Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica (especialização em Eletrónica Médica)Todos os anos, são reportadas cerca de 684,000 quedas fatais e 37.3 milhões de quedas não
fatais que requerem atenção médica, afetando principalmente a população idosa. Assim, é necessário
identificar eficientemente indivíduos com alto risco de queda, a partir da população alvo idosa, e prepará los para superar perturbações da marcha inesperadas. Uma estratégia de prevenção de queda capaz de
eficientemente e atempadamente detetar e contrariar os eventos de perdas de equilíbrio (PDE) mais
frequentes pode reduzir o risco de queda. Como slips foram identificados como a causa mais prevalente
de quedas, estes eventos devem ser abordados como foco principal da estratégia. No entanto, há falta
de estratégias de prevenção de quedas por slip.
Esta dissertação tem como objetivo o design de uma estratégia de prevenção de quedas de slips
baseada na conceção das etapas de atuação e deteção. A estratégia de atuação foi delineada com base
na resposta biomecânica humana a slips, onde o joelho da perna perturbada (leading) apresenta um
papel proeminente para contrariar LOBs induzidas por slips. Quando uma slip é detetada, a estratégia
destaca uma ortótese de joelho que providencia um torque assisstivo para prevenir a queda. A estratégia
de deteção considerou as propriedades atrativas dos controladores Central Pattern Generator (CPG) para
prever parâmetros da marcha. Algoritmos baseados em threshold monitorizam o erro de previsão do
CPG, que aumenta após uma perturbação inesperada na marcha, para a deteção de slips. O ângulo do
joelho e a velocidade angular da canela foram selecionados como os parâmetros de monitorização da
marcha. Um protocolo experimental concebido para provocar perturbações de slip a sujeitos humanos
permitiu a recolha de dados destas variáveis para posteriormente validar o algoritmo de deteção de
perturbações.
Algoritmos CPG foram capazes de produzir aproximações aceitáveis dos sinais de marcha em
estado estacionário do ângulo do joelho e da velocidade angular da canela com sucesso. Além disso, o
algoritmo de threshold adaptativo detetou LOBs induzidas por slips eficientemente. A melhor performance
global foi obtida usando este algoritmo para monitorizar o ângulo do joelho, que detetou quase 80%
(78.261%) do total de perturbações com um tempo médio de deteção (TMD) de 250 ms. Além disso,
uma média de 0.652 falsas perturbações foram detetadas por cada perturbação corretamente
identificada. Estes resultados sugerem uma performance aceitável de deteção de perturbações do
algoritmo, de acordo com os requisitos especificados para a deteção.Every year, an estimated 684,000 fatal falls and 37.3 million non-fatal falls requiring medical
attention are reported, mostly affecting the older population. Thus, it is necessary to effectively screen
high fall risk individuals from targeted elderly populations and prepare them to successfully overcome
unexpected gait perturbations. A fall prevention strategy capable of effectively and timely detect and
counteract the most frequent loss of balance (LOB) events may reduce the fall risk. Since slips were
identified as the main contributors to falls, these events should be addressed as a main focus of the
strategy. Nonetheless, there is a lack of slip-induced fall prevention strategies.
This dissertation aims the design of a slip-related fall prevention strategy based on the conception
of an actuation and a detection stage. The actuation strategy was delineated based on the human
biomechanical reactions to slips, where the perturbed (leading) leg’s knee joint presents a prominent role
to counteract slip-induced LOBs. Thereby, upon the detection of a slip, this strategy highlighted a knee
orthotic device that provides an assistive torque to prevent the falls. The detection strategy considered
the attractive properties of biological-inspired Central Pattern Generator (CPG) controllers to predict gait
parameters. Threshold-based algorithms monitored the CPG’s prediction error produced, which increases
upon an unexpected gait perturbation, to perform slip detection. The knee angle and shank angular
velocity were selected as the monitoring gait parameters. An experimental protocol designed to provoke
slip perturbations to human subjects allowed to collect data from these variables to further validate the
perturbation detection algorithm.
CPG algorithms were able to successfully produce acceptable estimations of the knee angle and
shank angular velocity signals during steady-state walking. Furthermore, an adaptive threshold algorithm
effectively detected slip-induced LOBs. The best overall performance was obtained using this algorithm
to monitor the knee angle from the perturbed leg, which detected almost 80% (78.261%) of the total
perturbations with a mean detection time (MDT) of 250 ms. In addition, a mean of 0.652 false
perturbations were detected for each correct perturbation identified. These results suggest an acceptable
perturbation detection performance of the algorithm implemented in light of the detection requirements
specified
