本实用新型专利技术涉及一种帕金森病可穿戴式AI运动监测设备，属于医疗器械领域。本实用新型专利技术包括可穿戴设备本体和人机交互模块，所述可穿戴设备本体与人机交互模块连接，所述可穿戴设备本体上设置有运动监测模块和数据处理模块，所述运动监测模块与数据处理模块连接，所述数据处理模块包括配套电池和智能芯片，所述配套电池与智能芯片连接，所述运动监测模块与智能芯片连接，所述智能芯片与人机交互模块连接，所述智能芯片与人机交互模块通过蓝牙或WiFi连接，所述人机交互模块包括App。所述人机交互模块包括App。所述人机交互模块包括App。
【技术实现步骤摘要】
一种帕金森病可穿戴式AI运动监测设备
[0001]本技术涉及一种帕金森病可穿戴式AI运动监测设备，属于医疗器械领域。
技术介绍
[0002]帕金森病（Parkinson's Disease, PD）是由于黑质多巴胺神经元减少，从而导致纹状体内多巴胺耗竭，引起运动障碍等症状，典型的表现有静止性震颤、肌强直、姿势平衡障碍、运动迟缓等，发病多从一侧下肢开始，渐而累及四肢。PD根据运动障碍的类型不同，大致分为震颤型、僵直型、混合型三种亚型，目前主要的分类依据为UPDRSⅢ量表，由专业医生进行评分，结论存在主观性。PD患者运动障碍常导致患者行动不便，定期至医院就诊困难，不利于医生及时掌握患者最新症状变化。目前现有的可穿戴运动监测设备仅监测部分运动症状，对患者病情缺乏全面评估。
技术实现思路
[0003]本技术的目的在于克服现有技术中存在的上述不足，而提供一种结构设计合理的帕金森病可穿戴式AI运动监测设备，具备可穿戴、客观采集数据、智能评估等特点和功能，外部连接App，实现数据实时化与可视化，医生和患者可以随时掌握最新状态，为后续制定正确合理的治疗方案提供依据。
[0004]本技术解决上述问题所采用的技术方案是：该帕金森病可穿戴式AI运动监测设备，其结构特点在于：包括可穿戴设备本体和人机交互模块，所述可穿戴设备本体与人机交互模块连接，所述可穿戴设备本体上设置有运动监测模块和数据处理模块，所述运动监测模块与数据处理模块连接，所述数据处理模块包括配套电池和智能芯片，所述配套电池与智能芯片连接，所述运动监测模块与智能芯片连接，所述智能芯片与人机交互模块连接。
[0005]进一步地，所述智能芯片与人机交互模块通过蓝牙或WiFi连接，所述人机交互模块包括App。
[0006]进一步地，所述运动监测模块包括一号传感器、二号传感器、三号传感器、四号传感器、五号传感器、六号传感器、七号传感器、八号传感器、九号传感器、十号传感器和十二号传感器，所述一号传感器、二号传感器、三号传感器、四号传感器、五号传感器、六号传感器、七号传感器、八号传感器、九号传感器、十号传感器和十二号传感器均设置在可穿戴设备本体上、且均与智能芯片连接。
[0007]进一步地，所述一号传感器和二号传感器分别设置在可穿戴设备本体的左、右肘关节，所述三号传感器和四号传感器分别设置在可穿戴设备本体的左、右腕关节，所述五号传感器和六号传感器分别设置在可穿戴设备本体的左、右拇指远端，所述七号传感器和八号传感器分别设置在可穿戴设备本体的左、右食指远端，所述九号传感器和十号传感器分别设置在可穿戴设备本体的左、右踝关节，所述十二号传感器设置在可穿戴设备本体的腰间。
[0008]进一步地，所述数据处理模块设置在可穿戴设备本体的背部、且以背包形式存在，
所述数据处理模块位于十二号传感器的上方。
[0009]进一步地，所述可穿戴设备本体采用仿生柔性材料制作成弹性衣裤形式。
[0010]进一步地，所述运动监测模块中的传感器均为小型、长时程、高稳定性的传感器，采用zigbee方式无线传输。
[0011]进一步地，所述智能芯片采用zigbee方式无线传输，用于接收运动监测模块反馈的数据，进行传感器数据融合，智能分析评估运动相关数据。
[0012]进一步地，所述人机交互模块用于采集患者基本信息，并自动上传并保存在智能芯片中。
[0013]进一步地，所述人机交互模块具有智能提醒、病情评估和实时显示功能。
[0014]相比现有技术，本技术具有以下优点：
[0015]1、运动监测范围广：可穿戴设备携带11个小型传感器，分布于腰间、双肘关节、双腕关节、双拇指远端、双食指远端、双踝关节，用于监测和采集上述部位的运动数据。
[0016]2、数据处理智能化和精准化：可穿戴设备携带的智能芯片可以接收传感器采集的运动数据，通过传感器智能算法融合，提取特征参数，转化成客观数据，实现精准化运动亚型的分类、疾病严重程度的分级。
[0017]3、数据结果实时化和可视化：智能芯片完成数据实时处理，将结果上传至相关联的App中，并实时显示成便于患者理解的数据结果。
附图说明
[0018]图1是本技术实施例的帕金森病可穿戴式AI运动监测设备的主视结构示意图。
[0019]图2是本技术实施例的帕金森病可穿戴式AI运动监测设备的后视结构示意图。
[0020]图3是本技术实施例的帕金森病可穿戴式AI运动监测设备的连接结构示意图。
[0021]图中：可穿戴设备本体1、一号传感器2、二号传感器3、三号传感器4、四号传感器5、五号传感器6、六号传感器7、七号传感器8、八号传感器9、九号传感器10、十号传感器11、配套电池12、十二号传感器13、人机交互模块14、运动监测模块15、数据处理模块16、智能芯片17。
具体实施方式
[0022]下面结合附图并通过实施例对本技术作进一步的详细说明，以下实施例是对本技术的解释而本技术并不局限于以下实施例。
[0023]实施例。
[0024]参见图1至图3所示，须知，本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本技术可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本技术所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本技术所揭示的
技术实现思路
能涵盖的范围内。同时，本说明书中若有引用如“上”、“下”、“左”、
“
右”、“中间”及“一”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本技术可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更
技术实现思路
下，当亦视为本技术可实施的范畴。
[0025]本实施例中的帕金森病可穿戴式AI运动监测设备，包括可穿戴设备本体1和人机交互模块14，可穿戴设备本体1与人机交互模块14连接，可穿戴设备本体1上设置有运动监测模块15和数据处理模块16，运动监测模块15与数据处理模块16连接，数据处理模块16包括配套电池12和智能芯片17，配套电池12与智能芯片17连接，运动监测模块15与智能芯片17连接，智能芯片17与人机交互模块14通过蓝牙或WiFi连接，人机交互模块14包括App。
[0026]本实施例中的运动监测模块15包括一号传感器2、二号传感器3、三号传感器4、四号传感器5、五号传感器6、六号传感器7、七号传感器8、八号传感器9、九号传感器10、十号传感器11和十二号传感器13，一号传感器2、二号传感器3、三号传感器4、四号传感器5、五号传感器6、六号传感器7、七号传感器8、八号传感器9、九号传感器10、十号传感器11和十二号传感器13均设置在可穿戴设备本体1上、且均与智能芯片17连接。
[0027]本实施例中的一号传感器2和二号传感器3分别设置在可穿戴设备本体1的左、右肘关节，三号传感器4和四号传感本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种帕金森病可穿戴式AI运动监测设备，其特征在于：包括可穿戴设备本体（1）和人机交互模块（14），所述可穿戴设备本体（1）与人机交互模块（14）连接，所述可穿戴设备本体（1）上设置有运动监测模块（15）和数据处理模块（16），所述运动监测模块（15）与数据处理模块（16）连接，所述数据处理模块（16）包括配套电池（12）和智能芯片（17），所述配套电池（12）与智能芯片（17）连接，所述运动监测模块（15）与智能芯片（17）连接，所述智能芯片（17）与人机交互模块（14）连接；所述运动监测模块（15）包括一号传感器（2）、二号传感器（3）、三号传感器（4）、四号传感器（5）、五号传感器（6）、六号传感器（7）、七号传感器（8）、八号传感器（9）、九号传感器（10）、十号传感器（11）和十二号传感器（13），所述一号传感器（2）、二号传感器（3）、三号传感器（4）、四号传感器（5）、五号传感器（6）、六号传感器（7）、七号传感器（8）、八号传感器（9）、九号传感器（10）、十号传感器（11）和十二号传感器（13）均设置在可穿戴设备本体（1）上、且均与智能芯片（17）连接；所述一号传感器（2）和二号传感器（3）分别设置在可穿戴设备本体（1）的左、右肘关节，所述三号传感器（4）和四号传感器（5）分别设置在可穿戴设备本体（1）的左、右腕关节，所述五号传感器（6）和六号传感器（7）分别设置在可穿戴设备本体（1）的左、右拇指远端，所述七号传感器（8）和八号传感器（9）分别设置在可...
【专利技术属性】
技术研发人员：李立红，张威，季葆华，夏燕挺，蒋金兰，赵凯凯，
申请(专利权)人：李立红，
类型：新型
国别省市：
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