基于MEMS惯性传感器的帕金森病震颤实时评估与分类系统

帕金森病是一种常见的神经系统退行性疾病，其标志性症状之一就是震颤。传统的帕金森病评估方法主要依赖医生的主观观察，如UPDRS评分，这在一定程度上限制了评估的客观性和准确性。为解决这一问题，研究人员开发了一套基于微机电系统（MEMS）惯性传感器的帕金森病震颤实时评估系统。 该系统的核心设计是将三个惯性传感器单元（IMU），包括MPU6050三轴加速度计和陀螺仪，分别固定在患者的腕部、胸部和大腿等关键部位。这种设计确保了对上肢、下肢和躯干震颤的全方位监测。传感器通过NRF24L01无线芯片传输原始信号到上位机，使用LabVIEW平台定制算法进行处理。算法首先对四种特定的人体姿态进行识别，例如站立、坐姿、行走和静止，同时对震颤信号进行深入分析，提取关键的特征参数。 系统采用二叉决策树作为特征分类器，通过对特征信号进行训练，能够区分不同的震颤类型和严重程度。经过算法验证，结果显示系统在识别4种特定姿态和两种震颤状态时表现出高精度，评估参数具有一定的科学依据，有助于医生做出更为客观的诊断。 相较于传统方法，这套系统具有实时性、便携性和客观性的优势，能够减轻医生的工作负担，提高诊断的准确性。然而，尽管如此，系统仍需进一步优化，可能涉及传感器的灵敏度、抗干扰能力和数据处理算法的进一步优化，以达到更高的性能。 基于MEMS的帕金森病震颤实时评估系统是智能医疗设备领域的一个重要突破，它结合了物联网技术、传感器技术以及机器学习算法，有望成为帕金森病管理的重要辅助工具，为帕金森病患者提供更精确的治疗和康复指导。