基于BP神经网络的手功能康复评估研究

• 作者: 吕燕飞 林晨琳 樊琳 王殊轶 谷雯雪
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 手功能康复 神经网络 评估 握力 肌电信号
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 622-626
• 页数: 5页
• 分类号: R318.04
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2020.06.011.

摘要

目的 针对手功能障碍康复,本文提出一种基于神经网络的主客观结合的康复评估新方法.方法 选取27例偏瘫患者进行抓握测试,记录患者的握力、捏力、肌电信号数据,采用Fugl-Meyer评定法(Fugl-Meyer assessment,FMA)得到患者的手功能康复评估分数.以握力和肌电信号等参数为输入,以评估分数为输出,建立基于反向传播(back-propagation,BP)神经网络的手功能康复评估模型,利用获取的24组样本数据对神经网络进行训练,余下的3组样本用于精度验证,并通过聚类分析进一步提高预测精度.结果 训练后,模型的平均评估误差率为18.13％,通过调整样本类数,平均评估误差最大降至15.84％.结论 评估模型可以较为准确地预测评估分数,BP神经网络可以用于评估手功能障碍的康复程度.