老年人跌倒預(yù)測系統(tǒng)綜述

曹麗杰

（國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，長沙　410073）

老年人跌倒預(yù)測系統(tǒng)綜述

曹麗杰

（國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，長沙410073）

0　引言

老年人健康保障是一個(gè)永恒的話題，在當(dāng)今世界老齡化日益嚴(yán)重下老年人的身體健康尤其重要。跌倒，是威脅老年人健康的最危險(xiǎn)意外事故之一。跌倒是人體受傷的一個(gè)重要原因，對老年人更是如此。統(tǒng)計(jì)顯示，在我國，跌倒是老年人（高于65周歲者）傷害致死的最主要原因，是所有年紀(jì)的人意外受傷致死的第四大原因。Stevens等人的研究表明[1]，在美國，每年超過65歲的老年人中的1/3曾跌倒過，共約1300萬次跌倒發(fā)生，其中50%是復(fù)發(fā)性跌倒，大約10%-20%會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重?fù)p傷如骨折、頭部創(chuàng)傷等，甚至死亡。盡管某些跌倒未曾導(dǎo)致傷害，但非損傷性跌倒中47%的老年人在沒有外人幫助下不能自主站立起來。老年人跌倒受傷會(huì)造成他們生活自理能力減弱和害怕跌倒的心理影響，間接影響到老年人的生活體驗(yàn)。除了對老年人身體的傷害，老年人跌倒后的醫(yī)療費(fèi)用也是巨大的，占美國總醫(yī)療費(fèi)用的6%。在2005年，跌倒引起的直接花費(fèi)是236億美元，2010年是304億美元，這個(gè)數(shù)字還在逐年增加。可以說，跌倒這一可以被盡可能避免的意外事故，是老年人健康的重大隱患，也給社會(huì)帶來了負(fù)擔(dān)。

對老年人跌倒的及時(shí)幫助或預(yù)防一直都深受國內(nèi)外研究者們的關(guān)注。國內(nèi)外對老年人的救護(hù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)主要是從以下幾個(gè)方面考慮：跌倒檢測方法，即對老年人的日常生活實(shí)時(shí)檢測，通過加速度值、姿態(tài)、軀干傾斜角等指標(biāo)設(shè)計(jì)算法，如閾值算法、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等，實(shí)時(shí)判斷老年人是否跌倒，完成的主要工作是姿態(tài)識別、跌倒檢測系統(tǒng)，對于跌倒后不能自主站起來的老年人，可以減少他們坐或躺在地上的時(shí)間，進(jìn)而降低他們的傷害程度；跌倒風(fēng)險(xiǎn)評估方法，此方法多應(yīng)用于健康醫(yī)療領(lǐng)域，通過分析老年人的身體指標(biāo)，如心血管狀態(tài)、身體平衡能力、步態(tài)等，判斷老年人是否會(huì)易于跌倒，提醒家人對易跌倒老人多加關(guān)注；跌倒預(yù)判方法，同跌倒檢測所用技術(shù)類似，但研究方向重在跌倒前而非跌倒后，即分析跌倒前人體姿態(tài)特征，以實(shí)現(xiàn)提前預(yù)測老年人跌倒事故的功能，此方法可以最大程度地減少老年人的跌倒損傷，具有非常好的現(xiàn)實(shí)意義，對老年人的身體保護(hù)作用最為顯著，但目前跌倒預(yù)測系統(tǒng)的研究相對不是很成熟。本文重點(diǎn)討論跌倒預(yù)測系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)和研究現(xiàn)狀。

1　跌倒過程數(shù)據(jù)指標(biāo)

1.1加速度值

人體跌倒過程伴隨著身體失衡，由于重力作用，人體加速倒向地面，這個(gè)過程一般是不可逆的。這個(gè)過程一般發(fā)生在1-3秒，很短的一段的時(shí)間。愛爾蘭國立大學(xué)的A.K.Bourke教授對跌倒事件進(jìn)行了深入的分析，在理論上將跌倒事件劃分為以下四個(gè)相位：跌倒前相（Pre-fall phase）、關(guān)鍵相位（Critical phase）、跌倒后相（Post-fall phase），以及恢復(fù)相位（Recovery phase）[2]。圖1是梁丁等依據(jù)其跌倒實(shí)驗(yàn)過程中加速度信號做出對應(yīng)的相位劃分[2]。

圖1　跌倒相位劃分

由圖中可以看出，關(guān)鍵相位部分加速度值變化趨勢是先下降，然后快速上升和快速下降，后期有振蕩變化，日常活動(dòng)，則不會(huì)有如此劇烈的加速度變化。閾值算法在跌倒檢測系統(tǒng)中有廣泛的應(yīng)用，即通過設(shè)定加速度閾值，判斷跌倒是否發(fā)生，此種方法特異性和靈敏性都很高。另外，為了跌倒預(yù)測研究，可以進(jìn)一步將圖中關(guān)鍵相位劃分為三部分，沖擊前相，沖擊相位和沖擊后相，階段劃分如圖2。沖擊前相特征為加速度值逐漸下降，也是跌倒預(yù)測的關(guān)鍵時(shí)期。

圖2　關(guān)鍵相位劃分

1.2傾斜角

傾斜角指身體軀干的彎曲角度，包含軀干左右傾斜和前后傾斜，根據(jù)傾斜角大小也可以判斷人體跌倒的方向。研究表明人體站立時(shí)，身體和豎直方向的夾角一般不超過60度。但是單純根據(jù)傾斜角很難完全正確地對身體姿態(tài)進(jìn)行分類，因此傾斜角常作為姿態(tài)分類的輔助指標(biāo)，對可能的跌倒事件作進(jìn)一步判斷。

1.3垂直速度

類似于加速度值，垂直速度曲線同樣可以表示跌倒下降過程不同階段的運(yùn)動(dòng)學(xué)特征。所有的跌倒者都經(jīng)歷了向下垂直速度曲線中的某個(gè)階段，這可以作為跌倒預(yù)測的有效參數(shù)。但目前來看，因?yàn)榇怪彼俣刃枰獙鞲衅鳙@取的加速度值進(jìn)行積分運(yùn)算，而且實(shí)際表現(xiàn)和加速度值相似，因此選用垂直速度的研究者們相對較少。

1.4足底壓力

當(dāng)人體跌倒時(shí)，足底壓力也會(huì)相應(yīng)變化，此指標(biāo)也是作為跌倒預(yù)測系統(tǒng)的輔助性指標(biāo)，以便進(jìn)一步加強(qiáng)算法的準(zhǔn)確度。

2　人體活動(dòng)分類

近些年，盡管人體跌倒檢測已經(jīng)越來越受到人們的關(guān)注，但實(shí)驗(yàn)動(dòng)作設(shè)計(jì)仍然存在著很大的挑戰(zhàn)。首先，某些類似跌倒的日常活動(dòng)很容易被誤判為跌倒。目前實(shí)驗(yàn)判定跌倒的方法多依據(jù)加速度值的閾值，但是，如果超過閾值的加速度值均被判定為跌倒可能會(huì)導(dǎo)致一些錯(cuò)誤警告，例如快速坐下或快速躺到床上。其次，并非所有的跌倒都具有大的加速度值。Rubenstein等[3]統(tǒng)計(jì)顯示老年人經(jīng)歷的跌倒中22%是緩慢的，由頭暈或眩暈引起的占到13%，突然的跌倒發(fā)作占9%。因此，若要設(shè)計(jì)一個(gè)成功的跌倒預(yù)測系統(tǒng)，慢跌倒實(shí)驗(yàn)應(yīng)當(dāng)是其中很重要的一部分。

目前實(shí)現(xiàn)的跌倒預(yù)測系統(tǒng)多數(shù)沒有對日常活動(dòng)進(jìn)行細(xì)致的劃分，跌倒類型也只選取一兩種，而且以快速跌倒方式為主，系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果可信度較低。若要實(shí)現(xiàn)跌倒預(yù)測系統(tǒng)在生活中的適用性需要考慮到老年人的各種日常活動(dòng)。對日常活動(dòng)的分類如下描述。

日常生活中靜態(tài)姿勢：站，坐，躺。

日常生活中動(dòng)態(tài)姿勢：站到坐，站到躺，坐到站，抬起腰，彎下腰，上樓梯，下樓梯，慢跑。

生活中跌倒：滑倒，絆倒，暈倒，站到坐跌倒，坐到站跌倒，失足跌倒。

從椅子上站起來時(shí)跌倒，由于人下意識會(huì)尋找周圍物體支撐，容易被誤判為非跌倒事件，暈倒也易被誤判為非跌倒事件。

跌倒事件中快速躺到床上或者快速坐到椅子上則容易被誤判為跌倒事件。

因此在設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)應(yīng)注意對這些易引起誤判的事件加強(qiáng)分析和學(xué)習(xí)。

3　跌倒預(yù)測系統(tǒng)研究現(xiàn)狀

迄今為止，盡管各種跌倒檢測系統(tǒng)大多能達(dá)到近100%準(zhǔn)確度，但能夠提前預(yù)測老年人跌倒并提供保護(hù)措施則是一種更值得期待的技術(shù)。目前部分學(xué)者對跌倒預(yù)測進(jìn)行了詳細(xì)的研究。跌倒預(yù)測關(guān)鍵是研究跌倒觸地前下降期的數(shù)據(jù)特征，目前研究現(xiàn)狀如下陳述。

2000年，Wu[4]采用軀干水平和垂直速度的閾值算法實(shí)現(xiàn)了跌倒預(yù)測系統(tǒng)，結(jié)果表明可以在跌倒觸地前300-400ms時(shí)間檢測出跌倒發(fā)生。2006年，Nyan等[5]用三軸陀螺儀固定在三個(gè)不同位置，胸部、腰前、上臂內(nèi)側(cè)實(shí)現(xiàn)跌倒預(yù)測，達(dá)到100%的靈敏度和接近200ms的前置時(shí)間，但是16%的正常活動(dòng)被誤判為跌倒。此外，他們發(fā)現(xiàn)跌倒被檢測到的時(shí)刻，軀干與垂直軸的角度為40-54度。2008年，Bourke等[6]通過軀干的垂直速度閾值進(jìn)行跌倒預(yù)測，一個(gè)運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)和一個(gè)慣性測量單元被應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)中，慣性測量單元固定于人體胸部。實(shí)驗(yàn)結(jié)果達(dá)到100%的準(zhǔn)確度和平均提前323ms檢測到軀干觸地和提前140ms檢測到膝蓋觸地。Nyan 等[7]在2008年對跌倒預(yù)測的研究中，通過大腿和腰部的角度閾值算法對模擬暈倒進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)了100%的特異度和 95.2%的靈敏度，跌倒前置時(shí)間平均為700ms。2009年Shi等[8]，2010年Shan和Yuan[9]采用支持向量機(jī)（SVM）的方法，通過對眾多加速度計(jì)和陀螺儀原始數(shù)據(jù)的特征選擇，再利用SVM算法分類，實(shí)現(xiàn)了100%的靈敏度和100%的特異度，檢測到的跌倒前置時(shí)間平均為203ms。

2014年，Ding Liang等[10]采用基于慣性測量單元的加速度閾值算法對跌倒前置時(shí)間進(jìn)行了分析，而且對主動(dòng)跌倒和被動(dòng)跌倒作了對比分析，結(jié)果顯示被動(dòng)跌倒因?yàn)橥饬ψ饔糜兴查g的加速度的輕微增加過程，因此相比于主動(dòng)跌倒更容易檢測，主動(dòng)跌倒的平均前置時(shí)間是514ms，被動(dòng)跌倒的是731ms。Ding Liang等雖然對跌倒前置時(shí)間作了詳細(xì)的對比，且有比較好的研究結(jié)果，前置時(shí)間比較長，準(zhǔn)確率也很高，但實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和算法比較簡單，正常活動(dòng)只設(shè)計(jì)了簡單的走，跑和躺，這些動(dòng)作與跌倒有明顯的差異因此很容易被檢測，但是對類跌倒事件未作比對。

2015年，Lee[11]對接近跌倒（near-falls）事件進(jìn)行了研究，提出了基于垂直速度的跌倒預(yù)測方法，并對基于垂直速度的方法和基于加速度的方法進(jìn)行了對比，實(shí)驗(yàn)用例為分別區(qū)分跌倒和正常活動(dòng) （Activity Daily Life，ADL，排除接近跌倒事件），區(qū)分跌倒和非跌倒（包括接近跌倒事件）。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明兩種方法在跌倒和正常活動(dòng)的分類上具有相似的準(zhǔn)確性，然而在跌倒和非跌倒事件中使用垂直速度具有更高的準(zhǔn)確度，表明當(dāng)?shù)箼z測中包含有接近跌倒事件時(shí)，使用垂直速度參數(shù)比使用加速度閾值具有更好的效果。

除了依據(jù)數(shù)據(jù)特征設(shè)計(jì)的跌倒預(yù)測系統(tǒng)，對老年人的跌倒風(fēng)險(xiǎn)分析也具有一定的實(shí)際意義。老年人多由于身體機(jī)能下降，容易出現(xiàn)糊涂、身體平衡失調(diào)等癥狀，通過分析老年人的跌倒風(fēng)險(xiǎn)因子，進(jìn)而提前對老年人的日常生活予以關(guān)注，同樣可以起到保護(hù)老年人的效果。Kressig Rw等[12]發(fā)現(xiàn)，僅1.7cm的步長變異就可導(dǎo)致跌倒風(fēng)險(xiǎn)增加幾乎一倍。步態(tài)變異性很難通過肉眼觀察或簡單的運(yùn)動(dòng)檢測辨別，需要相關(guān)儀器進(jìn)行精準(zhǔn)的測量。然而精確的步態(tài)測量方法，如光學(xué)運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)（optical motion capture）等，儀器價(jià)格昂貴，并且需要專業(yè)人員測量、分析數(shù)據(jù)，很難廣泛用于老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測。Mariani等[13]以視覺運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)為參照，用IMU（慣性測量單元）對12名健康成年人進(jìn)行足離地間隙測量，證明 IMU能夠達(dá)到對短距離測量的準(zhǔn)確性，可以用于實(shí)驗(yàn)室外臨床步態(tài)評估。Paterson等[14]利用IMU對97名健康且經(jīng)常運(yùn)動(dòng)的老年人進(jìn)行的一項(xiàng)步態(tài)參數(shù)和跌倒風(fēng)險(xiǎn)的前瞻性試驗(yàn)顯示，在各種步態(tài)參數(shù)中，跌倒者和非跌倒者僅在兩腿步態(tài)差異性方面有顯著性差異，提示兩腿運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)性的下降可能是步態(tài)或平衡功能異常的早期表現(xiàn)，可作為檢測步態(tài)不穩(wěn)和跌倒風(fēng)險(xiǎn)的敏感指標(biāo)。

4　展望

老年人現(xiàn)實(shí)生活中的突然跌倒病發(fā)率高，對于老年人的健康生活有很大隱患，對于此種完全可能避免的意外事故我們都應(yīng)該關(guān)注并尋找方法降低老年人跌倒事件發(fā)生或降低其受傷害程度，因此跌倒預(yù)測系統(tǒng)研究具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。目前的跌倒預(yù)測系統(tǒng)在生活中還沒有應(yīng)用，市場上存在的產(chǎn)品多是基于跌倒檢測，但實(shí)現(xiàn)的功能也不僅僅是跌倒檢測，如檢測老年人健康指標(biāo)，血壓、心率等；當(dāng)判斷出用戶長時(shí)間蹲著時(shí)，會(huì)提醒用戶站起時(shí)緩慢，防止突然的眩暈感；當(dāng)檢測到用戶過長時(shí)間靜止不動(dòng)時(shí)，則預(yù)測用戶可能暈倒，呼叫救助中心予以救助；自主呼救按鈕，當(dāng)用戶跌倒后意識清醒，只是不能自主站起時(shí)，可以按動(dòng)按鈕呼救。這些設(shè)計(jì)在生活中都會(huì)對老年人的身體健康起到保護(hù)作用，應(yīng)該繼續(xù)發(fā)展。跌倒預(yù)測功能仍然是最值得期待的技術(shù)，當(dāng)檢測到跌倒即將發(fā)生時(shí)，可以通過安全氣囊緩沖跌倒，減少傷害。另外，跌倒主要原因是身體失衡，老年人的平衡能力是影響跌倒的一個(gè)主要因素[15]，因此可以通過設(shè)計(jì)跌倒風(fēng)險(xiǎn)因子，對老年人的身體狀況做判斷，分析其是否容易跌倒，引起家人重視。

跌倒傷害是全球面臨的嚴(yán)重問題，也是目前各個(gè)國家關(guān)注的熱點(diǎn)，但是研究結(jié)果參差不齊，主要因?yàn)榈狗雷o(hù)系統(tǒng)沒有統(tǒng)一的實(shí)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，如實(shí)驗(yàn)對象多采用年輕人模擬老年人跌倒，少部分是老年人模擬跌倒，另外對活動(dòng)類型的分類也沒有建立統(tǒng)一規(guī)范，每個(gè)研究者采用自己獨(dú)立的實(shí)驗(yàn)環(huán)境，相互之間參考性和比較性有限，研究結(jié)果不具有代表性和可靠性。為了老年人跌倒防護(hù)系統(tǒng)研究的可持續(xù)發(fā)展，希望可以成立管理組織，不斷建立完善現(xiàn)實(shí)世界老年人跌倒過程重要指標(biāo)的數(shù)據(jù)庫，并對數(shù)據(jù)公開，方便眾研究者分析，以盡早實(shí)現(xiàn)高準(zhǔn)確率和實(shí)用性的跌倒預(yù)測系統(tǒng)。

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Pre-Impact;Lead-Time;Fall Detection;Activity Classification

Survey on the Eldly Fall Prediction System

CAO Li-jie
（College of Computer Science and Technology,National University of Defense Technology,Changsha 410073）

1007-1423（2016）02-0047-05

10.3969/j.issn.1007-1423.2016.02.012

曹麗杰（1987-），女，河南漯河人，碩士研究生，研究方向?yàn)榍度胧较到y(tǒng)設(shè)計(jì)

2015-11-19

2015-12-29

老年人跌倒事件時(shí)常發(fā)生，老年人即使受到很小的傷害，也可能會(huì)對他的生活和健康造成很大影響。跌倒預(yù)測系統(tǒng)通過人體姿態(tài)分類算法，提前判斷老年人跌倒事件，然后通過保護(hù)措施阻止老年人跌倒或減少跌倒后的傷害，具有很好的實(shí)際意義。對跌倒預(yù)測系統(tǒng)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀作調(diào)查分析，并展望系統(tǒng)未來可能的發(fā)展方向。

跌倒預(yù)測；前置時(shí)間；跌倒檢測；姿態(tài)分類

Falls and fall-related injuries are common in the eldly.Their life and health may be significantly affected,even though they hurt slightly. Fall prediction system of the eldly can detect impending falls in their descending phase before the body hits the ground,which is implemented by classifying the activity through the accelerometer of the body,then the system can prevent the fall or do something to reduce the severity of injuries.Fall prediction is of great significance.Investigates the status of fall prediction system and discusses the possible work on the future.