【摘 要】
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为实现脑卒中上肢居家康复评定的自动化和定量化,针对临床上最常用的Fugl-Meyer运动功能评定(FMA)量表,利用极限学习机(ELM)建立了FMA量表得分自动预测模型。选取FMA肩肘部分
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,中国科学院大学,中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,嘉兴市第二医院康复医学中心,皇家墨尔本理工大学电气与计算机工程学院
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为实现脑卒中上肢居家康复评定的自动化和定量化,针对临床上最常用的Fugl-Meyer运动功能评定(FMA)量表,利用极限学习机(ELM)建立了FMA量表得分自动预测模型。选取FMA肩肘部分中的4个动作,采用固定于偏瘫侧前臂和上臂的两个加速度传感器采集24名患者的运动数据,经预处理和特征提取,基于遗传算法(GA)和ELM进行特征选择,分别建立单个动作ELM预测模型和综合预测模型。结果显示,该模型可对FMA肩肘部分得分进行精确的自动预测,预测均方根误差为2.1849分。该方法突破了传统评定中主观性、耗时性的限制及对康复医师或治疗师的依赖性,可方便用于居家康复的评定。
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