基于Xception-LSTM的下肢运动能力评价方法

• 作者: 姜恺宁 张燕 张筠晗 王婕 王铭玥
• 来源期刊: 中国康复理论与实践
• 学科: 医学
• 关键词: 老年人 下肢 运动能力 迁移学习 卷积神经网络 循环神经网络 特征提取
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 专题 康复体育和运动功能康复研究
• 页码范围: 643-647
• 页数: 5页
• 分类号: R331
• 字数: 2846字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006?9771.2020.06.004

摘要

目的 建立下肢运动功能评估的算法.方法 2016年8月至2017年3月,40例受试者分为年轻健康组(n=20)、中年组(n=10)和老年组(n=10).采集受试者的步态视频、膝关节角度和地面反作用力,并利用ViBe算法对步态视频进行步态轮廓提取;利用Xception-LSTM网络提取步态图像特征,并与膝关节角度和地面反作用力在特征层进行融合;将融合特征经核主成分分析降维处理,生成步行能力评分(GAS),并对GAS和威斯康辛步态量表(WGS)评分进行相关性分析.结果 中年组和老年组的GAS均明显低于年轻健康组(t>4.164,P<0.01),且老年组明显低于中年组(t=7.338,P<0.01).GAS与WGS评分呈负相关(r=-0.91,P<0.01).结论 GAS能够量化评估下肢运动能力,可帮助制定康复方案,适配助行设备.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张燕	河北工业大学人工智能与数据科学学院	55	238	8.0	13.0
2	王婕	河北工业大学人工智能与数据科学学院	11	32	3.0	5.0
3	姜恺宁	河北工业大学人工智能与数据科学学院	2	0	0.0	0.0
4	王铭玥	河北工业大学人工智能与数据科学学院	1	0	0.0	0.0
5	张筠晗	郑州大学国际学院	1	0	0.0	0.0