基于多传感器融合的用于脑卒中患者的可穿戴式上肢动作识别系统

来源：中国康复医学杂志2015年第5期北京时间：

作者：廖梦佳,秦亚杰,汪源源,丁 力,贾 杰,

单位：复旦大学信息科学与工程学院，上海，200433

摘要：目的：研究一种用于脑卒中患者上肢动作康复评估的可穿戴式的基于多传感器融合的上肢动作的自动识别系统。方法：提出一种基于多传感器融合的可穿戴上肢动作识别系统，以实现上肢动作的自动识别。系统硬件包含一个主节点和三个从节点，其中主节点由一个WIFI模块和一个微处理器构成，从节点由一个高灵敏度加速度计和一个微处理器构成。从节点采集上肢动作的加速度信号，传输至主节点，再由主节点的WIFI模块无线传输至PC端。这样的系统硬件具有功耗低、微型化、可拓展性强等特点。系统软件基于Adaboost的动作分类算法，通过分析接收到的上肢动作的加速度信号，自动判断不同的三种上肢动作。结果：系统对三种不同的上肢动作能够实现自动识别，识别准确率高达97.99%。结论：该可穿戴式系统在脑卒中患者上肢动作康复评估中具有良好的应用价值。

关键词：脑卒中加速度计动作识别可穿戴多节点

基金资助：上海市科委资助项目(13441902800)