开发并验证一种多模态非接触式传感系统，用于现实环境中的手术风险分析

《PLOS Digital Health》：Development and validation of a multi-modal contactless sensing system for surgical risk analysis in a real-world environment

术前步态评估与术后恢复预测的接触式多模态传感系统开发验证

　　地面步态分析系统（GroundCode）的开发与验证

在医疗实践中，步态测量是评估患者功能状态和手术前风险分层的重要组成部分。传统的步态分析方法通常依赖于专门的设备，如穿戴式传感器、摄像头系统和实验室环境下的专用步态分析垫。然而，这些方法在实际临床环境中往往难以大规模部署和集成，因为它们需要专业的技术操作、患者配合以及标准化的实施流程。为了解决这些问题，我们开发并验证了一种名为GroundCode的全新步态分析系统，该系统能够快速部署、占地面积小，并且完全无接触，能够直接整合到手术流程中，为临床提供高精度的步态数据。

GroundCode结合了微软Kinect摄像头和七个安装在地面上的单轴加速度计，通过这种多模态的传感器组合，克服了单一技术的局限性。Kinect能够提供强大的时空分辨率，可以捕捉到关节的动态运动数据，而加速度计则能够提供高保真的步态检测和量化数据。这种结合使得GroundCode在临床环境中具有更高的实用性和可靠性。为了确保系统的有效性，我们使用了一个前瞻性队列研究设计，共招募了77名患者，对他们的步态速度和步频进行了评估，并将这些数据与临床常用的步态测量方法进行了对比，包括手动计时法和六分钟步行试验。

GroundCode的部署过程非常简便，可以在不到10分钟内完成，这使得它在非实验室环境中也具有较高的可行性。整个系统由一个Kinect摄像头和七个加速度计组成，其中六个加速度计布置在一个2x3的网格中，间距为5.0米 x 3.5米，而第七个加速度计则与其中一个加速度计相邻放置，用于时间同步。系统通过无线数据采集单元连接，数据被传输到本地笔记本电脑上进行处理。Kinect的数据通过MATLAB进行处理，使用开源的KinZ-Matlab工具包，可以实时获取32个关节的位置信息。加速度计的数据则经过预处理，包括去趋势处理、高通滤波和低通滤波，以去除低频漂移和高频机械噪声。最终，系统通过将所有传感器的数据整合为一个最大信噪比信号，用于步态特征的检测和量化。

GroundCode的步态速度和步频测量方法具有高度的可靠性。在测试中，我们发现系统在重复测量中表现出强大的一致性，无论是常规步态还是快速步态，其内在一致性系数（ICC）均超过了0.8。这些结果表明，GroundCode在不同步态速度下均能提供稳定的数据输出。此外，系统在常规步态下的测量结果与手动计时法高度一致，相关系数达到了0.91以上，而与六分钟步行试验的距离也有显著的相关性，相关系数为0.83。这进一步证明了GroundCode在临床评估中的价值。

GroundCode不仅能够准确测量步态特征，还能用于预测患者的年龄和性别。通过分析步态速度和身体面积，我们发现步态速度与年龄呈负相关，而身体面积则能有效区分男性和女性。这种预测能力对于手术前的风险评估具有重要意义，因为年龄和性别是影响手术结果的重要因素。通过留一法交叉验证，我们发现GroundCode在预测年龄和性别方面的准确率分别达到了84%和71%，这表明其在非技术人员操作下的可靠性。

此外，GroundCode的步态特征与术前的虚弱程度以及术后恢复质量密切相关。我们发现，术前步态速度和步频的交互作用能够显著预测术后恢复情况，这表明GroundCode不仅能够评估患者的步态特征，还能为术后康复提供有价值的参考信息。通过Fried虚弱指数，我们发现虚弱患者和接近虚弱的患者在步态速度上显著低于稳健患者，这一发现与已有的研究结果一致。这进一步支持了GroundCode在手术前评估中的应用价值。

GroundCode的开发和验证为医疗领域的数字化转型提供了新的思路。传统的步态评估方法虽然准确，但存在实施成本高、操作复杂和患者配合度低等问题。而GroundCode通过无接触的方式，避免了这些问题，使其在临床环境中具有更高的可行性和实用性。系统的设计和部署过程简单，不需要复杂的设备或专业人员，这使得它在医院、诊所甚至家庭环境中都能得到广泛应用。

在未来的应用中，GroundCode可以与其他医疗技术相结合，如心率监测器、化学传感器和活动追踪器，以实现更全面的健康监测。此外，它还可以用于构建智能家庭和数字诊所，促进老年人在家中健康生活，减少对医院的依赖。然而，GroundCode仍然存在一些局限性，例如其对环境的依赖性较强，加速度计在软底或地毯上可能无法提供准确的步态数据。因此，在未来的研究和应用中，需要进一步优化系统的适应性，以应对不同的环境条件。

总之，GroundCode的开发和验证展示了其在临床评估中的巨大潜力。通过结合Kinect和加速度计的优势，系统能够提供高精度的步态数据，为手术前的风险评估和术后恢复提供有力支持。其快速部署和无接触的特点，使其成为未来医疗环境中的一种重要工具。随着技术的不断进步和临床需求的增加，GroundCode有望在更多领域得到应用，推动医疗领域的智能化发展。