基于双模态智能鞋的偏瘫患者下肢肌力定量评估

作     者：龙华君 李洁 李瑞 刘新峰 程敬原 Huajun Long;Jie Li;Rui Li;Xinfeng Liu;Jingyuan Cheng

作者机构：中国科学技术大学大数据学院安徽合肥230027 中国科学技术大学附属第一医院神经内科安徽合肥230001 中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027 

基　　金：supported by the Fundamental Research Funds for the Central Universities (2150110020) 

出 版 物：《中国科学技术大学学报》 (JUSTC)

年 卷 期：2024年第54卷第1期

页      码：47-55,46,I0002页

摘      要：卒中可导致患者下肢运动能力受损和偏瘫。准确评估下肢运动能力对诊断和康复很重要。为了使每次测试都可随时追溯,并避免主观性,我们使用配备有压敏鞋垫和惯性传感单元的双模态智能鞋进行数字化评估,并设计了一个包括左转弯和右转弯的5米步行测试方案。数据收集自23名患者和17名健康受试者。两位医生对所有患者的下肢的运动能力进行了观察,并使用医学研究委员会的五级肌肉检查量表进行了评估。两位医生对同一患者的平均评分被用作真实值。使用我们开发的特征集,在对患者和健康受试者进行分类时达到了100%的准确性。对于患者的肌肉力量,使用我们的特征集和回归方法获得了0.143的平均绝对误差和0.395的最大误差,与每位医生的评分相比(平均绝对误差:0.217,最大误差:0.5),更接近实际情况。因此,我们验证了使用这种智能鞋客观准确地评估中风患者下肢肌肉力量的可能性。

主 题 词：卒中 机器学习 智能鞋 下肢肌力 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.52396/JUSTC-2022-0161

馆 藏 号：203126588...