帕金森病患者手部灵活性的机器学习评估方法

• 作者: 王文剑 刘峰 郁磊 任璐 关博 李阳
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 关键词: 帕金森病 手部灵活性 穿戴式传感器 定量评估
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学|Information Sciences
• 页码范围: 42-50
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.sxu.ns.2020103

摘要

针对现在帕金森病(Parkinson's disease,PD)辅助诊断设备价格昂贵,操作不便,因此应用不广的问题,文章通过自行设计开发的一种可穿戴设备具有微型化、操作简单、费用低廉等特点,采集数名PD患者的手部食指拇指拍打动作信号,并用数字滤波器进行信号噪声处理,进而建立基于机器学习模型的PD患者手部灵活性的定量评估模型.通过对比不同传感器数据以及不同时间段数据对模型的影响得出:当使用传感器的所有维度在10 s～20 s之间的数据所提取的特征作为模型的输入时,其准确率达到最高,并且支持向量机表现的最好,准确率为84.2％.在真实样本集上的实验结果表明,文章建立的模型对患者手部灵活性的评分更接近于医生的诊断结果,误差约为15％.