22、互联健康场景下的人体运动测量技术

互联健康场景下的人体运动测量技术

在当今的医疗领域，远程健康监测系统对于患者的康复和治疗起到了至关重要的作用。通过先进的技术，临床工作人员可以在不离开工作场所的情况下，实时观察多个受试者的运动情况，这对于评估患者的功能恢复具有重要意义。本文将详细介绍一种人体运动跟踪系统的架构、组成部分以及相关技术，包括传感器网络、姿态重建服务器、分析软件等，同时探讨了数据包丢失对系统的影响以及相应的解决方法，最后介绍了物联网在远程健康监测系统中的应用。

1. 远程监测系统组件

远程监测系统主要由以下几个关键部分组成：
- Body Area Sensor Network（BASN）
- 传感器节点 ：BASN包含与要跟踪的身体部位数量相同的传感器节点，以及一个网关节点。每个传感器节点负责提供确定身体部位在空间中绝对方向所需的数据。这些传感器节点采用Zolertia Z1模块，尺寸为34.40 × 57.00 × 11.86 mm³，通过IEEE 802.15.4接口将数据传输到网关节点。
- 传感器特性 ：每个节点都使用TinyOS编程，并配备了9自由度的IMU（惯性测量单元）。IMU由三个传感器通过I2C总线连接到Texas Instruments© MSP430微控制器组成，包括一个12位分辨率的3轴加速度计、一个16位分辨率的3轴陀螺仪和一个16位分辨率的3轴磁力计，所有传感器均以50 Hz的频率在同一本地参考系统下采样。
- 网关节点 ：网关节点由一个无线接收传感器节点数据的节点组成，该节点通过USB连接到Raspberry Pi。Raspberry Pi是一种非常便宜的纸币大小的单板计算机，具有TCP/IP功能并连接到电网。它配备了32位ARM 700 MHz处理器和512 MB RAM，负责收集和处理来自IMU的原始传感数据，并通过实时传输协议（RTP）将其流式传输到姿态重建服务器（PRS）。

以下是BASN的主要特点总结：
| 特点 | 详情 |
| ---- | ---- |
| 传感器节点 | Zolertia Z1模块，提供身体部位绝对方向数据 |
| 传感器特性 | 9自由度IMU，包含加速度计、陀螺仪和磁力计 |
| 网关节点 | 无线接收数据，连接到Raspberry Pi进行数据处理和传输 |

• Posture Reconstruction Server（PRS）
  • 功能概述 ：PRS位于康复管理中心（RMC）内，是一个处理单元，负责三项不同的功能。首先，它处理来自多个BASN的原始传感数据，以获得单个身体部位的绝对方向，从而得到多个患者的整体身体方向和姿势。其次，它运行一个实时流协议（RTSP）服务器，为用户提供控制3D表示回放的可能性。最后，它管理一个数据库，存储患者随时间变化的姿势，形成一种个人运动历史记录。
  • 数据分析 ：PRS是一个强大的资源，允许对给定受试者随时间的进展进行离线分析，以及比较不同患者在同一治疗阶段的相关数据。用户可以要求RTSP服务器流式传输来自BASN的“实时”回放或数据库中存储的内容。

以下是PRS的功能总结：
| 功能 | 详情 |
| ---- | ---- |
| 数据处理 | 处理原始传感数据，获得身体部位方向和姿势 |
| RTSP服务器 | 提供3D表示回放控制功能 |
| 数据库管理 | 存储患者姿势数据，用于离线分析和比较 |

• ROM Analysis Software
  • 软件功能 ：该软件应用程序在医生的工作站上运行，通过与PRS交互为医疗人员提供多个分析界面。例如，它可以访问PRS中的历史数据库，生成并显示包含当前治疗数据和统计信息的患者报告，还可以进行受试者内部分析。
  • 3D动画展示 ：软件使用免费的3D引擎实现人体姿势的数字重建。它可以设置为使用来自运行中的BASN的数据进行实时回放，或者使用存储的姿势信息进行延迟回放。操作员可以定义一组感兴趣的关节角度，在3D动画进行时，虚拟标签会显示这些角度的客观数量以及自治疗会话开始以来达到的最大值，为即时ROM评估提供了非常有价值的支持。

以下是ROM分析软件的主要功能总结：
| 功能 | 详情 |
| ---- | ---- |
| 报告生成 | 访问数据库，生成患者报告和统计信息 |
| 3D动画 | 实现人体姿势数字重建，支持实时和延迟回放 |
| 关节角度监测 | 允许操作员定义感兴趣的关节角度，显示相关数据 |

2. 测量信号处理阶段

实时3D重建从患者家中到RMC需要经过以下几个阶段：

graph LR
    A[患者运动] --> B[IMU捕获数据]
    B --> C[网关收集并发送数据到PRS]
    C --> D[PRS过滤补偿传感器输出]
    D --> E[计算身体部位方向和关节角度]
    E --> F[肢体方向和姿势输入ROM分析应用]
    F --> G[客户端显示3D实时动画模型]

• 阶段a ：患者的运动由IMU捕获，原始数据由网关收集并发送到PRS。
• 阶段b ：PRS过滤补偿后的传感器输出，实时确定多个身体部位在地球坐标系中的方向。
• 阶段c ：将身体部位的方向组合起来，计算相对方向和关节角度，以重建受试者的姿势。
• 阶段d ：肢体方向和姿势输入到运行在客户端的ROM分析应用程序中，客户端显示代表患者的3D实时动画模型。治疗师可以在康复中心的工作站上观察患者的运动，通过同时观察多个受试者来提高工作效率。

3. 基于四元数的处理

为了延长电池寿命，BASN的节点大部分时间处于低功耗模式，避免进行方向计算。因此，PRS负责将原始传感器数据转换为身体部位的方向和姿势。方向使用四元数q ∈R4表示，因为基于欧拉角（即俯仰、滚动和偏航）的表示存在众所周知的奇点问题。

• 算法原理 ：虽然3轴陀螺仪产生的角速度足以感知三个平面的运动，但测量中的偏差漂移会影响人体运动跟踪应用所需的准确性。因此，采用的算法使用加速度计和磁力计的数据来估计和补偿陀螺仪漂移。然而，外部加速度和磁干扰通常会使这两个传感器的输出产生噪声。为了解决这些问题，在图6的步骤b中采用了基于四元数的扩展卡尔曼滤波器实现。
• 四元数计算 ：在滤波器产生方向估计之前，需要计算与每组加速度计（a）和磁力计测量值（m）对应的四元数ym = [a m]T。这通过因式分解四元数算法（FQA）完成，该算法通过避免计算三角函数提供了良好的性能。此外，由于室内环境（如家庭和医疗场所）中的磁干扰可能很显著，FQA的采用对于该应用非常重要，因为它将磁力计和干扰的影响限制在一个运动平面内。计算得到的四元数与陀螺仪的角速度一起作为卡尔曼滤波器的输入。
• 相对方向四元数 ：在图6的步骤c中，通过参考系统转换从全局坐标方向获得3D表示所需的相对方向四元数。例如，设qu和qf分别是表示上臂和前臂绝对方向的四元数，则qu
  f是前臂在上臂局部参考系统中的方向，计算公式为：
  qu
  f = q∗
  u
  qf
  其中 是四元数乘法，q∗
  u 表示qu的共轭。相对四元数还用于确定操作员需要测量的关节角度。例如，肘关节角度θ可以表示为前臂在前臂参考系中的俯仰角，计算公式为：
  θ = arcsin (2wy −2xz)
  其中 qu
  f = [ w x y z ]T。

4. 数据包丢失对BASN方向估计的影响

在设计BASN时，为了延长电池寿命，节点通常配备低功耗无线电收发器，实现IEEE 802.15.4通信。然而，低功耗意味着通信可靠性降低，数据包丢失的概率可能显著增加。在实时运动跟踪应用中，数据包丢失会导致采样率暂时降低，这对于准确捕捉受试者的运动至关重要。特别是对于远程监测系统，数据包丢失可能严重影响系统为用户提供准确实时测量的能力，例如3D模型可能会出现错误的姿势。

• 方向估计方法 ：理论上，估计方向有两种主要方法：一种是积分角速度，另一种是参考地球重力和磁场在传感器框架上的投影。前者仅依赖陀螺仪数据，需要保持内部状态；后者使用加速度计和磁力计的测量值，一个样本的加速度和磁场就足以确定方向。然而，单独使用这两种方法都无法准确表示人体运动。陀螺仪数据受偏差影响，积分误差会在几秒钟内显著漂移；加速度计和磁力计数据本身存在噪声，并且容易受到外部加速度和磁干扰的影响。
• 数据包丢失的影响 ：每次数据包丢失时，3D模型中某些身体部位的角速度历史记录会出现间隙，导致模型落后于实际运动，在某些情况下可能会出现尴尬的姿势。例如，图7显示了在40秒后发生数据包丢失时，理想的肱骨俯仰角与单帧算法（红线）和数据融合算法（蓝线）产生的肱骨俯仰角的对比。可以看出，理想俯仰角随时间线性增长，而单帧轨迹对数据包丢失的反应比数据融合轨迹更快。
• 解决方法 ：为了解决这个问题，需要在选择单帧或数据融合算法之间找到平衡，因为这两种算法可能会导致方向准确性降低和/或更好的丢包恢复能力。一种基于两种算法计算的四元数插值的方法被提出。线性插值不是最佳解决方案，因为旋转关节预计沿平滑曲线移动。球面线性插值（SLERP）被定义为在单位球面上执行的线性插值，用于计算机图形领域以获得平滑运动。其计算公式为：
  qC = SLERP (qA, qB, μ) = sin (1 −μ) θ
  sin θ
  qA + sin μθ
  sin θ qB
  其中 qA和qB是两个单位四元数，θ是旋转角度，μ ∈[0, 1]是一个实标量值。早期实验结果表明，四元数插值是减少数据包丢失影响的一种可行方法。

以下是不同算法在数据包丢失情况下的性能对比：
| 算法 | 特点 | 性能表现 |
| ---- | ---- | ---- |
| 单帧算法 | 反应快，但轨迹可能不光滑 | 对数据包丢失反应快，但可能导致姿势不自然 |
| 数据融合算法 | 相对平滑，但收敛慢 | 收敛速度慢，可能导致长时间的偏差 |
| 插值算法 | 结合两者优点 | 保持平滑性，限制最大偏差 |

5. 远程健康监测系统与物联网

远程健康监测系统结合物联网（IoT）技术，能够进一步提升系统的智能性、灵活性和互操作性。以下将详细介绍其架构和相关技术。

• 三层架构体系
  • 感知层 ：由BASN的传感节点组成。每个节点接收初始化命令，并响应协调器（即网关节点）的查询。网络节点持续采样和处理原始信息，并将数据发送到网关节点。采样、处理和通信的工作频率根据应用的性质确定。
  • 网关节点层 ：负责连接BASN传感器节点和上层服务。其主要任务包括传感器节点注册（确定传感器的数量和类型）、初始化（如指定采样频率和操作模式）以及设置安全通信。网络配置完成后，网关节点管理BASN，处理信道共享、时间同步、数据检索和处理等工作。
  • 广域网层 ：由多台计算机组成的广域网接收用户的电子健康数据，并提供多种服务，如数据存储、用户认证、数据分析和健康异常识别等。

以下是三层架构的主要功能总结：
| 层次 | 功能 |
| ---- | ---- |
| 感知层 | 传感节点采样和处理原始信息 |
| 网关节点层 | 节点注册、初始化、安全通信设置和BASN管理 |
| 广域网层 | 数据存储、认证、分析和异常识别 |

• 物联网与发布 - 订阅通信范式
  • 范式概述 ：将物联网范式集成到远程监测系统中，可使设备通过互联网随时随地被唯一寻址和识别。物联网设备不仅能执行传感任务，还能相互交换健康信息。在同时监测多个用户的人体运动时，采用物联网和发布 - 订阅通信范式的解决方案被提出。根据该范式，用户（即发布者）产生的信息根据订阅者的兴趣传递给一个或多个观察者。用户在发布信息前为其标记主题，订阅者通过订阅特定主题来接收相关通知。

以下是该范式的关键组件总结：
| 组件 | 功能 |
| ---- | ---- |
| 发布者 | 创建消息，标记主题并发送到代理 |
| 订阅者 | 订阅感兴趣的主题，接收相关信息并发送到展示子系统 |
| 代理 | 根据消息标签和订阅者兴趣路由消息 |

• 系统架构
  • 整体架构 ：基于物联网和发布 - 订阅范式的远程健康监测系统由多个运动跟踪子系统（即前面所述的BASN）和多个测量展示子系统组成。它们之间的通信通过发布者、订阅者和代理等软件模块实现。与传统的人体运动跟踪系统不同，在该系统中，多个运动跟踪子系统同时运行，且每个运动跟踪子系统不直接将测量信息发送到测量展示子系统，而是发送到发布者。发布者将信息标记主题后通过互联网发送到代理，代理根据标签将信息发送给订阅者，订阅者再将信息发送到测量展示子系统。

以下是该系统架构的工作流程：

graph LR
    A[运动跟踪子系统] --> B[发布者]
    B --> C[代理]
    C --> D[订阅者]
    D --> E[测量展示子系统]

• MQTT协议
  • 协议选择 ：为了管理信息传递，选择了消息队列遥测传输标准（MQTT）协议。该协议专为低带宽、高延迟的网络设计，其消息头和有效负载的尺寸较小，适用于实时数据传输。使用MQTT的其他优点包括隐藏网络方面的实现细节，以及将数据获取的困难仅局限于主题识别。
  • 组件功能 ：发布者软件模块负责创建消息、标记主题并将消息发送到代理；订阅者软件模块可以订阅或取消订阅感兴趣的主题，并从代理接收相关消息；代理软件模块根据消息标签和订阅者的兴趣将消息从发布者路由到订阅者。

以下是MQTT协议各组件的功能总结：
| 组件 | 功能 |
| ---- | ---- |
| 发布者 | 创建、标记和发送消息 |
| 订阅者 | 订阅、取消订阅和接收消息 |
| 代理 | 消息路由 |

• 系统性能评估
  • 测试架构 ：为了评估远程健康监测系统的性能，考虑了从发布者到订阅者的单向延迟。在测试中，使用多台计算机分别运行多个MQTT发布者、一个MQTT代理、多个MQTT订阅者和一个延迟测量系统。延迟测量系统使用开源网络分析工具Wireshark，它可以实时捕获网络数据包，过滤并以可读格式显示信息。由于Wireshark使用同一时钟（即PC#4的时钟）对数据包进行时间戳标记，避免了使用协议同步发送方和接收方时钟来评估数据包延迟。
  • 测试场景 ：在初步实验分析的测试场景中，使用一台计算机运行所有发布者，另一台计算机运行所有订阅者。尽管在实际应用场景中，每个发布者和订阅者通常使用专用机器，但这种设置代表了最坏情况，因为所有发布者/订阅者共享相同的计算资源，且所有发布者发送的消息都排队到同一网络接口。

以下是测试架构的组成总结：
| 组件 | 功能 |
| ---- | ---- |
| 发布者计算机 | 运行多个MQTT发布者 |
| 代理计算机 | 运行MQTT代理 |
| 订阅者计算机 | 运行多个MQTT订阅者 |
| 延迟测量计算机 | 安装Wireshark，分析网络流量 |

综上所述，互联健康场景下的人体运动测量技术通过结合先进的传感器网络、处理服务器、分析软件和物联网技术，为远程健康监测提供了强大的支持。尽管系统在数据包丢失和网络可靠性方面面临挑战，但通过采用有效的算法和通信范式，可以显著提高系统的性能和稳定性，为医疗人员提供更准确、实时的患者运动信息，从而更好地评估患者的康复情况。