一種輔助篩查帕金森癥的異常步態(tài)識別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種輔助篩查帕金森癥的基于足底壓力特征的異常步態(tài)識別方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 人的步行運動是一個精確而復(fù)雜的過程，其運動方式由中樞神經(jīng)系統(tǒng)和反饋機(jī)制 之間的動態(tài)相互作用所決定。一些老年疾病以及一些神經(jīng)性疾病都會導(dǎo)致上述過程發(fā)生問 題。人在行走過程中，中樞神經(jīng)系統(tǒng)中產(chǎn)生運動意識的運動神經(jīng)與下肢產(chǎn)生動作的肌肉之 間存在一個信號傳導(dǎo)通路，如果該通路存在運動信號傳遞障礙，其直接表征就是人的異常 步態(tài)。老年人中常見的疾病，如帕金森癥（Parkinson' s Disease)等，都會引發(fā)異常步態(tài)， 因此基于異常步態(tài)可以對帕金森癥等神經(jīng)退行性疾病進(jìn)行輔助篩查和檢測。流行病學(xué)顯 示，帕金森癥的患病率為15~328/10萬人口，65歲以上人群患病率約1%，發(fā)病率為10~ 21/10萬人口 /年。其臨床表現(xiàn)包括了運動過緩、肌強(qiáng)直、靜止性震顫、步態(tài)異常、認(rèn)知/精 神異常、睡眠障礙、自主神經(jīng)功能障礙、感覺障礙等。帕金森癥病因及發(fā)病機(jī)制尚未明確，可 能與社會因素、藥物因素、患者因素等有關(guān)，對其進(jìn)行早期篩查檢測具有重要意義。雖然目 前醫(yī)學(xué)上有很多檢測診斷的技術(shù)手段，如抽血化驗、表面肌電圖（Electromyography:EMG) 信號分析、CT、核磁共振、基因測試、腰椎穿刺等，但是這些手段通常比較麻煩，并且都伴隨 一定程度的創(chuàng)傷。
[0003] 正常步態(tài)的動力學(xué)特征，如足底壓力、關(guān)節(jié)力矩等在步與步之間通常呈現(xiàn)出復(fù)雜 的波動特性。而帕金森癥患者的步態(tài)在足底壓力的變化上與正常步態(tài)有著顯著的差別，左 右腳對應(yīng)位置的足底壓力呈現(xiàn)出明顯的左右不對稱性。無論是帕金森癥患者還是健康人 群，他們步態(tài)的動力學(xué)特性都具有復(fù)雜的非線性性質(zhì)，這主要是因為人類動力學(xué)系統(tǒng)的非 線性特征。帕金森癥患者步態(tài)的動力學(xué)特性與健康正常人之間存在重要的差異。而如何對 非線性步態(tài)系統(tǒng)動態(tài)進(jìn)行建模，并基于這兩類人群之間在步態(tài)系統(tǒng)動力學(xué)上的差異進(jìn)行區(qū) 分，以輔助篩查檢測帕金森癥，則缺少相應(yīng)的研宄，也是其中的難點問題。
[0004] 異常步態(tài)的檢測本質(zhì)上可以看作是一個動態(tài)模式的辨識與識別問題，而動態(tài)模式 識別本身就是模式識別領(lǐng)域的難題之一。在對徑向基函數(shù)（RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的持續(xù)激勵特性 研宄的基礎(chǔ)上，C. Wang等提出了確定學(xué)習(xí)理論，其中包括對非線性動力學(xué)系統(tǒng)產(chǎn)生的動態(tài) 模式的辨識、表達(dá)和快速識別方法，即通過確定學(xué)習(xí)獲得動態(tài)模式內(nèi)在系統(tǒng)動態(tài)的局部準(zhǔn) 確神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，把隨時間變化的動態(tài)模式以時不變且空間分布的方式有效地表達(dá)，進(jìn)一 步利用動態(tài)模式內(nèi)在的動力學(xué)拓?fù)湎嗨平o出動態(tài)模式之間的相似性定義，并提出了對動態(tài) 模式進(jìn)行快速識別的一套新方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點與不足，提供一種輔助篩查帕金森癥的異 常步態(tài)識別方法，為判別帕金森癥患者的異常步態(tài)提供一種更為簡潔準(zhǔn)確的篩查檢測方 法。
[0006] 本發(fā)明一種輔助篩查帕金森癥的異常步態(tài)識別方法，包括以下步驟：
[0007] 步驟1、通過足底壓力傳感器分別采集每個帕金森癥患者和健康正常人的足底壓 力特征數(shù)據(jù)，構(gòu)成一組步態(tài)特征變量，所采集的若干帕金森癥患者和健康正常人的足底壓 力特征數(shù)據(jù)形成訓(xùn)練集；
[0008] 步驟2、根據(jù)步驟1提取的步態(tài)特征變量，對訓(xùn)練集里健康正常人和帕金森癥患者 的未知非線性步態(tài)系統(tǒng)動態(tài)進(jìn)行建模，設(shè)計RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器，對步態(tài)系統(tǒng)未知動態(tài)的 局部進(jìn)行逼近；
[0009] 步驟3、常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立：
[0010] 根據(jù)確定學(xué)習(xí)理論，沿步態(tài)系統(tǒng)特征軌跡的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元滿足持續(xù)激勵 條件，其權(quán)值收斂到最優(yōu)值，取權(quán)值收斂后一段時間內(nèi)權(quán)值的均值作為學(xué)習(xí)訓(xùn)練結(jié)果，并利 用這些結(jié)果建立常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所學(xué)到的步態(tài)系統(tǒng)動力學(xué)知識以常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的形式 存儲，構(gòu)成一個訓(xùn)練步態(tài)模式庫；
[0011] 步驟4、通過足底壓力傳感器分別采集每個待測帕金森癥患者的足底壓力特征數(shù) 據(jù)，構(gòu)成一組步態(tài)特征變量，采集的若干待測帕金森癥患者的足底壓力特征數(shù)據(jù)形成測試 集；
[0012] 步驟5、分類檢測：
[0013] 利用常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建一組動態(tài)估計器，把步驟2和步驟3學(xué)習(xí)到的訓(xùn)練步態(tài)模 式庫里健康正常人和帕金森癥患者所對應(yīng)的非線性步態(tài)系統(tǒng)動力學(xué)知識嵌入到動態(tài)估計 器中，把待檢測帕金森癥患者的步態(tài)特征數(shù)據(jù)與這組動態(tài)估計器做差，形成一組分類誤差， 根據(jù)最小誤差原則將待檢測帕金森癥患者的異常步態(tài)檢測出來，實現(xiàn)對帕金森癥的輔助檢 測。
[0014] 進(jìn)一步的，在步驟1和4中，采用步態(tài)分析數(shù)據(jù)庫PhysioNet，通過放置在試驗者鞋 底的壓力傳感器來采集人體左右腳各8個對稱位置的足底壓力特征數(shù)據(jù)，選取其中差異最 為明顯的兩組左右腳對稱位置的足底壓力特征數(shù)據(jù)，構(gòu)成一組足底壓力特征變量。
[0015] 進(jìn)一步的，步驟2中，未知非線性步態(tài)系統(tǒng)動態(tài)建模如下：
【主權(quán)項】
1. 一種輔助篩查帕金森癥的異常步態(tài)識別方法，其特征在于包含如下步驟： 步驟1、通過足底壓力傳感器分別采集每個帕金森癥患者和健康正常人的足底壓力特 征數(shù)據(jù)，構(gòu)成一組步態(tài)特征變量，所采集的若干帕金森癥患者和健康正常人的足底壓力特 征數(shù)據(jù)形成訓(xùn)練集； 步驟2、根據(jù)步驟1提取的步態(tài)特征變量，對訓(xùn)練集里健康正常人和帕金森癥患者的未 知非線性步態(tài)系統(tǒng)動態(tài)進(jìn)行建模，設(shè)計RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器，對步態(tài)系統(tǒng)未知動態(tài)的局部 進(jìn)行逼近； 步驟3、常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立： 根據(jù)確定學(xué)習(xí)理論，沿步態(tài)系統(tǒng)特征軌跡的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元滿足持續(xù)激勵條 件，其權(quán)值收斂到最優(yōu)值，取權(quán)值收斂后一段時間內(nèi)權(quán)值的均值作為學(xué)習(xí)訓(xùn)練結(jié)果，并利用 這些結(jié)果建立常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所學(xué)到的步態(tài)系統(tǒng)動力學(xué)知識以常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的形式存 儲，構(gòu)成一個訓(xùn)練步態(tài)模式庫； 步驟4、通過足底壓力傳感器分別采集每個待測帕金森癥患者的足底壓力特征數(shù)據(jù)，構(gòu) 成一組步態(tài)特征變量，采集的若干待測帕金森癥患者的足底壓力特征數(shù)據(jù)形成測試集； 步驟5、分類檢測： 利用常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建一組動態(tài)估計器，把步驟2和步驟3學(xué)習(xí)到的訓(xùn)練步態(tài)模式庫 里健康正常人和帕金森癥患