【技术实现步骤摘要】
基于多元多尺度熵的帕金森病患者静态平衡能力评估装置
本专利技术属于静态平衡能力评估
，具体涉及一种基于多元多尺度熵的帕金森病患者静态平衡能力评估装置。
技术介绍
平衡能力指人体在站立、走路、转弯等日常活动中控制身体重心的能力，而姿势平衡障碍是帕金森病(Parkinson'sdisease，PD)常见的运动症状。对PD病人的静态平衡能力进行客观评价，不仅有助于PD的临床早期诊断，而且可以对患者的病情进展和药物疗效进行长期动态观察。目前，临床上主要通过相关平衡量表来评价患者的静态平衡能力，医生凭借自身经验并根据患者自身的表现和反馈对世界运动障碍学会帕金森病综合评分量表(MDS-UPDRS)上的平衡项目进行打分，最终评价患者的平衡能力。该方法不需要任何仪器，简单方便，能对平衡功能障碍进行初步判断，但该方法由于其主观性强、缺乏量化，可信度和敏感性均较低。另一种常见的方法为使用平衡测量仪进行测量。该方法主要通过压力传感器记录人体压力重心的摆动轨迹，反应人体重心的摆动，从而提供直观量化的评估数据和测量数据，但由于平衡测量仪...
【技术保护点】
1.一种基于多元多尺度熵的帕金森病患者静态平衡能力评估装置，其特征在于，所述装置包括：/n设计模块，用于设计评估静态平衡能力的各动作范式，所述动作范式包括睁眼静止站立动作范式和闭眼静止站立动作范式；/n选取模块，用于选取多元多尺度模糊熵作为评估静态平衡能力的评估指标；/n可穿戴惯性传感器，用于采集测试对象在不同动作范式下的原始时间序列；/n归一化模块，用于对所述原始时间序列进行数据归一化处理，以获得归一化后的时间序列；/n粗粒化模块，用于在各尺度上采用滑动平均的方法对所述归一化后的时间序列进行粗粒化；/n嵌入模块，用于对所述粗粒化后的时间序列进行多元嵌入，嵌入维数为m，生成...
【技术特征摘要】
1.一种基于多元多尺度熵的帕金森病患者静态平衡能力评估装置，其特征在于，所述装置包括：
设计模块，用于设计评估静态平衡能力的各动作范式，所述动作范式包括睁眼静止站立动作范式和闭眼静止站立动作范式；
选取模块，用于选取多元多尺度模糊熵作为评估静态平衡能力的评估指标；
可穿戴惯性传感器，用于采集测试对象在不同动作范式下的原始时间序列；
归一化模块，用于对所述原始时间序列进行数据归一化处理，以获得归一化后的时间序列；
粗粒化模块，用于在各尺度上采用滑动平均的方法对所述归一化后的时间序列进行粗粒化；
嵌入模块，用于对所述粗粒化后的时间序列进行多元嵌入，嵌入维数为m，生成多变量的多元嵌入向量；
计算模块，用于计算任意两个所述多元嵌入向量之间的切比雪夫距离的最大模；以及，
所述计算模块，还用于根据所述任意两个所述多元嵌入向量之间的切比雪夫距离的最大模不超过预设阈值的数目，计算得到m维空间中任意两个所述多元嵌入向量之间相似度的第一概率；以及，
所述计算模块，还用于将所述多元嵌入向量由m维扩张到m+1维，计算m+1维空间中任意两个所述多元嵌入向量之间相似度的第二概率；
评估模块，用于根据所述第一概率和所述第二概率，计算得出所述多元多尺度模糊熵，以对所述测试对象的静态平衡能力进行评估。
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述归一化模块用于：
对所述原始时间序列进行数据归一化处理，将所述原始时间序列的数据值映射到[-1,1]内，以获得归一化后的时间序列。
3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述粗粒化模块用于：
在各尺度上采用滑动平均的方法对所述归一化后的时间序列进行粗粒化；
改进粗粒化后的时间序列为下式：
其中，y为改进粗粒化后的时间序列数据，w为尺度因子，N为时间序列的长度，i和j为角标，为所述归一化后的时间序列，k＝1,2,.....,p。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述嵌入模块用于：
对所述粗粒化后的时间序列进行多元嵌入，嵌入维数为m，生成多变量的多元嵌入向量Xm，所述多元嵌入向量Xm表示为下式：
其中，Mm＝[m1,m2,...,mp]为嵌入矢量，τm＝[τ1,τ2,...,τp]为延迟向量，i＝1,2,...,N-n，n＝max{Mm}×max{τm}，
5.根据权利要求4所述的装...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪丰，叶欢，肖文锦，
申请(专利权)人：东南大学苏州医疗器械研究院，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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