【摘 要】
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目的开发一种基于深度图像的非接触式帕金森病步态不对称性识别方法,以辅助医疗诊断和评估,解决穿戴型传感设备费用高、影响正常生活且检查流程复杂的问题。方法2016年7月至8
【机 构】
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常州大学华罗庚学院,常州大学信息数理学院,常州大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61063021);江苏省产学研前瞻性联合研究项目(No.BY2015027-12);江苏省物联网移动互联技术工程重点实验室开放课题项目(No.JSWLW-2017-013)~~
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目的开发一种基于深度图像的非接触式帕金森病步态不对称性识别方法,以辅助医疗诊断和评估,解决穿戴型传感设备费用高、影响正常生活且检查流程复杂的问题。方法2016年7月至8月,对帕金森病患者8例和健康人10例,采用Kinect V2.0采集行走6 m的运动数据;对左右脚参数滤波处理后分别聚类,使用相似度矩阵算法分别计算健康人和帕金森病患者相似度值;使用隐马尔科夫模型验证该方法的识别效果。结果所有患者左右脚参数聚类序列相似度小于健康人;从患者中提取的14条数据,成功识别12条(85.71%);从健康人中提取的4
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