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题名电子步道在步态时空参数测量中的可靠性
被引量：8
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作者
刘志
杨先军
姚志明
孙怡宁
龙希文
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机构
安徽省仿生感知与先进机器人技术重点实验室
中国科学技术大学自动化系
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第7期913-917,共5页
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文摘
评估电子步道在步行运动学参数采集中的可靠性。37名男性志愿者参与到实验中,年龄在21岁到32岁之间,所有受测者都是健康的个体。在实验中,分别以自选的慢走、正常走和快走三个模式采集步行中的步长、步频和步速。研究结果显示电子步道在测量步态时空参数时具有很高的可靠性,还展示了可靠系数分别达到0.75和0.9所需的测试次数。当利用电子步道采集不同速度模式下的步态参数用于实验研究时(可靠系数大于0.9),至少需要3次测量。
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关键词
可靠性
电子步道
自选速度
运动学参数
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Keywords
reliability, electronic walkway, self-selected speed, kinematics parameters
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分类号
TP212.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
G434
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名一种面向非平衡步态数据的帕金森病诊断方法
被引量：2
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作者
吴玺
张永
陈绪
许胜强
王训
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
合肥工业大学工业与装备技术研究院
中国科学院合肥智能机械研究所
安徽中医药大学神经病学研究所附属医院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第9期218-223,共6页
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基金
国家高等学校学科创新引智计划("111")(No.B14025)
(佛山市科技创新团队资助)可穿戴设备研发创新团队(No.2015IT100095)
+2 种基金
广东省科技厅重大项目(No.2016B010108002)
安徽省科技攻关计划项目(No.1501021042
No.1301042215)
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文摘
运动障碍是帕金森病(PD)患者的重要特征,步态信号分析可以为疾病诊断和康复治疗提供有力依据。现实中PD患者数量远小于正常人群,传统的机器学习方法不适合对正例样本数远多于反例的非平衡数据进行分类。为了准确地区分出PD患者和健康人,使用一种代价敏感支持向量机(CS-SVM)的方法来构建PD患者和健康人之间的步态信号分类模型。所有受试者的步态运动学特征数据是采用真实的U型电子步道系统提取的,并将特征数据转化为无量纲的形式来消除身高对时空属性的影响。实验结果表明使用这种CS-SVM方法得到的预测准确率和F-measure值分别达到了94.16%和87.08%,与传统的SVM方法相比性能更优。同时消除身高对时空属性的影响可以大幅提高识别性能,预测准确率和F-measure值分别达到94.81%和88.66%。
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关键词
步态分析
非平衡数据
电子步道系统
帕金森病
代价敏感支持向量机
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Keywords
gait analysis
imbalanced data
electronic walkway system
Parkinson’s disease
Cost Sensitive Support Vector Machine(CS-SVM)
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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