MDPI 编辑荐读 | Sensors传感器在姿势、步态及健康监测方面的应用

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姿势，指身体呈现的样子，姿势的异常与身体的健康状况、个人习惯有密切关系。步态是指人们步行时的状态，是一种复杂的运动过程。姿势和步态的测量可为各种人群的日常监护、疾病的诊治和患者康复提供重要线索。由来自亚利桑那州立大学的Thurmon E. Lockhart教授编辑的特刊"Sensors for Gait, Posture, and Health Monitoring"探讨了传感器以及传感技术在无创步态-姿势-活动监测中的应用，分析了相关的核心科学问题；准确研究了监测变量与身体和心理健康状况之间的关系，为识别潜在的不利健康状况奠定基础，以便对风险最大的人群进行适时干预。

本期编辑荐读，为您精心挑选了该特刊中六种不同应用场景下的研究工作，欢迎阅读。

Sensors (ISSN 1424-8220)于2001年创刊，2019年影响因子为3.275，在JCR “Instruments & Instrumentation” 领域排名15/64(Q1); 2019年CiteScore为5.0，在Scopus “Physics and Astronomy: Instrumentation” 领域排名17/129 (Q1)。作为一个国际型开放获取期刊，Sensors 主要刊载传感器科学和技术研究领域的学术文章，采取单盲同行评审，一审周期约为15天，文章从接收到发表仅需2.6天。

01

Flexible Piezoelectric Sensor-Based Gait Recognition
基于柔性压电传感器的步态识别
Youngsu Cha et al.

Korea Institute of Science and Technology

嵌有柔性传感器的病服

运动识别研究若想获得较高的精度，一般需要使用贴身的设备或衣物。但是这在生活中并不实用，因为人们通常更愿意选择穿着宽松的衣物。来自韩国科学技术研究院的Youngsu Cha博士及其团队提出了一种在宽松的衣物中利用柔性压电传感器进行步态识别的系统，并通过对传感信号的分析，确定了传感器的最佳放置位置(臀部)。作者将该系统在10名受试者身上进行了测试，分析了包括行走在内的5种姿势以及8种姿势转换间的过渡状态，姿势判断的成功率高达93%。该系统的成功运行表明了通过宽松的衣服进行步态检测的可行性。

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02

A Real-Time Wireless Sweat Rate Measurement System for Physical Activity Monitoring
用于体育活动的实时无线排汗率测量系统
Andrew Brueck et al.

Central Michigan University

用于瞬时(Architecture 1)和纵向(Architecture 2)汗率分析的物联网框架的体系结构组件

在过去的十年中，人们对汗液进行了大量的研究。其中，研究的最为广泛的是汗液的水合检测系统。由于排汗率会改变汗液里成分的浓度，并最终影响水合检测的结果，因此，对排汗率的研究具有重要意义。来自中央密歇根大学的Kumar Yelamarthi教授及其团队提出了一种基于量热的流量实时监测系统，该系统通过物联网框架进行数据收集，并将排汗率信息实时发送到智能手机或者云端。该工作使用注射泵进行受控的流量表征以校准设备，随后进行了人类受试者试验以验证该系统的有效性和稳健性。该系统的灵敏度为0.15 µL/min/cm²，与手动出汗率读数相比，平均准确度误差为18％。该方法将为无线实时测量出汗的水合系统的发展奠定基础。

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03

Dynamical Properties of Postural Control in Obese Community-Dwelling Older Adults
肥胖老年人群体姿势控制的动态学特性
Christopher W. Frames et al.

Arizona State University

肥胖判别参数的雷达图

肥胖是一种在老年人群体中日益严重的健康问题。肥胖与多种疾病和医学并发症有直接或间接关系，例如心血管疾病，抑郁症，中风和亚健康等，但肥胖和跌倒风险的关系目前还尚不清楚。来自亚利桑那州立大学的Thurmon E. Lockhart教授及其团队研究了肥胖对老年人运动平衡的影响。该研究召集了98位体重指数(BMI)在18-63kg/m²的老年志愿者，使用固定在胸骨上的测力板和惯性测量单元(IMU)对其站立姿势平衡进行了测量。姿势分析的线性变量表明体重指数高的志愿者摇摆面积和摇摆范围明显更大，均方根值和时间序列的标准差也更高。实验结果表明，高体重/BMI是造成老年人跌倒的危险因素之一，可作为跌倒风险的判断指标。

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04

What is the Best Configuration of Wearable Sensors to Measure Spatiotemporal Gait Parameters in Children with Cerebral Palsy?
测量脑瘫儿童步态时空参数的可穿戴传感器的最佳配置是什么？
Lena Carcreff et al.

Geneva University Hospitals

参与者下肢所置设备

在欧洲，脑瘫是儿童中常见的运动障碍疾病，新生儿患病率约为1.8:1000。为了给患者们提供及时和有效的治疗，对患者的步态识别和评估是十分必要的。来自洛桑理工学院的Kamiar Aminian教授及其团队评估和比较了三种放置于下肢不同位置(大腿，小腿以及脚部)的可穿戴设备的测量性能，进而确定了适宜不同程度脑瘫儿童的步态最佳配置。实验结果表明，对于规则的步态模式(例如，正常儿童)，传感器位于脚部时检测更为准确，而对于中度到严重受损的步态模式，例如Gross Motor Function Classification System(GMFCS)级别II和III，传感器置于小腿和大腿时表现更好。

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05

An Affordable Insole-Sensor-Based Trans-Femoral Prosthesis for Normal Gait
一种基于鞋垫传感器的低成本下肢假体——帮助膝上截肢者实现正常步态运动
Srinivas Pandit et al.

Indian Institute of Technology Delhi

假体测试期间实验装置和实验对象的照片

由于假肢造价成本高，功能需求各异，产力缺乏等原因，在低收入地区和国家的普及率很低。低收入国家约有三千万的截肢者，但大约只有5%-15%的患者能够得到假体治疗。为了有效帮助低收入的截肢患者，来自印度新德里理工大学的Deepak Joshi教授及其团队提出了一种具有磁流变(MR)阻尼系统和电子控制的被动假体的设计。足内底上策略性放置的传感器可将步态周期所需的信息提供给有限状态控制器，以做出适当的反馈。考虑到成本，功能，社会经济和美学要求，该假体在印度本地进行了设计和开发。该原型在膝上截肢者身上进行了实验测试，通过对膝关节角度和电池功率的测量，评估了该方法的有效性和实用性。

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06

A Telerehabilitation System for the Selection, Evaluation and Remote Management of Therapie

一种用于选择、评估和管理治疗的远程康复系统
David Anton et al.

University of California

基于Kinect的远程康复系统架构

传统医疗手段要求患者到医院或者康复中心进行就诊，所需的时间和金钱成本较高。远程医疗的兴起使患者在家接受治疗和康复训练不再是梦想。老人，残疾人和病人等不同人群能够随时随地接受理疗服务，这使他们的生活质量得到了极大的改善。远程医疗的另一个优势是医疗保健专业人员可以轻松地通过互联网和移动设备从患者那里收集数据。在远程康复期间，通过传感器收集的数据可以进一步被处理，以便专业人员提供更有效的健康干预措施。来自加利福尼亚大学的David Anton博士及其团队介绍了一种基于Kinect的远程康复系统(KiReS)，探讨了在不同模块中治疗方案的选择、评估和远程管理方法。该系统在患有肩关节疾病或全髋关节置换术的患者身上进行了测试，实验结果验证了KiReS在远程医疗中的高适应性和与用户的良好交互性能。

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文案作者：Aurora Tang

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