一种基于三维步态分析评估帕金森患者的方法

文档序号:33906918发布日期:2023-04-21 11:45阅读:44来源:国知局

本发明属于智慧医疗,具体涉及一种基于三维步态分析评估帕金森患者的方法。


背景技术:

1、多年以来,帕金森病(pd)是第二常见的神经退行性疾病,被认为是一种多系统综合征。平均发病年龄为60岁左右,50岁以下起病的青年帕金森病较少见,在85岁至89岁之间达到高峰。由于没有治愈pd的方法,即时、准确地发现pd患者具有重要的临床意义。目前,诊断pd的重要手段仍然是评估量表。其中国内外研究pd比较典型的量表有运动障碍协会统一帕金森病评定量表(mds-updrs)、hoehn-yahr(h-y)分级法则等。但量表的诊断效率较低。近几年步态正在成为神经退行性疾病的一个强大的测量工具,以识别早期病理标记,告知诊断算法和疾病进展,并衡量干预的有效性。步态障碍与认知障碍是pd患者常见的运动症状之一,探索认知任务下的步态特征与患者的相关性有着重要的临床意义。认知任务下的步态范式可以有效的评估pd患者的效度。因此步态特征能为pd的诊断及监测提供有用信息。本发明公开了一种基于三维步态分析评估pd患者的方法,通过可穿戴设备提取参与者的步态特征进行数据分析,主要分析三维步态数据研究步态特征与pd患者的相关性。同时阐明一种步态标志物,该标志物用于准确、及时地鉴别pd与健康老年人,将传统主观量表法数字化,提高效率。


技术实现思路

1、为了解决上述存在的问题,本发明提出:一种基于三维步态分析评估帕金森患者的方法,s1、参与者佩戴可穿戴设备进行相应的步态任务,步态任务为参与者倒数100个数,参与者在平整的地面上行走大于10米的距离,并进行从100至0的倒计数;

2、s2、从三维步态分析系统中提取参与者的步态数据并进行标准化处理;

3、s3、通过收集的步态特征进行统计学分析。

4、进一步地,所述步骤s2中,提取的步态特征包括:步幅、步速、步频、支撑相、摆动相、跨步时间、支撑时间、摆动时间、足趾离地角度及足跟着地角度;

5、步幅:指同一侧足跟前后连续两次着地点间的纵向直线距离,相当于左、右两个步长相加,取值范围为100~160cm;

6、步速:步行的平均速度,正常人平均自然步速为1.2m/s;

7、步频:脚步的频率,行走时双腿在单位时间内交替的次数,正常人平均自然步频为95~125steps/min;

8、支撑相:支撑相指下肢接触地面及承受重力的时间,占整个步态周期的60%;

9、摆动相:摆动相指足离开地面向前迈步到再次落地之间的时间,占整个步态周期的40%。

10、支撑时间:在一个步态周期中,双脚支撑地面的时间;

11、摆动时间:在一个步态周期中,足离开地面向前迈步至再次落地之间的时间;

12、跨步时间:一个步态周期所用的时间;

13、足趾离地角度:脚即将离开地面的时候,足趾与地面的夹角;

14、足跟着地角度:脚即将接触地面的时候,足跟与地面的夹角。

15、进一步地,所述步骤s3中,使用的统计软件为spss26.0。

16、进一步地,所述步骤s3中,利用二元logistic回归模型获得未标准化系数,从而获得pd患者与其步态数据的相关性。

17、进一步地,所述步骤s3中,所述权重向量w是基于训练样本利用二元logistic回归模型获得的未标准化系数,

18、

19、w=[15.437,-33.83,0.381,-2.76,-0.2],分别对应步幅、步速、步频、足趾离地角度及足跟着地角度,所述常量l=-13,所述p的值域在[0,1]之间,w表示权重向量,g表示步态向量。

20、进一步地,p∈[0,0.5)时判定是健康老年人;

21、p∈(0.5,1]时判定是帕金森患者;

22、p=0.5时判定是健康老年人或帕金森患者。

23、本发明的有益效果为:本发明首次研究倒数100双任务下的步态特征与pd患者的相关性,利用二元logistic回归模型获得未标准化系数,霍斯默-莱梅肖检验卡方统计量为3.268,p值为0.916,因此该逻辑回归分析模型拟合优度高。该发明可以高效准确的区分健康老年人与帕金森患者,解决了量表评估帕金森主观、低效的问题。



技术特征:

1.一种基于三维步态分析评估帕金森患者的方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于三维步态分析评估帕金森患者的方法,其特征在于,所述步骤s2中,提取的步态特征包括:步幅、步速、步频、支撑相、摆动相、跨步时间、支撑时间、摆动时间、足趾离地角度及足跟着地角度;

3.根据权利要求1所述的基于三维步态分析评估帕金森患者的方法,其特征在于,所述步骤s3中,使用的统计软件为spss26.0。

4.根据权利要求1所述的基于三维步态分析评估帕金森患者的方法,其特征在于,所述步骤s3中,利用二元logistic回归模型获得未标准化系数,从而获得pd患者与其步态数据的相关性。

5.根据权利要求4所述的基于三维步态分析评估帕金森患者的方法,其特征在于,所述步骤s3中,所述权重向量w是基于训练样本利用二元logistic回归模型获得的未标准化系数,

6.根据权利要求5所述的基于三维步态分析评估帕金森患者的方法,其特征在于,p∈[0,0.5)时判定是健康老年人;


技术总结
一种基于三维步态分析评估帕金森患者的方法,属于智慧医疗技术领域,S1、参与者佩戴可穿戴设备进行相应的步态任务,步态任务为参与者倒数100个数,参与者在平整的地面上行走大于10米的距离,并进行从100至0的倒计数;S2、从三维步态分析系统中提取参与者的步态数据并进行标准化处理;S3、通过收集的步态特征进行统计学分析。本发明首次研究倒数100双任务下的步态特征与PD患者的相关性,利用二元logistic回归模型获得未标准化系数,霍斯默‑莱梅肖检验卡方统计量为3.268,P值为0.916,因此该逻辑回归分析模型拟合优度高。该发明可以高效准确的区分健康老年人与帕金森患者,解决了量表评估帕金森主观、低效的问题。

技术研发人员:陶帅,王毅,孔丽文,赵洁
受保护的技术使用者:大连大学
技术研发日:
技术公布日:2024/1/11
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