[發明專利]針對踝關節韌帶損傷的步態特征提取與生成方法及系統

有效

• 申請號: 202010148549.0
• 申請日: 2020-03-05
• 公開（公告）號: CN111329488B
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 劉欣;王莉;張德政;任繼平;趙辰;阿孜古麗.吾拉木;謝永紅;栗輝
• 申請（專利權）人: 北京科技大學
• 主分類號: A61B5/11
• 分類號: A61B5/11;A61B5/00;G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京市廣友專利事務所有限責任公司 11237
• 代理人: 張仲波

本發明提供一種針對踝關節韌帶損傷的步態特征提取與生成方法及系統，該方法包括：足踝部運動測量、數據預處理、步態相期分割、步態特征空間構建、步態特征生成、真實與生成特征相關度評估和生成特征有效性可視化驗證；本發明解決了現有醫療系統中存在的特征質量低和樣本量不足的問題；通過采集受試者的步態數據，針對踝關節韌帶損傷，建立損傷組與對照組的小樣本數據集，基于人體測量學方法進行特征精細化對比與分析，建立踝關節損傷的步態特征空間、步態特征生成與有效性驗證，為基于大數據的智能踝關節損傷診斷與決策、康復方案精準化構建和輔助外骨骼機器人研制等相關領域的研究與應用提供了大量有人體測量學依據的優質、高效的特征數據支撐。

技術領域

本發明涉及醫療數據的智能分析與處理技術領域，特別是指一種針對踝關節韌帶損傷的步態特征提取與生成方法及系統。

背景技術

隨著戶外運動的興起，運動醫學已成為全球日益關注的公共健康問題之一，加速其智能化、精準化診療研究進程已得到醫學界、產業界及學術界的共識。目前，僅依靠病史采集、體格檢測、X線片及核磁共振等輔助檢查手段進行臨床診斷與傷情評估，顯然不能滿足對人體運動功能精準表征的實際診療需求，因此，光學運動捕捉系統正逐步在臨床醫療診斷與運動康復等領域推廣使用。

光學運動捕捉系統可持續測量人體活動的位置、姿態、速度、頻率等多源運動參數，為骨傷、運動醫學等科室的醫療診斷及外骨骼機器人研制提供多維度的優質數據資源，同時，也為直觀、感性、經驗為主導的“描述醫學”提供了客觀、精確的診療依據，但對整套精準數據的應用而言，這不過是窺其一隅。

目前的智能診療系統廣泛存在數據特征的人體測量學依據不足、訓練樣本手工標注標準不統一、標注工作繁瑣、醫療樣本偏差等所導致的模型及算法訓練數據質量不高、數量不足等問題。

發明內容

本發明要解決的技術問題是提供一種針對踝關節韌帶損傷的步態特征提取與生成方法及系統，以解決現有的踝關節韌帶損傷智能診斷與決策系統中存在的特征樣本質量低、數量嚴重不足的問題。旨在基于小樣本有標注數據科學描述健康組及損失組的步態運動特征、有效提升數據完整性、擴展樣本數量，為實現智能精準的運動損傷診斷決策、療效評估、外骨骼機器人輔助等研究與應用，提供必要的特征描述與訓練數據基礎，為“解釋醫學”發展提供客觀、理性、可量化的數據特征支持。

為解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案：

一種針對踝關節韌帶損傷的步態特征提取與生成方法，所述方法包括：

采集受試者的步態數據并對采集到的步態數據進行預處理；

針對步態共性特征及受試者個體實際運動情況，將預處理后的步態數據按照特征標記點空間坐標位置進行步態周期和步態相位自動分割；

基于步態周期和步態相位分割結果，對損傷組與對照組的各維度特征進行假設檢驗，篩選出具有顯著特異性的足踝步態特征，構建步態的時空特征空間；

構建深度卷積生成對抗網絡，利用生成器與判別器之間生成與對抗的方式反復迭代優化生成數據質量，直到生成符合判別器要求的步態特征為止。

進一步地，在生成符合判別器要求的步態特征后，所述方法還包括：

以皮爾遜相關系數法衡量生成特征與真實特征間的線性相關程度；

通過t分布隨機近鄰嵌入算法將真實的高維運動特征及生成的高維運動特征映射到二維平面中，量化、直觀地驗證二者的分布及混疊情況。

進一步地，所述采集受試者的步態數據，包括：

基于海德堡足部測量方法，建立覆蓋小腿部分、踝關節部分、足跟部分、足中部分和足尖部分的足踝部運動測量模型；基于所述足踝部運動測量模型，通過光學運動捕捉系統采集受試者的步態數據；其中，