一种电子脊柱测量椅及其测量方法与流程

本发明涉及一种测量脊柱状态的测量椅，属于辅助医疗测量领域。

背景技术：

脊柱畸形是影响人类健康的一大顽疾，尤其常见于青少年、儿童，因此如何及时的检测到脊柱畸形并给予治疗就成为了一个亟待解决的问题。

传统的评估脊柱形态的主要方法是X线测量，但是X线测量需要对被测人进行前屈后伸位、胸椎和腰椎的多次拍摄，对被测人会产生一定的放射性危害，对于儿童和青少年的危害尤为严重。CT测量和MRI测量等方法也均有放射性或操作不便等问题。

因此，国内外一直致力于研究无放射性、简便的脊柱形态测量方法。目前比较常见的有超声波测量法和三维电子重力角度感应技术法。

技术实现要素：

发明目的：针对上述现有测量脊柱形态方法的缺陷，本发明旨在提供一种测量脊柱状态的测量椅，可以无放射性地、较为简便地测量人体脊柱形态，并对常见的脊柱畸形做出初步判断。

技术方案：

一种电子脊柱测量椅，其特征在于包括座椅、与所述座椅呈大于90度的夹角相连的可以产生弹性形变的弹性椅背、等间距安装在所述弹性椅背上的多组传感器以及与所述多组传感器电连接的主电路板及显示模块；每组传感器由一个薄膜压力传感器和一个姿态传感器组成，所述姿态传感器安装在所述薄膜压力传感器上面；所述薄膜压力传感器采集弹性椅背与被测人脊柱接触点的压力值数据，所述姿态传感器测量弹性椅背与被测人脊柱接触点的航向角、俯仰角和翻滚角数据，主电路板及显示模块对这些数据进行处理，判断被测人的脊柱形态。

电子脊柱测量椅的测量方法，其特征在于包括如下步骤：

读取各薄膜压力传感器数值，计算对应测量点弹性椅背形变量，根据形变量确定脊柱生理曲度特征点，确定被测人脊柱长度，根据比例将被测人脊柱划分为骶骨、腰椎、胸椎、颈椎四段，得到脊柱侧视曲线；

读取各姿态传感器数值，对被测人腰椎段到胸椎段各姿态传感器测得的航向角循环做差，取最大的两个差值绝对值Yawm、Yawn，当|Yawm-Yawn|≥侧凸Cobb角阈值，判断被测人有脊柱侧凸可能；对被测人胸椎段各姿态传感器测得的俯仰角循环做差，取最大的两个差值绝对值Pitchs、Pitcht，当|Pitchs-Pitcht|≥后凸Cobb角阈值，判断被测人有脊柱后凸可能。

本发明的电子脊柱测量椅，根据人体脊柱的特点，在测量椅背上等间距设置多组传感器，通过薄膜压力传感器得到弹性椅背与被测人脊柱接触点的压力值数据，经数据处理模块处理后可以检测被测人背部侧视情况，确定被测人脊柱长度，划分被测人脊柱区域，通过姿态传感器可以得到弹性椅背与被测人脊柱接触点的航向角、俯仰角和翻滚角数据，经数据处理模块处理后，可以检测被测人背部三维角度状态，可以实现Cobb角检测，经数据处理模块处理后，可以断定被测人的脊柱侧凸与脊柱后凸情况，从而得到人体脊柱整个形态情况并进行显示，对脊柱畸形情况进行初步判断。本发明的脊柱测量椅无放射性危害，结构简单，操作简便，可以实现对被测人脊柱状况的自动检测，无需培训专业的操作人员，既可以节约人力成本，还可以提高检测精度，避免操作人员造成的测量误差。

附图说明

图1是本发明的结构示意图；其中1是座椅，2是椅背，3是传感器组，4是座椅侧面扶手，5是主电路板及显示模块

图2是本发明中姿态传感器和薄膜压力传感器结构图；其中③⑤为垫片，①为半球型垫片②为姿态传感器④为薄膜压力传感器

图3是本发明中薄膜压力传感器阻值与压强函数关系图；

图4是本发明中压强与弹性椅背形变量函数关系图；

图5是本发明中被测人在检测时的侧视图；

图6是本发明中被测人脊柱分段图；

图7是本发明中姿态传感器采样值分布图；

图8是本发明中姿态传感器采样值N(μaccz,σaccz²)正态分布图；

图9是本发明中关于Cobb角定义的示意图；

图10是本发明检测被测人是否有脊柱侧凸的示意图；

图11是本发明检测被测人是否有脊柱后凸的示意图；

图12是主电路板及显示模块的电路框图；

图13是测量方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明。

如图1所示，是本发明电子脊柱测量椅的结构示意图，包括座椅1和弹性椅背2，椅背与座椅呈大于90度的夹角相连，椅背可以产生弹性形变，具有支持形变的足够厚度。椅背上表面的中心线上等间距安装了20组传感器，编号1～20，安装中心距为40mm。这20组传感器电连接至安装在座椅侧面扶手4上的主电路板及显示模块5。如图2，每组传感器由一个薄膜压力传感器和一个姿态传感器组成，姿态传感器和薄膜压力传感器尺寸均为20mm*15mm左右。姿态传感器安装在薄膜压力传感器上面，二者通过垫片和高强度粘合剂固定连接。薄膜压力传感器底面通过垫片使用EPE专用粘合剂粘合在弹性椅背上，姿态传感器上方用高强度粘合剂粘结半球形垫片，可以使传感器与被测人背部更好的贴合。薄膜压力传感器采集弹性椅背与被测人脊柱接触点的压力值，将模拟信号通过AD转换电路传送到数据处理模块，姿态传感器测量弹性椅背与被测人脊柱接触点航向角、俯仰角和翻滚角，并通过IIC总线将数据传送到数据处理模块。数据处理模块对弹性椅背的不同测量点的压力值分析从而得到椅背的形变量，结合姿态传感器测量到的航向角、俯仰角和翻滚角，综合形成脊柱的立体形态，从而判别被测人有无脊柱侧凸、后凸等脊柱畸形状况。

图3为薄膜压力传感器阻值与压强关系图。在将薄膜压力传感器安装在测量椅椅背前，首先要对薄膜压力传感器进行标定，确定阻值-压强曲线近似的函数关系。使用活塞式压力计，在薄膜压力传感器测量量程内，每次添加一定重量的砝码，记录每个测量点的阻值r与压强p，得到A1(r1，p1)、A2(r2，p2)、A3(r3，p3)、A4(r4，p4)……An(rn，pn)等n个测量点，然后利用Matlab的多项式拟合指令来进行拟合。令：

xdata＝[r1r2r3r4…… rn]

ydata＝[p1p2p3p4…… pn]

a＝polyfit(xdata,ydata,k)

polyfit是Matlab中用于曲线拟合的函数，数学基础是最小二乘法曲线拟合原理。polyfit(xdata,ydata,k)中k表示拟合的多项式的最大幂次。运行后即可得到a＝[ak ak-1ak-2 …… a0]，拟合的r-p函数p＝f(r)曲线为：

p＝f(r)＝akr^k+ak-1r^k-1+ak-2r^k-2+…+a1r+a0

对于曲线拟合中多项式的最大幂次k，由于薄膜压力传感器阻值与压力关系曲线较为简单且幂次过高可能会有过拟合现象，因此k取2～5即可有较好的拟合效果。关于k的取值，可以使用拟合曲线的SSE(误差平方和)值来选取。SSE为拟合数据和原始数据对应点的误差平方和，公式如下：

其中wi为每个对应点的权重，默认为1。SSE越接近0，说明拟合曲线越接近原始数据，拟合效果越好。分别计算k＝2,3,4,5时拟合曲线的SSE，取SSE值最小的k和对应拟合函数作为最终结果。经过试验，选取k＝3，a＝[-0.0694 1.5944 -12.3528 33.4582]。

图4为弹性椅背形变量与压强关系图。弹性椅背厚度为200mm，材料为低密度EPE(可发性聚乙烯)，使用电子压力试验机给安装在弹性椅背上的薄膜压力传感器施加一定的压强，并读取电子压力试验机的压缩距离。由人体体重及弹性椅背接触面积可以计算得到人体对椅背的压强约为0～5kpa，因此电子压力试验机的设定压力范围选取为0～10kpa即可满足需求。每次改变电子压力试验机的设定压强，记录电子压力试验机的设定压强p和弹性椅背形变量d，得到B1(p1，d1)、B2(p2，d2)、B3(p3，d3)、B4(p4，d4)……Bn(pm，dm)等m个测量点。仍然使用Matlab的polyfit函数对设定压强p和弹性椅背形变量d的关系进行曲线拟合，令：

sdata＝[p1p2p3p4…… pm]

tdata＝[d1d2d3d4…… dm]

b＝polyfit(sdata,tdata,h)

其中h表示拟合的多项式的最大幂次。运行后即可得到b＝[bh bh-1bh-2 …… b0]，拟合的p-d函数d＝g(p)曲线为：

d＝g(p)＝bhp^h+bh-1p^h-1+bh-2p^h-2+…+b1p+b0

经过试验，选取h＝5，b＝[-0.0015 0.0412 -0.3583 1.2742 0.2369 0.6981]。观察拟合的曲线可以发现当设定压强p较低时，形变量d与p基本成正比例关系，此时弹性椅背处于线弹性区间(应变比约为0～0.06)；当设定压强p较高时，弹性椅背处于塑性屈服阶段(应变比约为0.06～0.5)，此时的d-p关系是由EPE的材料特性决定的。

由上述薄膜压力传感器阻值r与压强p的函数关系p＝f(r)及压强p与弹性椅背形变量d的函数关系d＝g(p)可得，当被测人坐在座椅上时，薄膜压力传感器阻值r与弹性椅背形变量d的关系为：

d＝g(f(r))

只要通过单片机的AD输入和模拟信号调理模块测得薄膜压力传感器阻值r，即可得到弹性椅背形变量d。

如图12，主电路板及显示模块包括数据处理模块、模拟信号调理模块、电源模块、显示模块、通信模块、存储模块以及交互按键。其中模拟信号调理模块与20个薄膜压力传感器电连接，数据处理模块分别与模拟信号调理模块、20个姿态传感器、电源模块、显示模块、存储模块、通信模块、交互按键电连接。

电源模块的输入电压为5V直流电源输入或4节干电池提供的6V输入或4节充电电池提供的4.8V输入。经过稳压模块的稳压后，转化为3.3V的直流电供给薄膜压力传感器、姿态传感器、模拟信号调理模块、数据处理模块、显示模块、通信模块、存储模块、交互按键。

薄膜压力传感器是一种压阻式传感器，其阻值会根据表面受到的压力变化而变化，通过模拟信号调理模块将其阻值变化信号转化为电压信号，并将电压信号进行滤波、放大和分压后，送入数据处理模块进行AD转换，数据处理模块得到测量点的压力值。

姿态传感器为6轴姿态传感器，内建3轴加速度传感器和3轴角速度传感器，且具有DMP(数字运动处理器)功能。可以将加速度、角速度、航向角、俯仰角和翻滚角数据通过IIC总线发送给数据处理模块。

数据处理模块的核心使用STM32系列单片机，具有极强的处理能力和丰富的外部接口资源。单片机接收到姿态传感器发来的数据后，将20个姿态传感器的当前值进行两两循环对比，判断脊柱的状态。测量结果会通过显示模块的OLED屏显示出来，并通过通信模块发送到上位机。同时测量结果会通过存储模块，存储到SD卡中。

通信模块包括RS232/485电压匹配芯片和WIFI/蓝牙芯片，可以将经过处理的姿态传感器数据和判断出来的脊柱畸形状况、测量时间等数据通过RS232/485接口或蓝牙/WIFI上传到上位机。上位机可以是个人电脑PC或手机、平板电脑等移动终端。数据处理模块的数据可以在上位机显示，包括被测人脊柱的健康状况和三维形态等。

本发明脊柱测量椅的测量方法如图13所示：

开始测量时，首先确保弹性椅背已经回复初始状态，然后按下交互按键中的初始化按键，姿态传感器进行初始化，将航向角、俯仰角和翻滚角的初始值发送到数据处理模块。同时数据处理模块读取薄膜压力传感器初始值。

如图5，被测人坐在座椅上，身体尽可能的放松，臀部尽可能贴近椅背，背部充分地倚靠在弹性椅背上，弹性椅背在人体重力作用下产生形变。当确定被测人的坐姿已经满足检测要求，背部完全贴合传感器时，按下交互按键中的检测开始按键，沿弹性椅背中心线等距离安装的20个薄膜压力传感器检测到不同测量点的压力值，数据处理模块根据薄膜传感器的阻值可以计算出弹性椅背不同位置测量点的形变量d。根据20个测量点的形变量可以得到脊柱的侧视曲线，确定被测人背部脊柱长度(因身高和个体差异，脊柱长度会有所不同)，并且根据比例将其划分为骶骨、腰椎、胸椎、颈椎四部分。同时数据处理模块会读取并记录20个姿态传感器的航向角、俯仰角和翻滚角当前数值。

如图6，人体脊柱从下到上可以分为骶骨，腰椎，胸椎，颈椎四部分。通过对弹性椅背形变量d的检测，可以确定被测人的脊柱长度与脊柱部位位置。由于薄膜压力传感器都是等间距安装的，安装间距40mm(以薄膜压力传感器的中心计算)，故以弹性椅背的安装距离l作为x轴数据(范围0～800mm)，以ei＝200-di为y轴数据(di为第i个薄膜压力传感器检测到的形变量，200为弹性椅背的初始厚度)，做散点图。如图6所示，取l∈(400,800)内的ei值，查找ei-1<ei且ei>ei+1的点，此点对应位置即为颈椎的上端(判断依据为此点为脊柱与头骨连接处)。设此点对应的x值为lm，根据人体骨骼比例，则x∈(0,0.183lm)范围内为骶骨，x∈(0.183lm,0.435lm)范围内为腰椎，x∈(0.435lm,0.832lm)范围内为胸椎，x∈(0.832lm,lm)范围内为颈椎。

数据处理模块通过IIC总线读取并记录20个姿态传感器的三轴加速度acc、三轴角速度ω、航向角Yaw、俯仰角Pitch和翻滚角Roll。限于姿态传感器的内部采样、处理速度，数据处理模块对每个姿态传感器的数据采样频率可达100Hz。由于姿态传感器在测量过程中可能受到机械或电磁干扰，或IIC通信受到干扰，为保证采集到的数据的准确性和可靠性，要去除受干扰的异常数据。首先要通过大量的数据分析确定姿态传感器数据的分布形态。以加速度值为例，通过IIC总线读取第一个姿态传感器的z轴加速度值accz，连续读取500次，得到accz0，accz1，accz2……aacz499。在Matlab中先对500个accz值进行求平均值、求标准差操作，然后使用hist函数进行统计，结果如图7，可见姿态传感器数据accz基本是呈正态分布的。以accz的平均值μaccz和方差σaccz²做正态分布，如图8，可见图7和图8的分布基本重合。由此可以认为在短时间内多次连续读取时，姿态传感器数据(包括三轴加速度aacx、aacy、aacz，三轴角速度ωx、ωy、ωz，航向角Yaw，俯仰角Pitch，翻滚角Roll)是呈正态分布的。

得到姿态传感器数据的分布形态后，就可以进行异常数据剔除。以第一个姿态传感器俯仰角Yaw1的处理为例，检测开始按键按下后，数据处理模块轮询读取30次Yaw1的寄存器值，得到Yaw11、Yaw12、Yaw13……Yaw130共30个测量值，求得其平均值Yaw1avg与方差σyaw1。采样得到的姿态传感器数据是服从正态分布的，因此将测量值与平均值做差，绝对值大于三倍标准差即|Yaw1i-Yaw1avg|>3σ的对应数值可以认为是异常数据，需要将其剔除。对剔除异常数据后的剩余Yaw1测量值求平均值，作为Yaw1的测量结果。其他数据均可按照此方法处理。

医学对Cobb角的定义为：确定脊柱侧弯或后凸的上、下端椎(上、下端椎是指侧弯和后凸中向脊柱侧弯凹侧倾斜度最大的椎体)，在上端椎的椎体上缘划一横线，同样在下端椎椎体的下缘划一横线，对此两横线各作一垂直线，两垂线的交角是Cobb角。根据几何关系两条横线形成的夹角等于Cobb角，如图9所示。目前医学上对脊柱侧凸的定义为脊柱偏离中心，且Cobb角大于10度。对脊柱后凸的定义为Cobb角大于50度。本电子脊柱测量椅中被测人的Cobb角是通过姿态传感器数据来进行计算和判定的。

图10为被测人的背部后视图(冠状面)。姿态传感器完全贴合被测人的背部曲线，通过对比从腰椎段到胸椎段的多个姿态传感器(腰椎和胸椎的范围是由图6中薄膜压力传感器数值检定划分的)的航向角Yaw数值Yaw a、Yaw a+1，Yaw a+2、……Yawb(a<b)，将航向角Yaw循环求差，取出其中航向角Yaw差值绝对值最大的两个Yaw即满足max{|Yaw i-Yawj|,a≤i<j≤b}，分别为Yaw m和Yaw n，二者夹角为α，根据α可以判断脊柱的侧凸状况。根据几何关系可以得到，夹角α即为脊柱侧凸Cobb角，如果大于10度，则被测人有脊柱侧凸的可能，需要进行复查。

图11为被测人的背部侧视图(矢状面)。通过对比胸椎段(胸椎的范围是由图6中薄膜压力传感器数值检定划分的)的多个姿态传感器的俯仰角Pitch数值Pitch c、Pitch c+1、Pitch c+2、……Pitch d(c<d)，将俯仰角Pitch循环求差，取出其中俯仰角Pitch差值绝对值最大的两个Pitch即满足max{|Pitch i-Pitchj|,c≤i<j≤d}，分别为Pitch s和Pitch t，二者夹角为β，根据几何关系可以得到，夹角β即为脊柱后凸Cobb角，如果大于50度，则被测人有脊柱侧凸的可能，需要进行复查。

数据处理模块将姿态传感器的数据处理完后，通过显示模块显示结果，并将数据通过存储模块存储到SD卡中，最后通过通信模块将数据发送到上位机或移动终端，并生成脊柱的三维形态。