【技术实现步骤摘要】
一种基于svm的步态功能评估模型的构建方法
本专利技术涉及运动数据处理及评估
,具体涉及一种基于svm的步态功能评估模型的构建方法。
技术介绍
步态是人体行走的姿态,其中包括了人体躯干、上肢以及下肢的运动和配合。在工程领域,对于步态的功能评估是步态分析中的一个重要内容,在临床上,它可以帮助临床医生了解患者是否存在平衡功能障碍,找出引起功能障碍的原因,判断治疗手段是否有效;在日常生活中,人们对步态功能评估的研究,可以规避摔倒的风险,降低摔倒带来的生命威胁和身体损伤。另外,步态功能评估可反映运动功能的健全与否,对于健康人,尤其是老人和儿童,以及运动功能障碍的病人的生活和安全非常重要。目前,步态功能评估方法中采用的通常是常规参数(如单侧下肢运动功能的评定中使用时相百分比、关节角度、关节角速度、加速度等)和肌肉特征(如肌肉收缩程度及其力学特性参数等较微观的肌肉运动特征)这两种评定指标以及第三类评定指标(如表征步行对称性质的步长对称指标、地面反力对称指标,表征下肢动作执行情况基于fitts定律的对称指标等),这种通过单个参数的比较从而对个体进行总体评价的方法无法客观、 ...
【技术保护点】
1.一种基于svm的步态功能评估模型的构建方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤10,获取健康成人及患有运动功能障碍疾病患者的步态特征的数据组,所述步态特征包括周期、步幅、步速、步频、左步长、右步长、左支撑相、右支撑相、地反力、表面肌力、足偏角、髋关节屈曲值、髋关节伸展值、膝关节屈曲值、膝关节伸展值、关节力矩中的多种或全部;步骤20,将采集到的步态特征数据形成原始矩阵
【技术特征摘要】
1.一种基于svm的步态功能评估模型的构建方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤10,获取健康成人及患有运动功能障碍疾病患者的步态特征的数据组,所述步态特征包括周期、步幅、步速、步频、左步长、右步长、左支撑相、右支撑相、地反力、表面肌力、足偏角、髋关节屈曲值、髋关节伸展值、膝关节屈曲值、膝关节伸展值、关节力矩中的多种或全部;步骤20,将采集到的步态特征数据形成原始矩阵并确定原始矩阵X的相关系数矩阵R,其中,x1j~xij表示其中一个步态特征的数据组,j=1,2,3…j;xi1~xij表示其中一人的所有步态特征数据,i=1,2,…,i;步骤30,求出R的特征方程det(R-λE)=0的特征根λj,其中λ1≥λ2≥λ3…≥λj≥0;步骤40,确定主成分个数m,然后确定m个相应的单位特征向量βm,其中m=1,2,…,m;步骤50,根据单位特征向量βm及原始矩阵确定主成分矩阵Z;步骤60,根据主成分矩阵Z确定svm分类器模型,所述svm分类器模型为步态功能评估模型。2.如权利要求1所述基于svm的步态功能评估模型的构建方法,其特征在于,步骤30中,相关系数矩阵R的表达式为:R=(rij)i×j,其中rij=rji,rii=1。3.如权利要求1所述基于svm的步态功能评估模型的构建方法,其特征在于,步骤40中,所述主成分的个数m通过以下公式确定:其中α为60%~80%。4.如权利要求1所述基于svm的步态功能评估模型的构建方法,其特征在于,步骤40中,βm的...
【专利技术属性】
技术研发人员:韦宇炜,何汉武,李晋芳,贺刚,
申请(专利权)人:广东工业大学,
类型:发明
国别省市:广东,44
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