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#物联网征文#基于可穿戴设备的踝足矫形器

 2 years ago
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一、背景介绍

  近年来，脑卒中是严重威胁人类健康的三大疾病之一，在我国年死亡人数超过200万，平均年增长速率超过8.7%，其中30%以上患者再次发病。并且患者病情好转后，也会伴随许多后遗症，如走路不稳定，易摔倒，抑郁，失眠等问题，严重影响患者的生活质量。这需要一个长时间的延续性护理。

二、社会痛点

  我们对脑卒中偏瘫患者延续性护理面对的问题进行调查，发现目前存在以下痛点：
  1.针对脑卒中偏瘫患者康复状况的诊断主要通过量表进行，存在很大的主观因素。
  2.目前市场上的偏瘫康复辅助设备大多数比较大型，患者只能在医院进行康复护理。
  3.患者居家康复难以不到科学指导，缺少居家康复设备。
  我们团队针对传统康复存在的问题，进行了项目的研发，通过对患者步态数据的评估来帮助医生对患者病情进行诊断，让患者更好的了解自己的病情变化，病情康复可视化对患者前期预防和后期延续性护理至关重要，病情我们针对患者病情状况提供康复视频教程，帮助患者更科学的进行康复护理，我们项目从脑卒中偏瘫患者步态数据监测入手，对脑卒中偏瘫患者病情变化进行评估，对病人下肢康复动作进行指导，对病人心理状态进行关注。

三、项目介绍

  我们依托踝足矫形器为硬件载体，借助小熊派BearPi-HM Nano模块进行步态数据的收集，主要收集患者足部压力数据，加速度数据，踝部弯曲角度等数据，并且在我们踝足矫形器设备过程中，我们也考虑了患者穿戴的舒适度，设计了软体结构和机械结构来保护患者踝足，考虑各个传感器在踝足矫形器上的布局，确保数据接收的准确性。

#物联网征文#基于可穿戴设备的踝足矫形器_智慧医疗

  通过MQTT协议将数据传输到华为云IOT平台进行数据的初步分析，同时可由应用侧经平台进行命令下发，设备侧订阅特定主题获取命令通过PWM及PID控制舵机等硬件设备进行反馈，对患者踝部进行主动矫正，之后通过规则转发将数据传输到华为云ECS服务器进行存储分析，使用华为云规则转发功能进行测试。 

const byte colPins[4] = {22,24,26,28};    
const byte rowPins[12] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12}; // 设置需要读取的结构
byte i, j;      
byte val;   
void setup(){
  Serial.begin(9600);
  for (i=0;i<=3; i++) { //进行压力数据的循环读写
    pinMode(colPins[i], OUTPUT);
    digitalWrite(colPins[i], HIGH);
  }
  for(j=0;j<=12;j++){
     pinMode(rowPins[i], INPUT);
     digitalWrite(rowPins[i], HIGH);   
  }
}
#物联网征文#基于可穿戴设备的踝足矫形器_Harmony OS_02

  我们借助百度飞浆平台进行我们模型的训练和部署，我们主要采用SVM数据融合算法进行算法模型的训练，来将足部压力传感器，加速度传感器，陀螺仪，弯曲传感器这些步态数据进行综合处理分析，给病人做出科学合理的反馈，目前我们算法模型的精度已经达到90%以上，有很好的数据分析效果。我们也在尝试用不同的算法框架进行模型的训练，进行模型的部署，我们通过modelars进行模型部署，和在华为云服务器上进行云端算法模型部署，也达到了很好的效果。

#物联网征文#基于可穿戴设备的踝足矫形器_Harmony OS_03

  我们项目的前端反馈程序主要采用HarmonyOS进行搭建设计，HarmonyOS主要是考虑到鸿蒙分布式开发的特点，能够为病人康复打造康复场景，我们通过华为的可穿戴手表能够更方便用户进行我们产品的使用，对于前端界面的设计主要考虑了病人能够通过我们的小程序进行康复训练，制定计划，得到一些脑卒中康复小知识，同时通过与我们硬件设备的连接使用，能够将患者延续性护理的状况，如平衡能力的提升，走路稳定性的提升，病情在日周月的变化趋势，能够让患者看到自己病情的变换情况，对脑卒中偏瘫的再次复发起到预防作用。

#物联网征文#基于可穿戴设备的踝足矫形器_鸿蒙开发_04

四、作品创新点

  1.康复情况可视化：算法分析硬件设备接收到的数据，经过分析后反馈到鸿蒙app前端，病人能够更好的了解康复运动的效果。

  2.长期持续监测：在脑卒中偏瘫患者的康复后期，能够根据日、周、月来长期的监测反馈病人的康复情况，达到延续性护理的目的。

  3.鸿蒙分布式开发：采用鸿蒙进行软件开发，将软件分布在手表端和手机端，来给病人居家康复更好的服务。

  4.自主设计的算法：我们采用自主设计的限幅平均滤波法和四元数算法对数据进行处理，通过SVM进行模型训练，结合健康量表给用户做出反馈。四、团队介绍

五、团队介绍

  我们康复守护者团队来自郑州轻工业大学梅科尔工作室，该项目核心成员主要有十人，项目成员来自多个专业，发挥各个专业的优势，共同进行我们项目的完善。
  【本文正在参加物联网有奖征文活动】，活动链接： https://ost.51cto.com/posts/14758


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