[发明专利]人体平衡评估方法及系统

说明书

本发明提供了一种人体平衡评估方法，包括：采集待测体的压力重心数据；采用多尺度熵算法处理所述压力重心数据，得到多尺度熵曲线下的面积值，所述面积值作为所述压力重心数据的复杂度，用以衡量所述待测体的平衡性；确定所述压力重心数据的重心轨迹，计算所述重心轨迹所形成的图形的面积得到压力重心轨迹面积，用于衡量所述待测体的平衡性；通过所述轨迹面积与所述复杂度的比值衡量所述待测体的平衡性。通过轨迹面积与复杂度的比值来确定人体或被测物的平衡性，具体根据人体重心变化所包含的信息，进行平衡性的计算，使得本方法克服了线性系统算法和非线性系统算法的缺点，能够准确的评估人体的平衡性。

技术领域

本发明涉及人体平衡检测技术领域，具体而言，涉及一种人体平衡评估方法及系统。

背景技术

目前，在生理医学中常用“复杂度(complexity)”来分析生理信号，这样的特性是从生理控制系统的动态模型分析和诊断学中总结出来的，例如随着年龄的增长，生理信号量随之减少，个体的使用能力减弱，因此复杂度的缺失被认为是病理动力学的普遍特征。熵是计算信号复杂度的。

现有的动静压力平衡仪大部分都只是采集人体动态步伐压力重心和站桩式静态压力中心的数据，人体的平衡性只是根据动态步伐的重心轨迹形成的椭圆和离心率去评估。只能通过动态步伐重心轨迹形成的椭圆面积和离心率去计算，准确率低，算法简单并且设备易用性较差，设备采集器需要专业的人来操作，并且只是采集，还需要导出去重新分析计算才能登出结论，没有专业人员完成不了，而且设备庞大，造价高，不可移植。

发明内容

鉴于此，本发明提出了一种人体平衡评估方法及系统，旨在解决准确获得人体平衡性的问题。

一个方面，本发明提出了一种人体平衡评估方法，包括：采集待测体的压力重心数据；采用多尺度熵算法处理所述压力重心数据，得到多尺度熵曲线下的面积值，所述面积值作为所述压力重心数据的复杂度，用以衡量所述待测体的平衡性；确定所述压力重心数据的重心轨迹，计算所述重心轨迹所形成的图形的面积得到压力重心轨迹面积，用于衡量所述待测体的平衡性；通过所述轨迹面积与所述复杂度的比值衡量所述待测体的平衡性。

进一步地，在计算所述压力重心轨迹面积时，根据所述图形在坐标系中的位置，确定所述图形的极值点，并将所述图形在所述坐标系中连续旋转预设角度，确定每次旋转后的所述图形的极值点，直到所述图形旋转180度后，结束旋转操作，并将所有的极值点首尾相连形成所述重心轨迹的图形。

进一步地，将所述重心轨迹的图形拆分为N-2个三角形，所述压力重心轨迹面积为N-2个三角形的面积之和，其中N为所述图形的极值点的个数，其N为大于2的整数。

进一步地，结束所述旋转操作后，对所有的所述极值点进行去重操作，只保留一个位于所述图形中相同位置的极值点，根据去重操作后的极值点确定所述重心轨迹的图形。

进一步地，确定所述复杂度时，分解所述压力重心数据，去除掉所述压力重心数据中的噪声、其他高频分量和部分低频分量后，重组所述压力重心数据，用多尺度熵分析重组后的所述压力重心数据，得到在各个尺度下样本熵的总体面积值，作为所述复杂度。

进一步地，所述重心轨迹的图形在所述坐标系中的各个点的坐标，按下式计算：

Xn＝X*cos(dwA)+Y*sin(dwA)

Yn＝Y*cos(dwA)+X*sin(dwA)

其中，dwA为所述重心轨迹的图形在所述坐标系中旋转的角度，其为预设值，Xn和Yn为所述点经过旋转后的新坐标，X、Y为所述点的原始坐标。

进一步地，各所述三角形的面积，按下式计算：

T＝(a+b+c)/2