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公开(公告)号：CN111544005B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202010414448.3
申请日：2020-05-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于信号识别技术领域，具体涉及了一种基于支持向量机的帕金森病人运动障碍量化及识别方法，旨在解决现有技术无法精确实现帕金森病人运动障碍量化及识别的问题。本发明包括：获取被测对象和健康者的腕部运动信号、踝部运动信号；对信号进行重采样及信号合成；通过滑动窗口提取行走间隔；分别提取被测对象和健康者的步态特征；对步态特征进行归一化并通过训练好的支持向量机分类；计算Pr值，其区间Pr＞0.9、0.9＞Pr≥0.6、0.6＞Pr≥0.5、Pr＜0.5分别对应被测对象为重度帕金森病人、中度帕金森病人、轻度帕金森病人、非帕金森病人。本发明帕金森病人运动障碍量化及识别的准确率高、精确度高、占用资源少，还适用于远程医疗，降低成本，提高效率。
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公开(公告)号：CN111544006B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202010414484.X
申请日：2020-05-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于惯性信号感知识别和帕金森智能医疗技术领域，具体涉及了一种帕金森病人运动障碍量化及识别的可穿戴设备，旨在解决缺少可靠无创的可穿戴设备来准确地实现帕金森病人的运动障碍量化及识别的问题。本发明包括：通过穿戴于被测对象和健康者身体不同侧的手腕惯性测量单元、脚踝惯性测量单元采集手腕运动信号、脚踝运动信号，并提取信号的特征；将提取的特征发送到输出处理终端，通过预设的帕金森病人运动障碍量化及识别方法，获取被测对象的病情程度并输出。本发明结构简单、容易操作、尺寸合适方便佩戴，功耗低，并且结合手腕与脚踝的运动信号，判断结果准确可靠。
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公开(公告)号：CN111544006A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010414484.X
申请日：2020-05-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于惯性信号感知识别和帕金森智能医疗技术领域，具体涉及了一种帕金森病人运动障碍量化及识别的可穿戴设备，旨在解决缺少可靠无创的可穿戴设备来准确地实现帕金森病人的运动障碍量化及识别的问题。本发明包括：通过穿戴于被测对象和健康者身体不同侧的手腕惯性测量单元、脚踝惯性测量单元采集手腕运动信号、脚踝运动信号，并提取信号的特征；将提取的特征发送到输出处理终端，通过预设的帕金森病人运动障碍量化及识别方法，获取被测对象的病情程度并输出。本发明结构简单、容易操作、尺寸合适方便佩戴，功耗低，并且结合手腕与脚踝的运动信号，判断结果准确可靠。
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公开(公告)号：CN111544005A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010414448.3
申请日：2020-05-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于信号识别技术领域，具体涉及了一种基于支持向量机的帕金森病人运动障碍量化及识别方法，旨在解决现有技术无法精确实现帕金森病人运动障碍量化及识别的问题。本发明包括：获取被测对象和健康者的腕部运动信号、踝部运动信号；对信号进行重采样及信号合成；通过滑动窗口提取行走间隔；分别提取被测对象和健康者的步态特征；对步态特征进行归一化并通过训练好的支持向量机分类；计算Pr值，其区间Pr＞0.9、0.9＞Pr≥0.6、0.6＞Pr≥0.5、Pr＜0.5分别对应被测对象为重度帕金森病人、中度帕金森病人、轻度帕金森病人、非帕金森病人。本发明帕金森病人运动障碍量化及识别的准确率高、精确度高、占用资源少，还适用于远程医疗，降低成本，提高效率。
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