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文檔簡介
1、原發(fā)性帕金森病(Parkinson's disease,PD)是一種慢性運動功能障礙性疾病,其病癥是一個逐漸惡化的過程,而步態(tài)障礙是它早期的癥狀。步態(tài)的檢測和分析能夠為PD的早期診斷提供依據(jù),幫助醫(yī)生采用適當(dāng)?shù)闹委熁蛑中g(shù)來防止疾病的進一步惡化。邁步周期信號(stride time signals)是由壓力敏感系統(tǒng)采集到的垂直地面反作用力預(yù)處理后的步態(tài)信號,可以作為一種無創(chuàng)的帕金森病早期檢測技術(shù)。計算機輔助邁步周期信號分析,能夠有效提高
2、信號分類的準(zhǔn)確率,有利于患者病情的臨床診斷。
首先,本文采用非線性信號分析方法提取了47名受試者右腳的邁步周期信號的多種特征,包括Higuchi分形維數(shù)(Higuchi fractal dimension,HFD)、轉(zhuǎn)向計數(shù)(signal turns count,STC)、近似熵(approximate entropy, ApEn)、符號熵(normalized corrected Shannon entropy,NCSE)和
3、AR模型自回歸系數(shù)。結(jié)果顯示,相比于正常人,帕金森病患者的這些非線性特征值均比較大且具有顯著性差異,這表明了PD患者的步態(tài)動力學(xué)更加隨機、復(fù)雜。
接著,本文提出采用留一交叉驗證法的Fisher線性判別分析(FLDA)、支持向量機(SVM)、廣義線性模型(GLM)和多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器(MLP)對邁步周期信號進行分類。其中,1)基于STC特征,SVM分類的總準(zhǔn)確率為87.23%,其ROC曲線下的面積(Az)為0.8889,優(yōu)于
4、FLDA和GLM(準(zhǔn)確率均為85.11%),F(xiàn)LDA的Az為0.8812,GLM的Az為0.8822,而MLP的分類效果最差(準(zhǔn)確率為82.98%)。2)基于HFD特征,SVM、FLDA和GLM的分類效果是一樣的,它們的準(zhǔn)確率為85.11%,對PD患者的邁步周期信號比較敏感(靈敏度為0.931)。3)基于AR(4)自回歸系數(shù)特征,SVM得到較高的準(zhǔn)確率78.72%,特異度為0.8889,其Az為0.8084。4)ApEn和NCSE這兩個
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