Metodika hodnocení rizika pádu pomocí kvantitativní analýzy signálů

Abstract

S rostoucím věkem u seniorů dochází častěji k pádům. Běžně používanou metodou určování rizika pádu je test Timed Up & Go (TUG), u kterého je hodnocen čas, za který subjekt vstane ze židle, ujde rovně 3 metry, otočí se, jde zpět k židli a opět na ni usedne. Současně s rychlým rozvojem nositelných technologií dochází k nárůstu jejich využívání při analýze pohybu lidí, včetně hodnocení rizika pádu a testu TUG. Cílem disertační práce je analýza testu TUG snímaného inerciálními senzory a tlakocitlivým chodníkem. Toho bylo docíleno segmentací signálů testu TUG na jednotlivé komponenty (sed-do-stoje, chůze před otáčením, otáčení, chůze po otáčení, stoj-do-sedu) a jejich následným rozborem. Konkrétně, u komponenty sed-do-stoje byla provedena analýza jejího rozdělení na pod-fáze a rozbor vhodnosti jednotlivých signálů inerciálních senzorů pro kvantifikaci. U chůzových komponent byla provedena analýza opakovatelnosti chůzových parametrů a analýza samostatného hodnocení chůzových komponent před a po otáčení. Pro komponentu otáčení byl proveden rozbor signálů inerciálních senzorů, a dále byl navržen nový parametr pro hodnocení otáčení

With increasing age, seniors are more likely to fall. The commonly used method of determining the risk of falling is the Timed Up & Go (TUG) test. TUG evaluates the time it takes for the subject to get up from the chair, walk 3 meters, turn around, go back to the chair and sit on it again. Simultaneously with the rapid development of wearable technologies,there is an increase in their use in the analysis of human movement, including the assessment of the risk of falls and the TUG test. The aim of the dissertation is to analyze the TUG test sensed by inertial sensors and a pressure-sensitive walkway. This was achieved by segmenting the TUG test signals into individual components (sitto-stand, walk before turn, turn, walk after turn, stand-to-sit) and their subsequent analysis. Specifically, the efectivness of dividing sit-to-stand component into sub-phases was analyzed. Suitability of individual inertial sensor signals for quantification for furher processing and analysis. For walking components, an analysis of the repeatability of gait parameters and an analyses of a separate evaluation of walking components before and after turn were performed. An analysis of the signals of inertial sensors was performed for the turn component, and a new parameter for the evaluation of turn was proposed.