biāo)系的三軸旋轉(zhuǎn)的角度，并根據(jù)三個(gè)角度計(jì)算出旋轉(zhuǎn)矩陣；由旋轉(zhuǎn)矩陣和人體重心坐標(biāo)值，得到在測(cè)試中的任意時(shí)刻人體重心在水平方向上的坐標(biāo)值(x，y)及人體重心在豎直方向上的高度(z)；分別在雷達(dá)背景圖上繪制重心在水平面上的投影，在折線背景圖上繪制重心高度的變化，從而完整展示重心運(yùn)動(dòng)軌跡；將用戶各項(xiàng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和最終維持平衡的時(shí)間傳輸給平衡評(píng)估模塊；E、在平衡能力評(píng)估模塊中實(shí)現(xiàn)平衡能力評(píng)估及用戶成績(jī)信息的保存：調(diào)用用戶設(shè)置模塊保存的個(gè)人基本信息和平衡姿勢(shì)圖顯示模塊獲得的用戶各項(xiàng)數(shù)據(jù)，得到被測(cè)人的m項(xiàng)原始指標(biāo)，根據(jù)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)中的系數(shù)矩陣與各個(gè)因子權(quán)重得到人體平衡能力成績(jī)，實(shí)現(xiàn)用戶平衡能力的評(píng)估，進(jìn)而根據(jù)個(gè)人基本信息和人體平衡能力成績(jī)生成評(píng)估報(bào)告。

步驟A中，所述數(shù)據(jù)按多列存儲(chǔ)，第一列為測(cè)試時(shí)間，其它列為相關(guān)物理量。

步驟B，所述各項(xiàng)原始指標(biāo)分別為X軸加速度平均值、Y軸加速度平均值、Z軸加速度平均值、方位角標(biāo)準(zhǔn)差、俯仰角標(biāo)準(zhǔn)差、翻轉(zhuǎn)角標(biāo)準(zhǔn)差和SVM平均值。

所述SVM為加速度幅度，定義如下，其中a_x，a_y，a_z表示x，y，z方向的加速度：

步驟B，所述判斷的條件為：KMO>0.6且Sig<0.05。

步驟D，所述人體重心坐標(biāo)值設(shè)定是以人體雙腳中心為坐標(biāo)原點(diǎn)，且手機(jī)和人體同坐標(biāo)系相同。

步驟D，所述旋轉(zhuǎn)矩陣的計(jì)算過(guò)程為：

繞z軸轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)，z軸旋轉(zhuǎn)矩陣為：

式中：為當(dāng)前時(shí)刻方位角與初始時(shí)刻方位角的差值；

繞x軸轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)，x軸旋轉(zhuǎn)矩陣為：

式中：β為當(dāng)前時(shí)刻俯仰角與初始時(shí)刻俯仰角的差值，

繞y軸轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)，y軸旋轉(zhuǎn)矩陣為：

式中：θ為當(dāng)前時(shí)刻滾轉(zhuǎn)角與初始時(shí)刻滾轉(zhuǎn)角的差值，

則旋轉(zhuǎn)矩陣為：M_XYZ＝M_XM_YM_Z (5)。

步驟D，所述人體重心在水平方向上的坐標(biāo)值(x，y)及人體重心在豎直方向上的高度(z)的計(jì)算公式為：

步驟E，所述人體平衡能力成績(jī)由以下步驟計(jì)算出：

E1.將被測(cè)人的m項(xiàng)原始指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，由于這m項(xiàng)指標(biāo)中數(shù)值越大表示平衡能力越差，故其標(biāo)準(zhǔn)化公式為：

其中x_n為被測(cè)人第n項(xiàng)原始指標(biāo)，μ為第n項(xiàng)原始指標(biāo)所有樣本數(shù)據(jù)的均值，σ為第n項(xiàng)原始指標(biāo)所有樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差；

E2.各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值與其指標(biāo)對(duì)應(yīng)的系數(shù)(由系數(shù)矩陣提供)相乘，再相加得到各個(gè)因子得分f_i，即：

其中u_ni為第n項(xiàng)原始指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的第i個(gè)因子的系數(shù)，共有m項(xiàng)原始指標(biāo)；

E3.根據(jù)因子權(quán)重，進(jìn)行加權(quán)匯總，即：

其中S_i％為第i個(gè)因子的權(quán)重；

得到用戶的綜合得分f后，進(jìn)行百分制數(shù)值轉(zhuǎn)換得到用戶成績(jī)，即平衡能力的綜合得分。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果為：1.與現(xiàn)有平衡測(cè)試儀相比，本發(fā)明首先不用專(zhuān)門(mén)購(gòu)買(mǎi)專(zhuān)門(mén)的平衡能力測(cè)試設(shè)備，利用大眾常用的智能手機(jī)就能完成平衡能力的評(píng)估；2.本發(fā)明不受時(shí)間、空間條件的影響，隨時(shí)進(jìn)行平衡能力的測(cè)試，容易推廣，可以對(duì)自己的平衡能力進(jìn)行長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明用戶具體使用方式圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例的用戶平衡能力評(píng)估流程圖；

圖3本發(fā)明實(shí)施例的系統(tǒng)功能模塊圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖詳細(xì)說(shuō)明本發(fā)明的具體實(shí)施方案。

實(shí)施本發(fā)明人體平衡能力評(píng)估方法時(shí)，操作人測(cè)試姿勢(shì)見(jiàn)附圖1。人體在測(cè)試時(shí)，單腳站立，另一只腳抬起，一只手垂直向下，另一只手托住智能手機(jī)，使手機(jī)與人體重心位置處于同一高度，且手機(jī)屏幕與人體豎直方向垂直，在測(cè)試過(guò)程中保持兩者相對(duì)位置不變。

本發(fā)明的具體實(shí)施流程如圖2所示，采用Android Studio1.4開(kāi)發(fā)。其內(nèi)部的系統(tǒng)功能模塊圖如圖3所示，包括數(shù)據(jù)采集模塊、平衡姿勢(shì)圖顯示模塊、平衡能力評(píng)估模塊和用戶設(shè)置模塊。

一種基于智能手機(jī)的人體平衡能力評(píng)估方法，包括以下步驟：

A、在數(shù)據(jù)采集模塊中進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)的采集與保存：首先，利用手機(jī)中內(nèi)置的加速度傳感器、姿態(tài)角傳感器，通過(guò)SensorEventListener接口方法獲取手機(jī)實(shí)時(shí)的加速度、姿態(tài)角數(shù)據(jù)，利用Date類(lèi)的公共方法讀取測(cè)試時(shí)間；再利用TextView類(lèi)公共方法把加速度數(shù)據(jù)、姿態(tài)角數(shù)據(jù)以及測(cè)試時(shí)間進(jìn)行實(shí)時(shí)顯示，同時(shí)利用internal storage將此被測(cè)試者的所有數(shù)據(jù)以TXT文件存儲(chǔ)于手機(jī)中。數(shù)據(jù)按多列存儲(chǔ)，第一列為測(cè)試時(shí)間，其它列為相關(guān)物理量。

B、利用計(jì)算機(jī)軟件SPSS(SPSS為IBM公司推出的用于統(tǒng)計(jì)學(xué)分析運(yùn)算的軟件產(chǎn)品)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，建立人體平衡能力的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)：

首先，隨機(jī)挑選40個(gè)被測(cè)試者，按步驟A采集其在維持運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)(加速度數(shù)據(jù)和姿態(tài)角數(shù)據(jù))，并保存于手機(jī)中；再將此40個(gè)被測(cè)試者的原始數(shù)據(jù)，導(dǎo)入到SPSS數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析軟件中，即形成40個(gè)樣本數(shù)據(jù)，單個(gè)樣本數(shù)據(jù)如表1所示，對(duì)每個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲取本設(shè)計(jì)的原始指標(biāo)：X軸加速度平均值、Y軸加速度平均值、Z軸加速度平均值、方位角標(biāo)準(zhǔn)差、俯仰角標(biāo)準(zhǔn)差、翻轉(zhuǎn)角標(biāo)準(zhǔn)差、SVM平均值(SVM定義見(jiàn)公式1)如表2所示，SVM計(jì)算加速度幅度以表征人體運(yùn)動(dòng)的劇烈程度，其值越大表明運(yùn)動(dòng)越劇烈。其定義如下，其中a_x，a_y，a_z表示x，y，z方向的加速度：

表1單個(gè)樣本原始測(cè)得的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)

表2多個(gè)樣本的原始指標(biāo)值

接著，SPSS數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析軟件計(jì)算得到關(guān)于原始指標(biāo)的相關(guān)性矩陣，從中選取具有相關(guān)性大于0.5的5項(xiàng)指標(biāo)(Y軸加速度平均值，Z軸加速度平均值，俯仰角標(biāo)準(zhǔn)差，翻轉(zhuǎn)角標(biāo)準(zhǔn)差，SVM平均值)，利用SPSS數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析軟件中的Kaiser-Meyer-Olkin檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和Bartlett的球形度檢驗(yàn)相伴率Sig判斷是否適合進(jìn)行因子分析，因子分析的KMO和Bartlett的檢驗(yàn)中KMO值>0.5、Sig的值<0.05，同時(shí)提取的因子中各指標(biāo)所占的比重均超過(guò)0.6，因此適合進(jìn)行因子分析處理數(shù)據(jù)。進(jìn)行因子分析，提取出2個(gè)因子，并以因子自身的系數(shù)矩陣和因子權(quán)重作為評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)。

C、在用戶設(shè)置模塊中進(jìn)行用戶信息輸入與保存：

首先，利用EditText公共方法完成信息的導(dǎo)入，并利用RadioGroup公共方法根據(jù)用戶輸入的名字、性別以及手機(jī)當(dāng)前的時(shí)間來(lái)動(dòng)態(tài)地對(duì)菜單進(jìn)行初始化；再利用View類(lèi)方法檢測(cè)到用戶執(zhí)行保存信息的操作后，利用Activity類(lèi)方法結(jié)合自定義數(shù)據(jù)連接類(lèi)ApplicationTrans傳輸數(shù)據(jù)給平衡評(píng)估模塊，由此模塊進(jìn)行保存。

D、在平衡姿勢(shì)圖顯示模塊中展示重心運(yùn)動(dòng)軌跡：

首先，自定義RadarBackground類(lèi)初始化雷達(dá)背景圖，自定義LineView類(lèi)并加載橫向滾動(dòng)控件HorizontalScrollView初始化折線圖背景圖，并設(shè)定測(cè)試初始狀態(tài)時(shí)人體重心的坐標(biāo)值(x₀，y₀，z₀)(人體雙腳中心為坐標(biāo)原點(diǎn)，手機(jī)和人體具有相同坐標(biāo)系)；再由姿態(tài)角傳感器利用SensorManager類(lèi)方法得到手機(jī)繞xyz坐標(biāo)系的三軸旋轉(zhuǎn)的角度，并根據(jù)三個(gè)角度計(jì)算出旋轉(zhuǎn)矩陣，具體如下：

繞z軸轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)，z軸旋轉(zhuǎn)矩陣為：

式中：α為當(dāng)前時(shí)刻方位角與初始時(shí)刻方位角的差值。

繞x軸轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)，x軸旋轉(zhuǎn)矩陣為：

式中：β為當(dāng)前時(shí)刻俯仰角與初始時(shí)刻俯仰角的差值，

繞y軸轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)，y軸旋轉(zhuǎn)矩陣為：

式中：θ為當(dāng)前時(shí)刻滾轉(zhuǎn)角與初始時(shí)刻滾轉(zhuǎn)角的差值，

則旋轉(zhuǎn)矩陣為：M_XYZ＝M_XM_YM_Z (5)

由旋轉(zhuǎn)矩陣和人體重心坐標(biāo)值，利用Matrix類(lèi)方法得到在測(cè)試中的任意時(shí)刻人體重心在水平方向上的坐標(biāo)值(x，y)及人體重心在豎直方向上的高度(z)。公式如下：

接著，利用handler類(lèi)方法將這些坐標(biāo)值數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)發(fā)送給具有onDraw(Canvas canvas)畫(huà)圖功能的view視圖類(lèi)方法中，結(jié)合Paint和Canvas類(lèi)方法分別在雷達(dá)背景圖上繪制重心在水平面上的投影，在折線背景圖上繪制重心高度的變化，從而完整展示重心運(yùn)動(dòng)軌跡，利用BaseBundle和Intent類(lèi)方法傳輸用戶各項(xiàng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和最終維持平衡的時(shí)間給平衡評(píng)估模塊；

E、在平衡評(píng)估模塊中實(shí)現(xiàn)平衡能力評(píng)估及用戶成績(jī)信息的保存：

首先，利用Intent類(lèi)方法調(diào)用用戶設(shè)置模塊的個(gè)人基本信息和平衡姿勢(shì)圖顯示模塊獲得的用戶各項(xiàng)數(shù)據(jù)；再利用Math類(lèi)方法得到被測(cè)人的5項(xiàng)原始指標(biāo)，根據(jù)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)中的系數(shù)矩陣與各個(gè)因子權(quán)重得到人體平衡能力成績(jī)，實(shí)現(xiàn)用戶平衡能力的評(píng)估，具體計(jì)算過(guò)程如下：

a.將被測(cè)人的5項(xiàng)原始指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，由于這5項(xiàng)指標(biāo)中數(shù)值越大表示平衡能力越差，故其標(biāo)準(zhǔn)化公式為：

其中x_n為被測(cè)人第n項(xiàng)原始指標(biāo)，μ為第n項(xiàng)原始指標(biāo)所有樣本數(shù)據(jù)的均值，σ為第n項(xiàng)原始所有樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差；

b.各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值與其指標(biāo)對(duì)應(yīng)的系數(shù)相乘，再相加得到各個(gè)因子得分f_i，即：

其中u_ni為第n項(xiàng)原始指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的第i個(gè)因子的系數(shù)，如表3所示；

c.根據(jù)因子權(quán)重，進(jìn)行加權(quán)匯總，即：

其中S_i％為第i因子權(quán)重，即表4中的方差百分比S_i％；

最終得到用戶的綜合得分f后，進(jìn)行百分制數(shù)值轉(zhuǎn)換得到用戶成績(jī)，即平衡能力的綜合得分；

表3系數(shù)矩陣

表4因子權(quán)重

加載布局文件main_value.xml根據(jù)個(gè)人基本信息和人體平衡能力成績(jī)生成評(píng)估報(bào)告。

本發(fā)明方法中平衡能力評(píng)估的結(jié)果如下表5所示：

表5各指標(biāo)數(shù)值及評(píng)分成績(jī)

在得到的數(shù)據(jù)中，按各加速度平均值和姿態(tài)角度標(biāo)準(zhǔn)差由大到小排序依次為被測(cè)人D，被測(cè)人C，被測(cè)人E，被測(cè)人A，被測(cè)人B；且成績(jī)與此順序相同。由于各加速度平均值和姿態(tài)角度標(biāo)準(zhǔn)差大表示在測(cè)試中身體移動(dòng)最明顯，其人體平衡能力相對(duì)較差。從而驗(yàn)證了本評(píng)估方法的合理性和效果。

本發(fā)明實(shí)現(xiàn)樣本數(shù)據(jù)的采集，并分析樣本數(shù)據(jù)建立人體平衡能力的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)；通過(guò)手機(jī)中傳感器獲得的實(shí)時(shí)姿態(tài)數(shù)據(jù)，并根據(jù)已建立的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)得出人體平衡能力評(píng)估結(jié)果。