【摘 要】
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针对医疗普适场景下的帕金森病患者高精度用药开-关期检测问题,提出基于腕部姿态的帕金森病开-关期检测方法.利用佩戴在手腕处的运动传感器数据进行姿态解算,得到腕部姿态信
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所,移动计算与新型终端北京市重点实验室,中国科学院大学计算机科学与技术学院,首都医科大学宣武医院国家老年疾病临床研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61972383,61902379),2020年度中国残联课题资助项目(CJFJRRB23-2020),河北省自然科学基金资助项目(F2019207061).
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针对医疗普适场景下的帕金森病患者高精度用药开-关期检测问题,提出基于腕部姿态的帕金森病开-关期检测方法.利用佩戴在手腕处的运动传感器数据进行姿态解算,得到腕部姿态信息特征,作为卷积神经网络输入进行帕金森病开-关期状态分类.在医院临床患者测试数据上进行的对比实验表明,与采用运动传感器原始数据的最优结果相比,采用姿态信息能够提升20.3%的检测准确率;与当前最优的网络结构相比,该方法所采用的卷积神经网络在保持相似检测准确率(88.7%)的前提下,将模型参数量降低90.4%.在医院临床患者自由活动数据上进行的实
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