作者：王景丽,李亮,郁磊,王计平,方强 单位：四川省计算机学会;中国科学院成都分院 出版：《计算机应用》2014年第03期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJY2014030650 DOC编号：DOCJSJY2014030659 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为实现脑卒中上肢居家康复评定的自动化和定量化，针对临床上最常用的Fugl-Meyer运动功能评定(FMA)量表，利用极限学习机(ELM)建立了FMA量表得分自动预测模型。选取FMA肩肘部分中的4个动作，采用固定于偏瘫侧前臂和上臂的两个加速度传感器采集24名患者的运动数据，经预处理和特征提取，基于遗传算法(GA)和ELM进行特征选择，分别建立单个动作ELM预测模型和综合预测模型。结果显示，该模型可对FMA肩肘部分得分进行精确的自动预测，预测均方根误差为2.1849分。该方法突破了传统评定中主观性、耗时性的限制及对康复医师或治疗师的依赖性，可方便用于居家康复的评定。

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