导读:本文包含了足底压力检测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:骨关节炎,膝,牵引,深部热疗,足底压力
足底压力检测论文文献综述
张洪丽,吕柳,王利春,陈华,付强[1]（2019）在《基于足底压力检测下牵引联合深部热疗治疗膝骨关节炎对照研究》一文中研究指出目的:观察牵引联合深部热疗治疗膝骨关节炎的临床疗效及足底压力变化。方法:将120例膝骨关节炎患者采用随机数字表法分为牵引组、深部热疗组、联合组、对照组,每组30例。牵引组予皮牵引治疗,深部热疗组予深部热疗,联合组予牵引下深部热疗,对照组予常规治疗。4组疗程均为15 d。观察4组临床疗效,采用Foot Scan测量系统采集患者治疗前后足底各区域开始触地时间、结束触地时间以及触地时间比。结果:(1)临床疗效:联合组总有效率显着优于牵引组、深部热疗组、对照组(P <0.05),深部热疗组总有效率显着优于对照组(P <0.05);深部热疗组总有效率优于牵引组,牵引组总有效率优于对照组,但差异无统计学意义(P> 0.05)。(2)开始触地时间:治疗后,牵引组、对照组无变化;深部热疗组M1～2区、联合组M1～4区较治疗前晚(P <0.05,P <0.01)。(3)结束触地时间:治疗后,对照组M5区,牵引组M4～5区,深部热疗组M3～5、HM、HL区,联合组M3～4、HM、HL区较治疗前早(P <0.05或P <0.01)。(4)触地时间比:治疗后,对照组无变化;牵引组M5区,深部热疗组M2～5、HM、HL区,联合组M1～4、HM、HL区较治疗前短(P <0.05或P <0.01)。结论:牵引下深部热疗治疗膝骨关节炎效果最佳,治疗可引起足底压力变化,足底压力的变化随治疗方案而变化,疗效越好,足底压力变化越明显。(本文来源于《风湿病与关节炎》期刊2019年10期）
庞晨瑶[2]（2019）在《基于Kinect及足底压力传感的人体动平衡检测评估系统》一文中研究指出平衡能力是人体重要的生理功能,是衡量人体运动机能的重要指标,是日常生活、劳动、工作、运动所必不可少的基本能力之一,对于维持人体的正常姿势和生理活动起着不可替代的作用。衰老,中风,身体残疾等因素将导致肌肉功能障碍,而肌肉功能障碍和核心力量弱会导致平衡性能差,最终导致行走姿势不正确、运动损伤以及跌倒。平衡能力的提前预知及提高可以有效防止老年人跌倒的发生。本文提供了一套能够检测人体动平衡能力的系统及方法,通过自主研发的可穿戴分布式足底压力设备和自主设计的Kinect交互游戏进行人体平衡能力评估。本文利用Tekscan压力测量系统,对自主研发的可穿戴分布式足底压力设备的静态和动态功能进行验证。通过对测试结果的分析,证明分布式足底压力设备具备可靠性和有效性,满足后续的实验要求。此外,本文设计了一款Kinect体感交互游戏,引导受测者进行姿势自主控制。利用Kinect传感器获取肢体动作姿态及幅度,对肢体特定点进行捕捉确定节点坐标,评价实际动作与预设动作的匹配程度。最后,基于可穿戴分布式足底压力鞋垫和Kinect体感交互游戏,提出了一种灵敏度高、可量化的人体平衡评估方法。最后,利用提出的人体动平衡量化评估系统对12名健康志愿者和4名患有运动损伤的青年志愿者进行平衡能力评估,实验结果证明本系统能够测量出16名志愿者平衡能力的不同,正常青年和患有运动损伤青年的测量结果具有显着差异。本系统创新的将可穿戴足底压力设备和Kinect传感器相结合,提供了一个趣味性、积极性、依赖于用户主观性动作且不受设备束缚的人体平衡检测系统。基于本系统创新的提出了一种依据被测对象自身情况的平衡检测评估方法,避免了个体差异性带来的影响。考虑到目前针对侧向跌倒的研究较少,本文提出一种基于足底压力的人体侧向跌倒检测预警方法。此外,还对比分析了患者和正常人步态数据的差异,对其进行了简单的分类研究。(本文来源于《河北大学》期刊2019-06-01）
曾湛,李长俊,王春宝[3]（2018）在《基于足底压力和关节运动信息的步态检测系统设计》一文中研究指出作为老年人高发疾病,脑卒中有着较高的几率造成患者行动障碍;及时检测、获取偏瘫患者行走时步态信息,是治疗师为患者制定康复计划的重要环节;目前,较新的步态检测系统大多采用叁维分析,叁维步态分析系统体积较大、成本高、操作不便,在患者主动康复训练中存在较大的局限;针对现今步态检测系统的局限,设计了一种结合无线传输技术,检测患者关节运动角度及足底压力的运动信息检测系统;系统采用薄膜压力传感器、惯性传感器分别采集足底压力及关节运动信息,实现了对患者的8路足底压力信息及下肢关节运动角度信息的快速、有效采集;实验表明,系统可以有效采集关节运动角度及足底压力信息,在未来的康复训练中有着很好的应用前景。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2018年08期）
强家辉[4]（2018）在《基于足底压力感知的跌倒行为检测系统设计》一文中研究指出我国人口老龄化问题日益严峻,空巢独居老人所占比重上升明显。老年人随着年龄增长,身体机能会下降,容易发生跌倒。在我国,意外跌倒已经成为影响老年人身心健康的重要问题。对于跌倒发生的准确检测,是进行及时有效救助的前提,因此具有极其重要的意义。目前较为主流的跌倒检测方案有视频式、场景式和可穿戴式3种,其中可穿戴式方案因具有体积小、重量轻、集成化程度高、功耗小,可以跟随用户去各种环境的优点得到市场青睐。然而,现有基于惯性传感器的可穿戴跌倒检测设备对于发生倾倒或最后不是平躺在地面时的情况判断不理想,本文基于以往研究设计了一种基于足底压力感知跌倒的实现。采用将穿戴式部分设计成鞋垫放于鞋内的方法,避免了传统惯性传感器佩戴于头部,颈部,腰部等腰部以上的固有弊端。论文的主要工作包括:1、设计足底压力检测硬件系统。硬件系统包含3个模块:压力采集模块、数据处理模块以及无线通信模块。压力采集模块由放置于棉质鞋垫内的8个压力传感器组成,根据人体足部的骨骼结构将传感器分布在指定的8个区域内,用于测量指定区域的压力值。数据处理模块以高性能STM32F407芯片为核心,通过模块内信号调理电路将传感器电阻值转换为芯片可测量范围内的稳定电压值,实现足底压力数据的实时测量。无线通信模块将数据处理模块的数据按照协议打包,并通过蓝牙发送给上位机。2、设计跌倒检测采集分析软件。上位机软件具有远程控制硬件系统、同步接受并显示足底压力数据和判断跌倒行为3项功能。采用蓝牙无线通信方式,可以发送激活、休眠、采集和停止4种命令报并接收应答报;数据报同步接收,解析压力数据,通过直观的波形显示多路压力数据。软件具有时间窗口截取、模型训练以及跌倒检测的数据处理功能。3、设计基于足底压力分布的跌倒检测算法。通过足底压力采集系统,可以得到人体运动时足底压力的变化过程及其对应的压力值,而识别跌倒需要进一步的模式识别算法。本文提出了一种基于步态特征的特征提取方法,并使用支持向量机二分类方法实现跌倒行为和4类非跌倒行为的区分。4、完成足底压力测量和跌倒检测实验。为了对系统跌倒检测的检测性能进行评价,实验中采集4类日常非跌倒行为足底压力和跌倒行为足底压力的数据。量化分析5类行为步态特征值,剖析跌倒行为与其他行为的异同。实验表明系统对人体跌倒行为有较好的识别精度和泛化能力,可以用于人体跌倒检测。(本文来源于《东南大学》期刊2018-05-27）
李韦豪[5]（2018）在《基于足底压力分布特征的下肢损伤检测与评估方法研究》一文中研究指出下肢损伤严重影响人们正常的行走以及日常生活,且恢复较慢,严重时会造成下肢运动障碍、功能退化甚至截肢等不良状况。目前针对下肢损伤的诊断评估方法主要是仪器检查与监测以及临床医师结合量表的经验评估等,然而这些方法依赖于医师的主观判断,而且仪器检查价格昂贵并有一定的危害性,无法进行长期性监测,而下肢损伤患者在行走时其膝部、足部会承受重力作用产生的累积力,累积效应产生的力可能会缓慢地加重患处的伤情,此时就需要对患者做远程的以及长期性的监测,定时观察患者的伤情和康复情况,避免非周期性的、突发的症状发生。因此,一种低成本、便携式、无损伤且能够进行重复性和长期性反复检测与评估的方法急需研究。文献调研发现,下肢损伤患者在行走时步态异常,稳定性较差,而且足底压力分布异于常人。因此,基于上述特征本文研究设计了一种足底压力分布信息采集系统,并在此基础上探讨了下肢损伤患者的共性异常特征参数,进而实现利用足底压力分析设备来对下肢损伤患者的检测与评估。本文的主要工作内容如下:(1)基于足底压力分析技术在下肢损伤评估领域的应用价值,本文研制出一套足底压力分析设备,介绍了设备的硬件平台和软件平台,其中硬件平台详细介绍了柔性力敏传感器、采集电路以及数据传输模块,并设计了传感器性能的验证实验;软件平台部分主要对数据采集模块、数据分析与回放模块以及档案管理模块进行了详细的介绍。(2)介绍了足底压力分析设备的数据预处理方法和足印聚类分析方法,并详细介绍提取的相关特征参数,从动态特征参数和静态特征参数两方面来分析,包括步态参数、压力中心轨迹特征参数、动静态足底压力分布特征参数以及平衡能力特征参数,其中在足底压力分布方面,本文提出一种足底分区方法,将足底分为十个区域。在平衡能力和压力中心轨迹方面,本文分别提取出相关的指标参数,以此来更准确的分析出下肢损伤患者的异常特征参数。(3)此外,本文结合德国Zebris公司的压力分析设备和我们研制的足底压力分析设备对下肢损伤患者进行数据采集实验,设计了数据采集的实验流程,其中包括动态测量和静态测量。通过对比分析两套压力分析设备的结果,一方面表明了下肢损伤患者的动态特征参数和静态特征参数都存在着异常,验证了足底压力分析技术在下肢损伤检测与评估中的应用价值;另一方面进一步地验证了我们研制的足底压力分析设备的准确性和有效性。(本文来源于《安徽大学》期刊2018-05-01）
马云鹏[6]（2018）在《足底压力检测人体疾病的预警系统设计》一文中研究指出针对方便预警足部疾病,纠正不良步态,研究步态特征等问题,提出基于足底压力检测人体疾病的预警系统设计。本文设计的预警系统由两大系统、八个模块组成。系统分为硬件系统设计、软件系统设计;硬件系统包括足底压力感知模块、数据采集模块、信号传输模块、中央控制模块、低功耗管理模块、无线通信模块;软件系统包括Lab VIEW图像显示模块及疾病库预警模块。整个系统采用足底压力检测原理算法,基于PDVF压电薄膜柔性传感器采集到的足底压力数据转化分析,对比疾病库压力波形,以达到实时预警的效果。由仿真结果可知,本系统可实现相应人体疾病的预警,具有较高精准度和灵敏性,可实现疾病预警,为人体健康监测提供便利。(本文来源于《电子测试》期刊2018年Z1期）
强家辉,张为公,王东[7]（2018）在《基于足底压力的人体姿态检测和行为分析方法》一文中研究指出人体的运动姿态检测和行为分析具有广泛应用价值。设计了一种基于足底压力的人体姿态检测和行为分析系统,系统由压力采集模块、数据处理模块、无线通信模块和行为分析软件组成。姿态检测系统获取足底压力数据,采用蓝牙方式进行数据通信,行为分析软件使用支持向量机多分类方法实现坐、站、走、跑和爬楼5个经典人体姿态的区分。实验证明该系统对人体姿态具有较好的识别精度和可靠性,可以用于人体姿态检测和行为分析。(本文来源于《测控技术》期刊2018年01期）
张允泊[8]（2016）在《基于STM32的可穿戴鞋垫式足底压力检测系统设计》一文中研究指出足底压力参数是人体非常重要的生理参数之一,它在临床医疗领域和康复领域都有很大的参考价值。本文设计了一个足底压力检测装置来检测人体足底压力参数,该装置共包括叁部分:鞋垫式足底压力传感器,硬件主控采集板和上位机压力测量软件。硬件主控采集板依次扫描足底压力传感器每个传感单元获取数据,然后将采样数据传输到压力测量软件进行绘图和数据分析,即完成了一次足底压力检测。鞋垫式足底压力传感器分为左右脚压力传感器,每个传感器包括多达900个传感单元,每平方厘米4个传感单元。每个压力传感器一共有叁层,中间层选用了一款导电的具有压阻功能的压阻薄膜作为传感器,上下层选用银浆薄膜作为行列导线层。上下表面银浆薄膜的每行每列都与模拟开关的某一通道相连,通过模拟开关来选通某一传感单元,再经过阵列扫描就可实现对所有传感单元的测量。硬件主控采集板主控芯片采用基于Cortex-M3内核的stm32f103vet6。硬件电路包括电源电路,多路模拟开关电路,可调恒定电流源电路,信号调理电路,模数转换电路,通信电路,人机交互电路等。其中模数转换采用stm32f103vet6内部自带12位ADC,其他电路模块各自采用分立芯片加外围电路组成。硬件主控板采样程序基于stm32官方固件库,以RVMDK作为开发工具。上位机压力测量软件用于实时显示压力云图和对采样数据分析。该软件集成开发环境基于MyEclipse,用JAVA语言编写上位机程序,以MySQL作为数据库后台,主要包括用户信息、压力绘图、数据分析、历史纪录和系统设置五大模块。本文最后对整个设计做了测试和验证,具体包括足底压力数据标定与校准和软件各个功能模块的测试。(本文来源于《电子科技大学》期刊2016-04-01）
席旭刚,武昊,左静,罗志增[9]（2015）在《基于sEMG与足底压力信号融合的跌倒检测研究》一文中研究指出跌倒已经成为一种普遍危害老年人身心健康的事故,需要得到及时救治。设计了一种基于表面肌电(s EMG)和足底压力信号融合的跌倒检测系统。提取s EMG的近似熵及基本尺度熵特征,并根据足底压力的变化规律,提取动作信号段的压力特征,通过D-S证据推理将肌电信号与足底压力信号的SVM决策融合获得综合判别结果。实验结果表明,该方法对跌倒与ADL的平均识别率达到了91.7%,优于单一信源识别结果。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2015年09期）
彭开怀[10]（2015）在《基于嵌入式系统的足底压力分布检测仪》一文中研究指出人的健康状况可由各项生理参数来反应,而足底压力作为足部的一项生理参数在糖尿病足诊断等方面具有不可替代的参考作用,因此本文设计了一款基于嵌入式系统的足底压力分布检测仪。足底压力分布检测,又称为足底压力测量、足底应力测试等,是一种获取人体足底与其支撑平面之间垂直应力分布的测量技术。自然科学技术日臻完善,使得足底压力分布检测的应用愈加广泛,从医学临床诊断到运动健身、鞋类创新研发,足底压力分布检测的地位举足轻重。本文设计的足底压力分布检测仪,主要包括下位机数据采集装置和上位机数据分析软件。本文详细比较了各种常见压力传感器,选择具有压阻效应的压力传感器,设计了由两块相互独立模块组合而成的采集阵列。运用行列扫描法,对密度为每平方厘米4个采集点的传感器平板进行数据采集。分析了ARM芯片主控方案的可行性,设计硬件电路,分模块介绍各电路原理和功能,讨论硬件电路的抗干扰问题。足底压力数据的采集主要是通过MCU片内集成的iDAC提供可调恒定电流,将压力变化信息转变为采集薄膜电阻率的变化,进而转换成电压信号,传输给主控芯片。在Eclipse IDE集成开发环境中编写下位机应用程序,在VS 2012中编写上位机应用程序,使用SQL Server建立和管理足底压力数据库。调用OpenGL底层图形库,绘制足底压力数据分布图像,对压力数据进行保存,建立图表分析,实现历史数据的查询与修改。最后,对登录账号的管理权限进行了设定,保护被试的个人隐私信息。(本文来源于《电子科技大学》期刊2015-04-01）
足底压力检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
平衡能力是人体重要的生理功能,是衡量人体运动机能的重要指标,是日常生活、劳动、工作、运动所必不可少的基本能力之一,对于维持人体的正常姿势和生理活动起着不可替代的作用。衰老,中风,身体残疾等因素将导致肌肉功能障碍,而肌肉功能障碍和核心力量弱会导致平衡性能差,最终导致行走姿势不正确、运动损伤以及跌倒。平衡能力的提前预知及提高可以有效防止老年人跌倒的发生。本文提供了一套能够检测人体动平衡能力的系统及方法,通过自主研发的可穿戴分布式足底压力设备和自主设计的Kinect交互游戏进行人体平衡能力评估。本文利用Tekscan压力测量系统,对自主研发的可穿戴分布式足底压力设备的静态和动态功能进行验证。通过对测试结果的分析,证明分布式足底压力设备具备可靠性和有效性,满足后续的实验要求。此外,本文设计了一款Kinect体感交互游戏,引导受测者进行姿势自主控制。利用Kinect传感器获取肢体动作姿态及幅度,对肢体特定点进行捕捉确定节点坐标,评价实际动作与预设动作的匹配程度。最后,基于可穿戴分布式足底压力鞋垫和Kinect体感交互游戏,提出了一种灵敏度高、可量化的人体平衡评估方法。最后,利用提出的人体动平衡量化评估系统对12名健康志愿者和4名患有运动损伤的青年志愿者进行平衡能力评估,实验结果证明本系统能够测量出16名志愿者平衡能力的不同,正常青年和患有运动损伤青年的测量结果具有显着差异。本系统创新的将可穿戴足底压力设备和Kinect传感器相结合,提供了一个趣味性、积极性、依赖于用户主观性动作且不受设备束缚的人体平衡检测系统。基于本系统创新的提出了一种依据被测对象自身情况的平衡检测评估方法,避免了个体差异性带来的影响。考虑到目前针对侧向跌倒的研究较少,本文提出一种基于足底压力的人体侧向跌倒检测预警方法。此外,还对比分析了患者和正常人步态数据的差异,对其进行了简单的分类研究。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
足底压力检测论文参考文献
[1].张洪丽,吕柳,王利春,陈华,付强.基于足底压力检测下牵引联合深部热疗治疗膝骨关节炎对照研究[J].风湿病与关节炎.2019
[2].庞晨瑶.基于Kinect及足底压力传感的人体动平衡检测评估系统[D].河北大学.2019
[3].曾湛,李长俊,王春宝.基于足底压力和关节运动信息的步态检测系统设计[J].计算机测量与控制.2018
[4].强家辉.基于足底压力感知的跌倒行为检测系统设计[D].东南大学.2018
[5].李韦豪.基于足底压力分布特征的下肢损伤检测与评估方法研究[D].安徽大学.2018
[6].马云鹏.足底压力检测人体疾病的预警系统设计[J].电子测试.2018
[7].强家辉,张为公,王东.基于足底压力的人体姿态检测和行为分析方法[J].测控技术.2018
[8].张允泊.基于STM32的可穿戴鞋垫式足底压力检测系统设计[D].电子科技大学.2016
[9].席旭刚,武昊,左静,罗志增.基于sEMG与足底压力信号融合的跌倒检测研究[J].仪器仪表学报.2015
[10].彭开怀.基于嵌入式系统的足底压力分布检测仪[D].电子科技大学.2015