TWI442348B - Personalized gait analysis method of physiological sensor - Google Patents

Description

生理感測器之個人化步態分析方法

本發明係有關一種具生物反饋之個人化生理感測器，特別是一種可以藉由個人化自動分析使用者的運動習慣、分析步態，以及可依不同使用者之不同的運動狀態變換合適的音樂，並於當運動超過自身心臟所能負荷的強度時，透過耳機語音提示，立即給予暫緩激烈運動的語音建議，避免過於激烈的運動行為的潛在危險之生理感測器之個人化步態分析方法。

高血壓、糖尿病、高血脂及體重過重等因素，為心血管疾病之主要危險因子，而心血管疾病的死亡率，一直位居國人十大死因之一，是亟待解決的問題之一。尤其是致死型心臟病常在無預警的情況發生，一旦發生通常就造成天人永隔遺憾。為了鼓勵運動風氣，近年來在政府大力推展「運動人口倍增計畫」與民眾養生意識增加下，我國運動人口，有逐年增加的趨勢。根據行政院衛生署國民健康局一份針對國民運動行為調查的結果指出，國人最常做的運動為散步(含健走)、其次為慢跑。

但一般民眾卻不清楚，雖然運動有助於提升心肺功能，但是過於激烈的運動行為卻有潛在的危險。年輕人發生的運動猝死，往往是心血管潛藏解剖學的缺陷，在激烈的運動時誘發，而透過運動前後的心臟跳動與恢復狀況，可以簡略的評量心臟功能，提前發現可能的危險；因此，為了避免上述的遺憾，個人化生理監控智慧感測器的研發，就顯的十分重要。

而傳統運動心率的量測，受到運動時的身體動作影響，故需要特殊的心跳測量儀器。在沒有特殊儀器的協助下，當進行運動心跳率測量時，僅 能以運動剛結束時的心跳率來代表。根據教育部針對體適能公佈的資訊中提到，心跳率的測量心跳與運動強度關係相當密切，透過運動時心跳的反應，可以讓我們了解運動時身體的負荷。運動時的強度以最大心跳率的60~80%為較佳。

因此，醫療與健康照護帶給電子資訊領域新的衝擊，而資訊科技也正逐漸的改變醫療健康產業，更進一步的改變了傳統的醫療模式，期能在未來提供健康照護之應用，且加入視聽娛樂的元素，並應用生物反饋系統，提供使用者更人性化的使用模式，進而改變生活行為模式，降低心血管疾病之發生機率。

本發明的主要目的在於提供一種生理感測器之個人化步態分析方法，可以藉由個人化自動分析使用者的運動習慣、分析步態，以及可於受測者運動超過自身心臟所能負荷之心跳率時，立即透過語音給予提醒，讓運動中的人員能隨時掌握心律狀況，確保運動安全。

因此，為達上述目的，本發明所揭露之個人化生物反饋之生理感測器係包含有心電圖訊號擷取模組、三軸加速器感應模組、類比轉數位訊號轉換模組、微處理器、以及語音播放模組。透過心電圖訊號擷取模組與三軸加速器感應模組，分別偵測受測者之心電圖訊號與動作訊號，經由類比轉數位訊號轉換模組轉換為數位化訊號後，微處理器接收動作訊號，並用『四分位』法判斷出受測者之運動狀態，並根據四分位演算法計算運動狀態與基準之臨界生理狀態訊號，並加以比對臨界生理狀態訊號與心電圖訊號， 若心電圖訊號超出臨界生理狀態訊號之範圍時，播放通知語音提醒受測者，避免過於激烈的運動行為的潛在危險。

另一方面，生理感測器可更包含有儲存模組，係可將數位化之心電圖訊號與三軸動作訊號予以儲存，並透過無線傳輸模組，傳輸至電腦系統內分析，而建立個人化之資訊，再反饋回感測器中，以配合各種運動狀態使語音模組播放對應之音樂，並供微處理器進行判斷之基準。

同時，亦可藉由衛星定位模組，用以偵測受測者之運動路徑，而提供計算受測者之平均心率、卡路里消耗累積、與運動距離累積。

為使對本發明的目的、特徵及其功能有進一步的了解，茲配合圖式詳細說明如下：

如第一圖所示，為本發明之實施例所提供之具生物反饋之生理感測器之示意圖。

根據本發明所揭露之個人化生物反饋之生理感測器，係包含有微處理器101、三軸加速器感應模組102、心電圖訊號擷取模組103、衛星定位模組104、類比轉數位訊號轉換模組105、語音播放模組106、電池模組107、儲存模組108、顯示模組109、無線傳輸模組110以及輸入模組111。

心電圖訊號擷取模組103用以擷取受測者的心電圖訊號，心臟的肌肉是人體肌肉中，唯一具有自發性跳動及節律性收縮的肌肉，而心電圖(ECG)是記錄心臟組織電壓變化的電氣訊號，心電圖其頻率在150Hz以下(也有一說250Hz)，訊號大小約為1mV，若要處理心電訊號就須將心電圖放大1200 倍左右的大小，以方便處理。

心臟可以區分為左心房、左心室與右心房、右心室，心臟的收縮便是由右心房上竇房結(SA node)產生每分鐘大約60次的微小電脈衝訊所控制。一般靜止情況下的心臟細胞是屬於荷電(帶負電)，或稱作「極化(polarized)」，一旦受到電刺激便「去極化(deporlarized)」，帶正電並產生收縮反應。雖然心臟能夠獨立由竇房結運作，但還是可以藉者交感神經(刺激收縮)與副交感神經(鎮定)藉著傳遞大腦與身體各部分的種種信號輔助心臟調整心搏的速率，加快或降低血液循環速度以因應外界各種情況的發生。

三軸加速器感應模組102主要用來量取受測者的肢體運動狀態，而獲得運動狀態訊號，並用『四分位』法，判別出受測者的各種不同的運動狀態，譬如為靜止、走路、跑步等身體活動狀態。由於每人跑步及走路方式不盡相同，因此，可藉由先行利用三軸加速器感應模組102偵測個人化跑步等各種運動姿態的訊號，再經學習後的參數，而可作為後續分析判別的依據。

衛星定位模組110用以偵測受測者的位置訊號，其係為全球衛星定位系統(Global Position System,GPS)，利用規模遍及全球的人造衛星之航法系統，由24顆人造衛星所構成，利用對民間開放的C/A碼標準測法，能得到數十米的精度。當衛星接收機定位後，便經由輸出管道開始傳送有效的定位資料，包含如下經度、緯度、定位完成代號、採用有效的衛星顆數、所用的衛星編號，及仰角，方向角，接收訊號強度、衛星方位角、高 度、相對位移位移速度、相對位移位移方向角度、日期、UTC時間、DOP誤差參考值、衛星狀態及接收狀態等。因而可提供計算受測者之運動路徑、平均心率、卡路里消耗累積、與運動距離累積等相關運動資訊。

類比轉數位訊號轉換模組105用以將三軸加速器感應模組102所感應的動作訊號、以及心電圖訊號擷取模組103所偵測的心電圖訊號予以轉換為數位化訊號，以方便後續進行處理，轉換的模式最常見者為單通道、循序通道、重複單通道、重複循序通道等。

無線模組110可供生理感測器與電腦系統進行通訊，一般常見者，為採用藍芽(Bluetooth)的短距離射頻無線連接技術的標準，其主要是用來提供短距離、低成本、低耗電的無線網路通訊傳輸，由於其可以被運用在資訊、通訊及消費性電子等3C領域產品的互相連接，以提供包括手機語音、訊號資料、影像等傳輸功能，目前已廣泛的應用在各種可攜式裝置上。

儲存模組108用以儲存三軸加速器感應模組102所感應的動作訊號、心電圖訊號擷取模組103所偵測的心電圖訊號、以及衛星定位模組104所偵測之定位訊號，因而可提供計算受測者之運動路徑、平均心率、卡路里消耗累積、與運動距離累積等相關運動資訊。當然，亦可儲存語音播放模組106所需播放的語音資料。一般來說，最常見者為Micro Secure Digital(又稱Trans Flash)的儲存裝置，其體積只有15×11×1mm(0.59×0.43×0.04英吋)是一種使用快閃記憶體(Flash Memory)與控制晶片所組成的儲存裝置。

電池模組107用以提供個模組及微處理器101執行操作所需要的電 力，其可採用充電鋰電池，而可透過譬如為USB或電壓器方式來進行充電。

顯示模組109用以顯示生理感測器的各種資訊，同時作為與受測者溝通顯示的介面，一般最常見者為液晶顯示器(LCD)。

輸入模組111係供使用者輸入一輸入訊息，如時間、身高、體重與控制選單等，而輸入模組111連結於微處理器101，其中，輸入模組111一般最常見者為按鍵或搖桿。

語音播放模組106具有音樂解碼IC，可支援譬如為MPEG1.0 & 2.0 audio layer Ⅲ(CBR,VBR,ABR)；layers I & II optional；WAV(PCM+IMA ADPCM)等音樂格式，內建高品質立體的DAC，可直接把解碼後的MP3音樂資料串流(Bitstream)，透過立體耳機輸出音效。此外，此語音播放模組更包含有一錄音單元，而可供受測者錄製個人化之語音、音樂。

因此，受測者於運動過程中，可藉由語音播放模組106由儲存模組108中讀取音樂檔案予以播放，同時，也可依不同使用者，做運動的姿勢(激烈或緩和)變換合適的音樂，讓運動時的樂曲風格能契合當時的運動型態，期以增加使用意願及運動時間。

使用上時，受測者可藉由先期的學習模式，受測者將運動狀態下所獲得相關資訊予以儲存於儲存模組108，並利用無線傳輸模組110傳輸至電腦系統內進行分析，而可正確地判斷出使用者所對應的運動狀態，並設定各種個人化的資訊，包含即時心率計算、人體活動的姿態做判斷(走路或跑步)，並予以適時的語音回饋心率及警告，可自動偵測目前活動姿態及心率做自動音樂曲風的選擇。同時，因為衛星定位模組104，詳細記錄下運動時 候的座標位置與路徑，待受測者運動結束回到個人電腦旁，更可藉由無線傳輸模組110連線將各項生理數據上載，供電腦系統自動產生本次運動的各項資訊報表，其中可以包含了卡路里消耗、心率、運動路徑、花費時間、平均速率…等，並結合Google Earth標示出各座標點與當時生理狀況(如平均心率、卡路里消耗累積、運動距離累積)，讓使用者可以輕易檢視每一次運動過程，來訂定下一次運動目標。

另一方面，於運動過程中，藉由三軸加速器感應模組102隨時感應受測者的動作訊號，並根據先前學習的動作狀態對應訊號，而可正確判斷出受測者之運動狀態，並根據演算法計算運動狀態為基準之臨界生理狀態訊號，而由心電圖訊號擷取模組103隨時監控受測者之生理狀態，一旦心電圖訊號超出臨界生理狀態訊號的範圍時，則會切斷原先於語音播放模組106播放的音樂，而改為播放通知語音提醒該受測者，避免過於激烈的運動行為的潛在危險。

因此，藉由本發明所提供之具生物反饋之生理感測器，當運動超過自身心臟所能負荷的強度時，透過耳機語音提示，立即給予暫緩激烈運動的語音建議。本研究亦結合GPS全球衛星定位系統，詳細記錄下運動時候的座標位置與路徑。待使用者運動結束回到PC旁，可藉由藍芽連線將各項生理數據上載，做各種應用。希望透過此裝置提供給運動的使用者，能有安全、愉悅、良好的運動經驗。讓預防醫學結合娛樂，提升智慧生理監控儀器與醫療器材之附加價值。

請參閱第二圖，為本發明之心電檢查圖(Electrocardiography；ECG) 訊號之示意圖。所謂心搏的一個週期(cycle)，便是由竇房結發出電脈衝以漸進波的方式傳遞至左、右心房，造成左右心房的收縮(第2圖中之P點)，電脈衝傳達房室結(AV node)後約停滯約1/10秒，這1/10秒是為了讓血液充分流至心室，接著電脈衝便藉由傳遞纖維將電脈衝傳遞(第2圖中之Q點)至左右心室造成左右心室收縮(第2圖中之R點)，在一連串的電活動之後心臟暫時靜止，心室等待再極化以恢復帶負電狀態(第2圖中之T點)完成一次心搏。心室去極化與再極化現象分別為第2圖的Q、R、S、與T點，而心房卻僅有去極化的P點，沒有再極化的波形，這是因為心房再極化現象波形小且多半掩沒在Q、R、S點的複合波中因此不易察覺。因此，藉由心電檢查圖訊號，即可輕易地將P、Q、R、S、T點予以偵測出來。

取樣得到未濾波心電圖訊號後，經過高通及低通濾波器組成的帶通濾波器以強化QRS複合波，心電圖信號經過濾波之後，藉由微分器可將QRS複合波的特徵更加突顯出來，此時R波已可明確分辨出來，而相對的P波及T波則再次減小。接著再將所得的心電圖作絕對值平方、並經過視窗平均法將訊號特徵化(Smooth)，而可將心電圖訊號轉成類似方波的訊號。

請參閱第三圖，係為本發明之生理感測器之個人化步態分析方法之步驟流程圖。受測者可透過一輸入模組(例如：按鍵組)輸入一預定學習模式，藉由三軸加速器感應模組偵測個人化跑步及走路各種運動姿態的運動訊號，微處理器將所獲得運動訊號以四分位演算法判別出受測者的各種不同的運動狀態。個人化步態分析方法之步驟流程圖包含： 步驟S30：輸入一預設學習模式，如預設時間為10秒，受測者可開始進行運動動作；步驟S31：讀取受測者所需學習時間。

步驟S32：判斷受測者之學習時間是否達到預設學習時間，若否，則執行步驟S33，若是，執行步驟S34。

步驟S33：儲存一三軸加速器模組之波形數值於一陣列(Array List)中，並再次執行步驟S31。

步驟S34：對陣列中所儲存的波形數值由低至高遞增排序，其中，三軸加速器模組係依據受測者肢體運動而分別產生X軸、Y軸、Z軸方向之三軸加速度的波形及數值。

步驟S35：依據陣列大小(iSize)計算出一加速度之邊界值第一位準點(Q1p，Q1p=iSize*low)及一加速度之邊界值第二位準點(Q3p，Q3p=iSize*high)，其中，可各取排序後之波形數值25%或75%的資料為參數值，一般預設值low_level=0.25，high level=0.75，也可依使用者習慣調整位準點以設定靈敏度，例如：高靈敏度(low=0.2,high=0.7)、中靈敏度(low=0.3,high=0.8)及低靈敏度(low=0.4,high=0.9)。

步驟S36：判斷加速度之邊界值第一位準點及加速度之邊界值第二位準點是否有小數位值，若否，則執行步驟S37，若是，則執行步驟S38。

步驟S37：第二位準點中的數值為一跑步的步閥值(Q3)，而第一位準點中的數值為一走路的步閥值(Q1)；其中，Q1與Q3方程式如下列式(1)與式(2)：

步驟S38：取出第一位準點(Q1，Q1p=取整數Q1p)及第二位準點(Q3，Q3p=取整數Q3p)的整數部分為新位準點。

其中，跑步的步閥值(Q3)則為新位準點之第二位準點上一個與下一個位置中的數值之平均值，走路的步閥值(Q1)則為新位準點第一位準點上一個與下一個位置中的數值之平均值，而Q1與Q3之平均值方程式如下式(3)與式(4)：

步驟S39：儲存跑步的步閥值及走路的步閥值，以供後續分析步態的判別依據。

由於每個人將本發明之個人化生物反饋之生理感測器配戴於身體部位及方式不同，運動後所產生的加速度也不盡相同，藉此，由上述個人化步態分析方法得知，可正確分辨出走路或跑步的狀態，以提高量測之準確度。

請參閱第四圖，係為本發明之生理感測器之個人化生理感測方法之步驟流程圖。受測者可藉由一無線傳輸模組(如藍芽模組)下載一個人化資訊，以配合各種運動狀態使語音模組播放對應之音樂，個人化生理感測方法包含： 步驟S41：下載一個人化資訊於該生理感測器中，其中，個人化資訊包含運動醫囑(例如：應消耗卡路里與應有的心跳強度)、一個人預設運動資訊(例如：預計運動路長、路徑座標或預計運動時間)及一個人資料(身高、體重、年齡或心電圖生物辨識模版)等資訊。

步驟S42：判斷受測者之心電圖是否符合心電圖生物辨識模版，若否，則再次下載個人化資訊，若是，則執行步驟S43。

步驟S43：判斷受測者是否儲存有步態分析之參數值，其中，步態分析之參數值可為跑步的步閥值及走路的步閥值，若否，則執行步驟S44，若是，則執行步驟S45。

步驟S44：進行四分位演算法以計算出步態分析之參數值。

步驟S45：計算受測者之卡路里與運動強度，其中，個人化生理感測器係依據三軸動作訊號、步態分析之參數值、心電圖訊號、GPS運動路徑以計算出卡路里消耗數據與運動強度(如運動心率)，再依運動強度以自動調整音樂節奏及選曲並播出予受測者。

步驟S46：判斷是否有達成個人化資訊之運動醫囑，若大於運動醫囑中應有的運動數值，則執行步驟S47，若小於運動醫囑中應有的運動數值，則執行步驟S48，若符合運動醫囑中應有的運動數值，則執行步驟S49。

步驟S47：輸出已超過運動量或負載的警告語音，以確保受測者的運動安全。

步驟S48：運動量不足並提醒運動的警告語音。

步驟S49：輸出一提示語音並播放音樂予受測者，如輸出鼓勵受測者之 提示語音並播放特定的音樂，以提高使用者之運動樂趣及使用率。

雖然本發明以前述之實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明。在不脫離本發明之精神和範圍內，所為之更動與潤飾，均屬本發明之專利保護範圍。關於本發明所界定之保護範圍請參考所附之申請專利範圍。

101‧‧‧微處理器

102‧‧‧三軸加速器感應模組

103‧‧‧心電圖訊號擷取模組

104‧‧‧衛星定位模組

105‧‧‧類比轉數位訊號轉換模組

106‧‧‧語音播放模組

107‧‧‧電池模組

108‧‧‧儲存模組

109‧‧‧顯示模組

110‧‧‧無線傳輸模組

111‧‧‧輸入模組

第一圖係為本發明之實施例所提供之具生物反饋之生理感測器之示意圖。

第二圖係為本發明之心電檢查圖(Electrocardiography；ECG)訊號之示意圖。

第三圖係為本發明之個人化步態分析方法之步驟流程圖。

第四圖係為本發明之生理感測器之個人化生理感測方法之步驟流程圖。

101‧‧‧微處理器

102‧‧‧三軸加速器感應模組

103‧‧‧心電圖訊號擷取模組

104‧‧‧衛星定位模組

105‧‧‧類比轉數位訊號轉換模組

106‧‧‧語音播放模組

107‧‧‧電池模組

108‧‧‧儲存模組

109‧‧‧顯示模組

110‧‧‧無線傳輸模組

111‧‧‧輸入模組

Claims (1)

1. 一種生理感測器之個人化步態分析方法，藉由一三軸加速器感應模組偵測個人化跑步及走路各種運動姿態的運動訊號，並透過一微處理器將所獲得該運動訊號以四分位演算法判別出一受測者的各種不同的運動狀態，個人化步態分析方法包含：(a)輸入一預設學習模式；(b)讀取受測者所需學習時間；(c)判斷受測者之學習時間是否達到預設學習時間，若否，則執行步驟(d)，若是，則執行步驟(e)；(d)儲存一三軸加速器模組之波形數值於一陣列(Array List)中，並再次執行步驟(b)；(e)對陣列中所儲存的波形數值由低至高遞增排序；(f)依據陣列大小計算出一加速度之邊界值第一位準點及一加速度之邊界值第二位準點；(g)判斷該加速度之邊界值第一位準點及該加速度之邊界值第二位準點是否有小數位值，若否，則執行步驟(h)，若是，則執行步驟(i)；(h)則該邊界值第二位準點中的數值為一跑步的步閥值，而該邊界值第一位準點中的數值為一走路的步閥值；(i)取出該邊界值第一位準點及該邊界值第二位準點的整數部分為新位準點，而該新位準點之該邊界值第二位準點上一個與下一個位 置中的數值之平均值以作為跑步的步閥值，該新位準點之該邊界值第一位準點上一個與下一個位置中的數值之平均值以作為走路的步閥值；以及(j)儲存跑步的步閥值及走路的步閥值。