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申请/专利权人：北京新清泰克科技有限公司

摘要：本发明的实施例公开了一种基于移动终端陀螺仪的跌倒风险评估方法，涉及跌倒风险评估技术领域。所述方法包括：获取测试者携带移动终端在预定时间内步行时陀螺仪的x轴、y轴和z轴三个方向的加速度时间序列；根据加速度时间序列，计算得到步行指标数据，步行指标数据包括步幅、步频、左右对称性、单足支撑时间中的至少两个；将步行指标数据分别与预先得到的测试者的步行指标基准值进行比较，得到相应的步行指标得分；根据步行指标得分，计算用于评估跌倒风险的总得分。本发明实施例无需采用专门的数据采集工具如足底压力板或采集老年人行走的视频数据等，只需借助于移动终端陀螺仪，即可方便快捷地进行跌倒风险评估，且准确度高。

主权项：1.一种基于移动终端陀螺仪的跌倒风险评估方法，其特征在于，包括：获取测试者携带所述移动终端在预定时间内步行时所述陀螺仪的x轴、y轴和z轴三个方向的加速度时间序列，其中，x轴为左右方向，y轴为上下方向，z轴为前后方向；根据所述加速度时间序列，计算得到步行指标数据，所述步行指标数据包括步幅、步频、左右对称性和单足支撑时间；将所述步行指标数据分别与预先得到的所述测试者的步行指标基准值进行比较，得到相应的步行指标得分；根据所述步行指标得分，计算用于评估跌倒风险的总得分；其中，所述步行指标数据还包括y轴数据比值、z轴数据比值、y轴数据和以及z轴数据和；其中，所述根据所述加速度时间序列，计算得到步行指标数据，包括：对所述y轴和z轴的加速度时间序列分别进行平均值计算，得到y轴加速度时间序列基线值和z轴加速度时间序列基线值；分别将yz双轴各自大于基线值的绝对值的和与各自小于基线值的绝对值的和相比，得到所述y轴数据比值以及z轴数据比值；其中，所述根据所述加速度时间序列，计算得到步行指标数据，包括：对所述y轴和z轴的加速度时间序列分别进行平均值计算，得到y轴加速度时间序列基线值和z轴加速度时间序列基线值；将yz双轴各自大于基线值的绝对值的和与各自小于基线值的绝对值的和相加，得到所述y轴数据和以及z轴数据和；其中，所述根据所述步行指标得分，计算用于评估跌倒风险的总得分，包括：根据所述步行指标得分，采用MFO-SVM算法计算用于评估跌倒风险的总得分；其中，MFO为飞蛾扑火优化，SVM为支持向量机，所述MFO-SVM算法中，将SVM中惩罚函数参数c和核函数参数g作为MFO的优化变量，将SVM作为MFO的评估函数；将SVM在K折交叉验证下的准确率作为MFO中的适应度函数。

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