【摘要】：隨著我國(guó)逐漸步入老齡化社會(huì),壓瘡高危人群越來越多,壓瘡不但給患者生理和心理造成巨大的傷害,也會(huì)給家庭和社會(huì)帶來沉重的負(fù)擔(dān)。常規(guī)的預(yù)防壓瘡的方法存在一定的局限性,為了有效的減少病人壓瘡的發(fā)生率以及減輕護(hù)理人員的負(fù)擔(dān),需要研究一種預(yù)防壓瘡的智能護(hù)理床。本課題的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)是以局部區(qū)域的壓力分布信號(hào)為基礎(chǔ),采用模式識(shí)別的方法識(shí)別人體在護(hù)理床上的睡姿,當(dāng)某一睡姿的持續(xù)時(shí)間達(dá)到預(yù)定值時(shí),控制系統(tǒng)將自動(dòng)輔助病人完成翻身動(dòng)作,以達(dá)到預(yù)防壓瘡的效果。本文首先對(duì)國(guó)內(nèi)外智能護(hù)理床的發(fā)展研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述。隨后介紹了護(hù)理床分布傳感陣列的設(shè)計(jì),包括壓力分布式傳感器的設(shè)計(jì)以及利用慣性傳感器檢測(cè)護(hù)理床的姿態(tài)。然后采用了主成分分析(PCA)方法對(duì)采集的壓力分布數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理得到識(shí)別特征,設(shè)計(jì)了 K-近鄰算法分類器并對(duì)識(shí)別特征進(jìn)行分類,然后通過離線實(shí)驗(yàn)對(duì)算法的效果進(jìn)行驗(yàn)證并確定最佳參數(shù)。最后通過在線實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了智能護(hù)理床系統(tǒng)的效果,平均的實(shí)時(shí)識(shí)別率為92.82%,并且能夠在某一睡姿持續(xù)時(shí)間達(dá)到預(yù)設(shè)時(shí)間后自動(dòng)輔助實(shí)驗(yàn)對(duì)象完成自動(dòng)翻身動(dòng)作。
【圖文】：

只是不需要護(hù)理人員的時(shí)刻陪護(hù)。逡逑韓國(guó)先進(jìn)科學(xué)學(xué)院的Ｋａｐ－Ｈｏ邋Ｓｅｏ等人設(shè)計(jì)了一種利用遍布傳感器的床墊識(shí)逡逑別姿態(tài)的智能護(hù)理床機(jī)器人系統(tǒng)，如圖１．２示。如果可１＾＾病人在護(hù)理床上的運(yùn)邋＇靖逡逑＾邋＃－邐ｆ邋：－逡逑ｒ巧？巧灥逡逑圖１．２智能護(hù)理床機(jī)器人系統(tǒng)逡逑動(dòng)可檢測(cè)并且可Ｗ定量的評(píng)估，不僅可１＾使機(jī)器人更好的幫助病人，而且這些數(shù)逡逑據(jù)可用于健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)Ｗ及康復(fù)狀況的評(píng)估。首先利用安裝在床墊上的壓力傳逡逑感器采集壓力數(shù)據(jù)，壓為傳感器的排布如圖１．３所示，采集的壓為分布數(shù)據(jù)圖像逡逑利用主成分分析方法（ＰＣＡ）進(jìn)行降維處理得到識(shí)別特征，，然后利用ＲＢＰ神經(jīng)逡逑網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)識(shí)別特征進(jìn)行識(shí)別判斷，識(shí)別的姿態(tài)包括仰邱、左側(cè)臥、右側(cè)臥和坐逡逑起四種，識(shí)別率為９３NB％口］。之后該團(tuán)隊(duì)又作了進(jìn)一步的研究，在系統(tǒng)中安裝了逡逑兩個(gè)機(jī)械手臂，還是利用安裝了壓為傳感器的床墊識(shí)別病人在床上的姿勢(shì)，然后逡逑３逡逑

邐Ｉ緒論逡逑ｒ．‘氨：＾；ｒ，，ｄ逡逑圖１．１基于ＦＰＧＡ的智能護(hù)理床逡逑底的減輕人力成本，因?yàn)樽詈筮�是需要護(hù)理人員來幫助病人完成翻身的動(dòng)作，逡逑只是不需要護(hù)理人員的時(shí)刻陪護(hù)。逡逑韓國(guó)先進(jìn)科學(xué)學(xué)院的Ｋａｐ－Ｈｏ邋Ｓｅｏ等人設(shè)計(jì)了一種利用遍布傳感器的床墊識(shí)逡逑別姿態(tài)的智能護(hù)理床機(jī)器人系統(tǒng)，如圖１．２示。如果可１＾＾病人在護(hù)理床上的運(yùn)邋＇靖逡逑＾邋＃－邐ｆ邋：－逡逑ｒ巧？巧灥逡逑圖１．２智能護(hù)理床機(jī)器人系統(tǒng)逡逑動(dòng)可檢測(cè)并且可Ｗ定量的評(píng)估，不僅可１＾使機(jī)器人更好的幫助病人，而且這些數(shù)逡逑據(jù)可用于健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)Ｗ及康復(fù)狀況的評(píng)估。首先利用安裝在床墊上的壓力傳逡逑感器采集壓力數(shù)據(jù)，壓為傳感器的排布如圖１．３所示，采集的壓為分布數(shù)據(jù)圖像逡逑利用主成分分析方法（ＰＣＡ）進(jìn)行降維處理得到識(shí)別特征，然后利用ＲＢＰ神經(jīng)逡逑網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)識(shí)別特征進(jìn)行識(shí)別判斷，識(shí)別的姿態(tài)包括仰邱、左側(cè)臥、右側(cè)臥和坐逡逑起四種，識(shí)別率為９３NB％口］。之后該團(tuán)隊(duì)又作了進(jìn)一步的研究
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R47;TP212

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2547743