膝关节的发病率是全身所有关节中最高的,很多膝部急、慢性损伤疾病均伴随着膝积液的出现,这些疾病严重影响患者的生活质量,因此实现膝关节早期疾病的预测,有助于疾病的诊断和治疗。生物阻抗膝关节积液检测,基于人体生理结构、病理状况与组织器官的电学特性具有高度相关性的原理,通过置于人体膝关节外表面的电极注入微小电流,检测阻抗信号,获取膝关节积液水肿时相关的生物医学信息。本文针对膝关节生物阻抗检测的关键问题开展研究,构建了一个膝关节近似人体模型,设计了膝关节阻抗检测方法,并提出了一种膝关节积液严重程度分级算法。首先,研究了膝关节积液的发病机制和常见的引发积液的膝关节疾病,根据生物阻抗检测技术的工作原理和健康人体组织的电学参数,设计仿真和实验检测系统的相关参数。其次,依据膝关节解剖结构,利用人体下肢CT图片,对仿真模型中所需构建部位进行选取、分割等操作,构建了膝关节近似人体仿真模型。根据电磁场计算原理,模拟了不同积液状况时膝关节阻抗的变化过程。仿真结果表明了积液严重程度不同和积液位置不同时的电势分布状态,积液增多后各组织结构的区域边界逐渐模糊,随着积液产生区域的移动,低电势区域也会随之发生移动。设计了检测电极位置以及四电极膝关节检测系统,检测结果表明,膝关节积液程度加重将导致人体表面电势和阻抗值下降,局部积液产生将导致该区域电势低于其它区域。根据模型尺寸制作了琼脂膝关节模型,对不同程度积液状况进行了阻抗测量,实验结果表明,实验所得测量值与仿真计算中阻抗变化趋势相一致,验证了膝关节三维模型的构建合理性以及检测点位置选择和搭建系统的有效性。最后,提出了基于集成学习的膝关节积液严重程度分类算法。利用仿真数据,以阻抗与电导率为特征量,制作了膝关节积液数据集,通过构建以KNN、DT、SVM、DNN作为基分类器,Logistic回归算法作为次级分类器的Stacking集成模型,数据集训练采用5折交叉验证法,计算五种模型的预测指标,对数据集中的数据进行分类与分析,实现积液严重程度的分级预测。结果表明,Stacking模型的预测效果最好,分类准确度达到了97.67%,Kappa系数和AUC值分别到达了0.9650和0.9825,证明了所提出的基于Stacking的模型适合膝关节积液严重程度的预测,可以对疾病进行准确区分。