A measuring system Striton has been developed at the department of biomedicalengineering, University Hospital of Umeå, for motion analysis using motion sensors whichattaches to the patient’s lower body to assess the risk for potential neurological andmusculoskeletal damage. The measuring system is comprised of two motion sensor unitsand a remote control where data is gathered based on step height, step width, theorientation of the calves and step frequency. The motion sensor units which attach to thecalves are comprised of a MCU with a built in Wi-Fi module, a IMU and and time-of-flightsensors. Data is transferred through Wi-Fi and stored on a SD-card as CSV-files on theremote control which is comprised of a Raspberry Pi Zero WH running a Linux operatingsystem (Raspbian). The remote control also has the functions to initiate and complete ameasurement as well as mark an event. The extraction of data from the remote control toanother unit for analysis occurs through SSH and SFTP using third-party programs whichmay require technical knowledge. A unique software was designed specifically for Stritonfor the operating system Windows 10 using Visual Studio (2019) which provides thefunctions to connect to a predefined Wi-Fi access point as well as automatically reconnectto previously connected access point at shutdown, connect through SFTP, list the savedfiles on the remote control, perform file operations, synchronize the date and time on theremote control as well as change settings in the software which is saved locally in a settingsfile. The user interface is minimalistic with the intention to reduce complexity and timerequirement to extract the data from the measuring system Striton. / Ett mätsystem Striton har utvecklats av CMTS, Medicinsk Teknik – FoU på NorrlandsUniversitetssjukhus för rörelseanalys med hjälp av rörelsesensorer som fästs på patientensunderben för att bedöma en potentiell neurologisk samt muskuloskeletal skada.Mätsystemet består av två sensorenheter samt en fjärrkontroll där data samlas in baseratpå höjd av steg, stegbredd, underbenens orientering samt stegfrekvens. Sensorenheternasom fästs på underbenen består av en MCU med inbyggd Wi-Fi modul, IMU och time-offlight sensorer. Data förs över via Wi-Fi och lagras på ett SD-kort i form av CSV-filer påfjärrkontrollen beståendes av en Raspberry Pi Zero WH som driver ett Linuxoperativsystem (Raspbian). Fjärrkontrollen har även funktionerna att kunna starta ochstoppa en mätning samt markera en händelse. Extrahering av data från fjärrkontrollen tillen annan enhet för analys sker via SSH och SFTP med hjälp av tredjepartsprogram som kankräva teknisk kunskap. En unik programvara designades specifikt för Striton tilloperativsystemet Windows 10 i miljön Visual Studio (2019) och tillhandahålleregenskaperna att kunna ansluta till en bestämd Wi-Fi åtkomstpunkt samt automatisktåteransluta till föregående åtkomstpunkt vid avslut, ansluta via SFTP, visa sparade filer frånfjärrkontrollen, utföra filoperationer, synkronisera datum och tid på fjärrkontrollen samtändra inställningar i programvaran som sparas i en lokal inställningsfil. Gränssnittet ärminimalistiskt med syfte att reducera komplexiteten samt tidsåtgången för extrahering avdata från mätsystemet Striton.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:umu-185796 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Kalo, Alexander |
| Publisher | Umeå universitet, Institutionen för tillämpad fysik och elektronik |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0044 seconds