[發明專利]一種基于足底壓力的集成K近鄰帕金森病定量診斷系統

有效

• 申請號: 202110782848.4
• 申請日: 2021-07-12
• 公開（公告）號: CN113545771B
• 公開（公告）日: 2022-10-28
• 發明（設計）人: 曹軍義;趙歡;王瑞雪;殷志成;謝俊梟;雷亞國
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: A61B5/103
• 分類號: A61B5/103;A61B5/00;G06K9/00;G06K9/62;G16H50/20;G06V40/10;G06V10/764;G06V40/20;G06V10/774
• 代理公司: 西安智大知識產權代理事務所 61215
• 代理人: 賀建斌

1.一種基于足底壓力的集成K近鄰帕金森病定量診斷系統，其特征在于：包括信號采集預處理模塊、特征提取模塊、訓練學習輸出模塊；

信號采集預處理模塊：獲取帕金森病人以及健康人正常行走過程中足底不同位置的壓力信號，組成足底壓力信號集對足底壓力信號進行預處理，得到信號片段；

特征提取模塊：進行步態特征提取，首先對信號片段進行標準化，其次確定截取信號片段的步長I_train，再確定足底壓力特征種類以及特征集；

訓練學習輸出模塊：對K近鄰分類模型進行訓練，多次從訓練特征集中獲取部分特征作為K近鄰分類算法的輸入，形成多個不同的K近鄰基分類器；計算每個K近鄰基分類器的輸出性能g_m和F1_m；根據每個基分類器的g_m和F1_m計算得到每個K近鄰基分類器的權值，完成集成學習，訓練完成后，以最大輸出概率的標簽作為該足底壓力信號x_n對應的健康狀態，完成帕金森病的定量診斷；

所述的信號采集預處理模塊中足底不同位置的壓力信號包括：足后跟、內外足跟、內外足弓、內外足掌以及大拇指8處的足底壓力變化信息；

所述的特征提取模塊中信號處理過程具體為：

首先對信號片段的足底壓力信號進行標準化，對足底所有壓力傳感器的信號除以被試者自身體重構建標準信號集分別從每個個體的足底壓力信號中以步長I_train截取N_in長度的樣本片段，組成樣本片段集其中，是第n個個體的第j個樣本片段，且包含N_in個數據點；

分別獲取樣本片段的壓力均值特征其中，是第n個個體第j個樣本片段中的第i個點，以及樣本片段的變異系數特征再提取代表左右下肢協調性的不對稱特征，形成訓練特征集

所述的訓練學習輸出模塊中訓練學習過程具體為：

將訓練特征集中的特征隨機分配成不同的基分類器訓練集作為第m個K近鄰分類算法的輸入特征，形成m個不同的K近鄰基分類器,并計算每個K近鄰基分類器的輸出性能，g_m以及F₁是評價針對不平衡數據分類算法的有效指標，對于多分類，以真實類別標簽為1作為關注類別，TP是預測的類別與真實類別相符，TN是預測別的類別時也準確，FN是將其它的類別預測成所關注的類別，FP是將其它類別預測為別的類別；

計算每個K近鄰基分類器在集成學習過程中的權值以各個基分類器的權值作為集成學習過程中的集成標準，完成集成K近鄰分類，實現帕金森病的定量診斷。