【儀表網 儀表研發(fā)】近年來，互聯(lián)網、物聯(lián)網和可穿戴傳感器網絡(Wearable Sensor Networks， WSN)等技術的發(fā)展為腦卒中患者的遠程康復訓練與評估提供了一種新的途徑，但如何保證設備長時間穩(wěn)定運行卻有待解決。
壓縮感知(Compressed Sensing， CS)是一種新的在采樣的同時實現(xiàn)壓縮目的的理論框架，能以較低的頻率采樣信號，并且可以高概率重構該信號。這為可穿戴設備的低功耗長時間運行提供了可能的解決方案。
中國科學院蘇州生物醫(yī)學工程技術研究所光健康研究中心郭立泉課題組基于各種MEMS傳感器(加速度、陀螺儀、磁力計和彎曲傳感器等)開發(fā)出一種可穿戴傳感器設備，并結合ZigBee無線協(xié)議搭建了無線傳感器網絡平臺。
在此基礎上，利用互聯(lián)網技術開發(fā)出了遠程康復訓練與評定系統(tǒng)，從而用于腦卒中患者居家或社區(qū)康復訓練與評定。為了減少可穿戴傳感器設備的無線傳輸數(shù)據(jù)量，延長其續(xù)航能力，研究人員又基于壓縮感知理論設計了一種新的信息采集系統(tǒng)。
設備采集到的運動數(shù)據(jù)在發(fā)送前需要進行“壓縮采樣”處理，這樣可以保證通過ZigBee無線協(xié)議傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量大大減少。在計算機端，多了一個“信號重構”環(huán)節(jié)，即利用壓縮感知理論將壓縮的數(shù)據(jù)恢復成原始信號。由于避開了高速采樣，該系統(tǒng)一方面顯著降低了數(shù)據(jù)存儲與傳輸代價，另一方面也給高維數(shù)據(jù)分析提供了一條新的途徑。
稀疏性分析結果表明，腦卒中患者在康復訓練過程中可穿戴設備所記錄下的運動信號具備稀疏性，因此可以利用壓縮感知對其進行壓縮。實驗結果表明在壓縮域下直接進行特征提取，并進行后續(xù)的信號處理，可以避開傳統(tǒng)的壓縮感知理論框架中的信號重構環(huán)節(jié)，在減小重構過程計算量的同時，也使得下一步在可穿戴傳感器硬件上實現(xiàn)“On Node Analysis”成為了可能。該研究成果發(fā)表在Sensors 雜志上(Volume 16， Issue 2)。
(原標題：蘇州醫(yī)工所開發(fā)出可穿戴MEMS傳感器設備)
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