智能颈椎带：基于物联网和人工智能的颈部疼痛和颈椎病治疗系统

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智能颈椎带：基于物联网和人工智能的颈部疼痛和颈椎病治疗系统
Smart cervical band: an Internet of Things- and artificial intelligence-based neck pain and cervical spondylosis healing system

通过传感器系统、网关、移动和web开发平台、人工智能技术（随机森林回归）、和反馈系统（振动传感器）研发了一个智能颈椎带。
网关：提供点到点系统或点到云系统之间的解决方案。
移动和web开发平台：便于设备与云之间的实时连接。
人工智能技术（随机森林回归）：进行分类和回归问题。
反馈系统（振动传感器）:通过振动警告错误的颈部姿势。

方法

Architecture 架构
系统工作流分为以下六个模块：
1.传感器系统：传感器系统模块由加速计/陀螺仪、节能微控制器、Wi-Fi模块和电源（如电池）组成。微控制器的选择是该模块的主要部分，它直接取决于设备的功耗。
2.网关：网关是任何类型物联网系统中的重要组件，提供节点到节点系统或节点到云系统之间的解决方案。物联网网关还涉及执行一些特定任务，即缓冲、数据存储、数据过滤、优化和配置管理。在所提出的传感器节点中，网关用于在传感器设备和firebase之间建立通信桥梁。
3.Firebase:Firebase[32]是一个由谷歌运营的移动和web开发平台。
它提供了服务：1.在建议的系统中，部署了实时数据库服务，以在设备和云之间建立实时连接。实时数据库基于云托管数据库，用于将数据存储为Javascript对象表示法（JSON），并基于实时同步连接到客户端。实时数据库的主要功能是与android和iOS等多平台设备共享同一个数据库。此外，它可以在在线和离线模式下工作。在脱机模式下，数据存储在磁盘上，当连接可用时，它将与firebase服务器的当前状态同步。
4.Javascript对象表示法（JSON）：JSON[33]是一个开放的标准格式文件，由独立于语言的数据格式组成，该格式使用人性化文本共享由数据类型数组和值对组成的数据对象。Firebase数据库以JSON对象的形式存储，并创建JSON树。每次更新JSON树中的数据都会创建一个节点，该节点具有一个由用户ID组成的键。收集的数据可以以JSON文件的形式导出，该文件有助于对数据应用机器学习模型，以创建更好的数据预测。
5.人工智能技术：人工智能技术（如随机森林回归）应用于从Google Firebase收集的数据。借助于统计参数，即测量平方根误差和相关系数，测量了模型的性能和预测能力。
6.反馈：反馈系统是任何系统中最重要的部分之一。该系统集成了振动电机，通过振动发出警报。发出此警告是为了警告错误的颈部姿势，也有助于改善CS和颈部问题。

电路图

MSP430包含六种功率处理模式。但是，主要使用以下三种模式：
1. GAACTIVE模式：MSP CPU和其他外围设备同时工作。此模式使用计算、决策和其他需要CPU的相关任务的时间。

10.2.3 Artificial intelligence technique 人工智能技术

10.2.3.1 Random forest regression 随机森林回归
随机森林回归是一种集成技术，能够借助多重回归树处理分类和回归任务，使用一种称为bagging（通常称为引导聚合）的技术。随机森林回归背后的主要原则是确定多棵树的产量，并从中评估最终产量。这种方法比依赖单一输出要好得多（见图10.8）。

总结

在本章中，提出了一种基于物联网和人工智能的颈部疼痛和CS监测系统。数据在Firebase收集并以JSON文件的形式导出，并通过AI模型（即随机森林回归）进行验证。三轴加速计和三轴陀螺仪有助于监测颈部姿势，并连接到处理器进行进一步处理，并通过Wi-Fi模块和网关将数据发送到Firebase，Firebase充当实时数据库。

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介绍

颈椎由七个椎体和八组神经根组成，通过神经丛与上肢相连。C1和C2椎骨与翼韧带和交叉韧带相连，这是韧带复合体的一部分。此外，许多小关节和椎间盘从C3到C7连接。

颈部疼痛的主要原因如下：
颈部和肩部肌肉紧张产生的疼痛；
口部狭窄和椎间盘突出导致神经受压。

Yoo等人[21]设计了一种基于椅子的反馈装置，可连续监测身体姿势，包括头部、肩部和躯干。
Riandy等人[22]提出了一种可穿戴设备，该设备配备基于语音和振动的反馈，有助于监测不良的身体姿势。此外，该设备提供了一种反馈技术来改善坐姿时的不良习惯，并通过蓝牙技术集成到基于移动的图形用户界面中。
42Ma等人[23]设计了一个基于3D轴的系统，该系统通过支持向量机和k-均值聚类等机器学习技术帮助监控五种坐姿程序和加速度计分析，这些技术用于对获得的数据进行分类。
Lou等人[24]设计了一个监控系统，以改善身体姿势，该系统配备了加速计、微控制器和电池。
Thomas等人[25]设计了一个用户友好的web应用程序来监控身体姿势，并通过警报提供反馈。此应用程序在3D图形上显示当前身体姿势和方向的结果。此外，该系统还能够监测心跳。
Breen等人[26]提出了一种配有加速计的生物反馈系统，用于监测颈部位置。该系统通过反馈机制检测颈部的不良姿势。
Alattas[27]设计了一个与Arduino和超声波传感器集成的系统，用于监测颈部姿势。
Liu等人[29]开发了一种基于卷积神经网络的算法模型，用于人体压力数据。借助于来自椅子接触的压力数据记录数据，并通过身体姿势算法进行训练。
在参考文献[30]中，作者部署了一个实时系统，用于监测头颈部状况以及预防头颈部疼痛。在这个提议的系统中，引入了云服务来识别管理、数据存储以及在云和实时系统之间建立通信桥梁。
Wang等人[31]设计了一种低成本、节能的可穿戴设备，借助三轴加速计监测颈椎姿势。
在本章中，我们提出了一种低成本、低功耗的颈部或颈部姿势监测带，可在有云服务和无云服务的情况下使用。该系统的主要优点是，它与一个低功耗微控制器一起工作，这使得我们的系统节能。

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智能颈椎带：基于物联网和人工智能的颈部疼痛和颈椎病治疗系统

方法

10.2.3 Artificial intelligence technique 人工智能技术

总结

介绍

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