作者：袁心一,王家莉,仇一青,杨春晖,胡小吾,吴曦,沈林勇 单位：北京生物医学工程学会;北京心肺血管疾病研究所 出版：《北京生物医学工程》2019年第02期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFBJSC2019020120 DOC编号：DOCBJSC2019020129 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 目的由于帕金森病冻结步态的突发性，临床上对其进行评估存在一定困难，为此本文研究了一种用于实时监测冻结步态的系统。方法该系统由可穿戴设备和配套的APP两部分构成，其中设备通过惯性传感器和超声波传感器采集患者腿部运动的加速度和抬脚高度数据，并传输至APP软件中，通过软件中的冻结步态识别模型进行分析。系统为构建冻结步态识别模型，首先通过实验采集12位患者的运动数据，然后经过信号预处理、特征提取和机器学习算法训练出模型，最后通过对数据集采用十折交叉验证来评估模型的准确度和精确度。结果系统对冻结步态的识别准确率可达98.6%，精确率达97.2%。结论该系统能够实时监测帕金森病患者日常生活中的冻结步态发作情况，为医生的诊疗提供定量、可靠的参考依据。

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