使用卷积神经网络进行摇摆四肢检测,并根据帕金森病患者的步态初始化过程中的脚压数据进行序列假设测试
Hsiao-Lung Chan1,2,3, Ya-Ju Chang3,4, Shih-Hsun Chien1
1Department of Electrical Engineering, Chang Gung University, Taoyuan, Taiwan.
Physiological measurement
|December 16, 2024
概括
这项研究开发了激光光鞋,以帮助帕金森病 (PD) 患者开始走路. 摆动四肢检测准确指导步行,改善PD患者的步行启动.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 神经科学是一个神经科学.
- 康复技术 康复技术 康复技术
背景情况:
- 开始犹是帕金森病 (PD) 患者在步行启动期间面临的重大挑战.
- 视觉线索在改善步行启动方面是有效的,但它们在可穿戴技术中的应用需要精确的定时和检测.
研究的目的:
- 开发和评估用于使用脚压数据检测摇摆四肢的模型,以激活在帕金森病中启动步行的视觉线索.
- 通过利用技术驱动的感官反来增强患有PD的个体的步入.
主要方法:
- 开发一个卷积神经网络 (CNN) 模型,利用压力中心 (CoP) 数据预测摇摆四肢的侧面.
- 实施一个摇摆开始检测模型,利用对脚压数据的顺序假设测试.
主要成果:
- 美国有线电视新闻网 (CNN) 模型在预测摇摆四肢的侧向方面取得了85.4%的准确性.
- 在82.4%的病例中,在0.05秒内正确检测到摇摆发作.
结论:
- 基于脚压数据的摆动肢体检测是触发步行辅助线索的有效方法.
- 这项技术有望改善帕金森病患者的步行启动,因此需要进一步的临床评估.
