[發明專利]一種基于三維步態分析系統鑒別異常步態形式的方法

在審

• 申請號: 202010189084.3
• 申請日: 2020-03-18
• 公開（公告）號: CN111326232A
• 公開（公告）日: 2020-06-23
• 發明（設計）人: 李翔;李天驕
• 申請（專利權）人: 福建中醫藥大學
• 主分類號: G16H20/30
• 分類號: G16H20/30;G16H10/60;G06F17/18;A61B5/11
• 代理公司: 成都聚蓉眾享知識產權代理有限公司 51291
• 代理人: 劉艷均

1.一種基于三維步態分析系統鑒別異常步態形式的方法，其特征在于，包括以下步驟：

（1）從三維步態分析系統中確定與被測對象對應的人體步態數據和對應的標準化模型；

（2）通過三維步態系統采集被測對象的人體步態數據，所述人體步態數據包括運動學數據組、動力學數據組和表面肌電學數據組，每個數據組中包括若干參數；確定步速、步長、步幅、步頻、總支撐相時間、擺動相時間、初始雙支撐相時間的各個參數的數據；

（3）基于被測對象的人體步態數據和三維步態系統，將被測對象的步態周期劃分出與標準化模型中相同的步態分期，確定每個步態分期的數據參數，并將被測對象的步態分期數據參數與標準化模型的數據參數進行比對，確定被測對象具有的異常步態分期以及異常步態特征參數；

（4）根據步驟（3）中的異常步態特征參數確定被測對象的異常步態的形式和原因。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于：所述步驟（1）中人體步態數據的獲取和標準化模型的建立方法為：

（11）選擇若干名符合受試條件的受試者，受試者暴露檢測關節點，按照全身模式對關節點進行標記和固定，并通過三維動作捕捉系統獲取每名受試者的人體步態數據；所述人體步態數據包括運動學數據組、動力學數據組和表面肌電學數據組，每個數據組中包括若干參數；

（12）每名受試者使用同一三維動作捕捉系統采集若干次人體步態數據，每次獲得一組人體步態數據，去除缺損數據以及誤差數據，獲得有效的人體步態數據；

（13）將獲得的有效人體步態數據進行數據標準化處理，各數據組中的每個參數以均數±標準差表示，獲得標準化后的人體步態數據；

（14）基于步驟（12）中獲取的人體步態數據，劃分步態周期，將每個步態周期的人體步態數據進行匹配建立標準數據庫，并采用標準數據庫模擬建立標準化模型。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于：所述運動學數據組中包括的參數有支撐相踝關節最大背屈角、踝關節最大跖屈角、膝關節最大伸展角；所述動力學數據中包括的參數有最大前向地面反作用力、后向地面反作用力及垂直向地面反作用力；所述表面肌電學數據組中包括的參數有表面肌電信號強度。

4.如權利要求2所述的方法，其特征在于：所述三維動作捕捉系統包括足底壓力系統和表面肌電檢測系統；所述三維動作捕捉系統分析得出的人體步態數據還包括步速、步長、步幅、步頻、總支撐相時間、擺動相時間、初始雙支撐相時間。