一、项目简介

在我国脑卒中下肢致残患者众多、当下传统康复评测与治疗难以满足患者需求的情况下，我们提出了Refresh下肢智能康复评估系统，它主要是在膝关节、脚踝等身体部位布置传感器，各传感器将数据通过ZigBee芯片发送至局域网内部的数据汇总和分析中心（K210主控板），主控板对下肢康复状况进行初步分析后将康复数据上传至云平台进行数据的后续处理。我们自主搭建的下肢运动康复评估云平台，采集到的患者姿态数据会经K210通过MQTT协议发送至云平台进行数据处理。使用无线通讯技术实时采集数据（采集的数据主要包括步长、步时、步频、步速、关节活动角度等），上传至我们自主搭建的云平台进行数据解析后，采用虚拟现实的技术，创建虚拟人体三维模型，在客户端加载虚拟模型，通过传感器数据采集、相关算法分析，将真实人体的动作映射到虚拟人体模型中，实现虚实之间的数据和信息连接，将采集数据的可视化展示，从而直观判断患者康复情况，进行下一步康复训练，反馈给用户康复信息并且给出相应状态下的康复方法。我们和医院合作，医院提供患者的相关康复数据集，我们依照国际上较为著名Fug-meyer运动功能评估方法对数据集提取特征数据，然后以此特征数据训练Fugl-meyer评估模型，并采用该模型对康复情况进行评估。

二、创新性分析

（1）基于ZigBee的人体局域网搭建本项目的数据收发采用了低功耗，短时延，高安全的ZigBee无线通信技术，各传感器将数据通过ZigBee芯片发送至局域网内部的数据汇总和分析中心（K210主控板），主控板对下肢康复状况进行初步分析后将康复数据上传至云平台进行数据的后续处理。ZigBee局域网将全身的传感器进行有机组合，统一管理，实现了数据的高度同步，极大地提高了数据的时效性，对准确进行下肢康复评估具有重要意义；

（2）云平台大数据分析下肢运动康复评估系统包含多个传感器，采集数据量大，传输速率高，因此我们采用云平台来进行数据处理。我们自主搭建了下肢运动康复评估云平台，采集到的患者姿态数据经K210通过MQTT协议发送至云平台进行数据处理；

（3）人体三维模型展示采用了虚拟现实的技术，创建虚拟人体三维模型，在客户端加载虚拟模型，通过传感器数据采集、相关算法分析，将真实人体的动作映射到虚拟人体模型中，实现虚实之间的数据和信息连接，将采集数据的可视化展示，从而直观判断患者康复情况，进行下一步康复训练；

（4）机器学习定制个人康复方案采用Fugl-meyer评估模型对康复情况进行评估。我们和医院合作，医院提供患者的相关康复数据集，我们依照国际上较为著名Fug-meyer运动功能评估方法对数据集提取特征数据，然后以此特征数据训练Fugl-meyer评估模型。模型由输入层，隐藏层以及输出层组成，损失函数采用欧式距离计算，对模型中的参数进行不断的迭代与梯度下降，以此来提高模型的精度。当模型训练达到一定精度时，我们通过模型可以实时准确地分析每个病人的下肢运动的康复情况。用FP-Growth算法在大规模的数据中寻找与产生康复问题最相关的数据项，指导我们对康复方法进行优化，及时为患者提供最正确的康复方案。

三、产品工作方式

3.1 硬件数据采集部分

3.1.1 自主研发的终端节点（采用 TI CC2530)

图1 载有ZigBee模块的姿态检测节点（自主研发）

聚合了9轴姿态传感器[5]以及ZigBee通信芯片，小巧（体积与两枚一元硬币相当）而功能强大，自带供电，结合ZigBee低功耗的通信特点，可支持节点的长期使用而不用充电，增强的节点使用的便捷度和耐久度，如图1。

3.2 无线传输部分

3.2.1人体组网

人体局域网（BAN）通常被看作是应对医疗保健费用剧增以及医疗服务提供商匮乏的一种解决方案，无线标准组织和IEEE都在研发BAN技术。近几年，无线人体局域网技术的出现解决了偏远地区患者的监护问题。降低医疗成本的需求以及人们对疾病预防和早期疾病检测关注度的提高，都是BAN不断发展的推动力。

BAN是一些极为小型的无线局域网络，可支持大量的医疗应用，从各种生命体征的追踪到对移植设备工作情况的监控，以及完成高水准的内窥镜检查。

传统的患者监护由许多生理传感器组成。这些传感器连接患者身体和一个安装在附近的专用信号处理单元，周围有许多笨拙不便的连接线。这些连接线限制了患者的活动范围，也影响了患者的舒适性，这些连线的晃动还会对检测结果产生不利影响。另外，一些研究报告表明，这些连接线正是医院疾病传染的来源。

随着低功耗、低成本无线连接技术的出现，现在可以实施和部署BAN，成为上述传统技术的一种补充。

我们可以将传感器网络安装到患者身体表面或者周围，也可以静态地植入到人体组织中，从而实现特定生理数据的收集。这样，不管患者身在何处，我们都可以持续地监控患者的健康状况。

所有传感器将采集到的信息通过无线方式发送给一个外部处理器。之后，处理器通过传统数据网络（Wi-Fi），将所有信息实时地发送给医生使用的设备或者某台指定的服务器。

3.2.2 使用ZigBee进行人体局域网组建的优势

（1）低功耗：在低耗电待机模式下，2节5号干电池可支持1个zigbee节点工作6～24个月，甚至更长。这是ZigBee的突出优势。相比较，蓝牙能工作数周、WiFi可工作数小时。基于zigbee进行人体局域网构建可是使用时间大大延长，降低使用成本，使使用更加方便；

（2）低成本：zigbee通过大幅简化协议（不到蓝牙的1/10），降低了对通信控制器的要求，从而降低了使用成本，而且ZigBee免协议专利费。每块芯片的价格大约为2美元。有助于康复评估系统的大范围普及，惠及万家，助力“健康中国”的建设；

（3）短时延：ZigBee的响应速度较快，一般从睡眠转入工作状态只需15ms，节点连接进入网络只需30ms，进一步节省了电能。相比较，蓝牙需要3～10s、WiFi需要3s。有助于实时监测下肢各节点的数据，灵敏度高；

（4）高安全：ZigBee提供了三级安全模式，包括无安全设定、使用访问控制清单（ACL）防止非法获取数据以及采用高级加密标准（AES128）的对称密码，以灵活确定其安全属性。有助于提高用户监测数据的安全性，保护用户的个人隐私；

（5）高容量：ZigBee可采用星状、片状和网状网络结构，由一个主节点管理若干子节点，最多一个主节点可管理254个子节点；同时主节点还可由上一层网络节点管理，最多可组成65000个节点的大网，有助于项目后期的扩展以及传感器之间的兼容，从而全方位的监测下肢各项指标。

3.2.3 数据的高速采样和准确传输

经长时间的测试，我们自主设计的终端节点数据传输精度高且性能稳定，网络协调器实现对每个终端节点信息的准确汇总。

3.2.4汇总数据的初步分析和数据上传

网络协调器将数据传送给边缘数据分析中心（K210芯片），K210芯片对于各节点数据进行初步的分析和存储，确保下肢康复检测系统在没有网络连接时仍可实现主干功能，然后将数据进行可视化展示，方便用户了解自身的情况，并通过WiFi模组将数据上传至平台。

四、研发团队

姚俊豪，郑州大学机械与动力工程学院2019级本科生，项目负责人；

张羽，郑州大学法学院2020级本科生，负责研究报告的撰写；

王一帆，郑州大学信息工程学院2019级本科生，负责硬件程序设计及调试。

五、所获成果

1、中国大学生机械工程创新创意大赛——“明石杯”第二届微纳米传感技术与智能应用赛 初赛二等奖