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摘要:
目的 开发一种基于深度图像的非接触式帕金森病步态不对称性识别方法,以辅助医疗诊断和评估,解决穿戴型传感设备费用高、影响正常生活且检查流程复杂的问题.方法 2016年7月至8月,对帕金森病患者8例和健康人10例,采用Kinect V2.0采集行走6 m的运动数据;对左右脚参数滤波处理后分别聚类,使用相似度矩阵算法分别计算健康人和帕金森病患者相似度值;使用隐马尔科夫模型验证该方法的识别效果.结果 所有患者左右脚参数聚类序列相似度小于健康人;从患者中提取的14条数据,成功识别12条(85.71%);从健康人中提取的46条数据,成功区别35条(76.09%).结论 基于左右脚位移过程中步态参数聚类结果不对称性的非接触式识别方法,对于帕金森病患者有一定识别效果.
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文献信息
篇名 基于Kinect的帕金森病步态不对称性识别方法
来源期刊 中国康复理论与实践 学科 医学
关键词 帕金森病 步态对称性 Kinect 字符串相似度矩阵算法 隐马尔可夫模型
年,卷(期) 2018,(7) 所属期刊栏目 专题 帕金森病康复
研究方向 页码范围 795-801
页数 7页 分类号 R742.5
字数 5109字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9771.2018.07.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 侯振杰 常州大学信息数理学院 28 54 5.0 6.0
2 坎标 常州大学机械工程学院 7 1 1.0 1.0
3 张幼安 常州大学华罗庚学院 2 6 1.0 2.0
4 姚恩 常州大学华罗庚学院 1 0 0.0 0.0
5 张家玮 常州大学华罗庚学院 1 0 0.0 0.0
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步态对称性
Kinect
字符串相似度矩阵算法
隐马尔可夫模型
研究起点
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期刊影响力
中国康复理论与实践
月刊
1006-9771
11-3759/R
大16开
北京丰台区角门北路10号
82-35
1995
chi
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19
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71531
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