一种运动功能特征参数的提取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种运动功能特征参数的提取方法及装置，包括：获取患者进行运动功能测试的视频，提取每个运动功能测试中患者的全部人体骨骼点数据，其中所述视频包含深度信息；挑选分析每一运动功能测试所需的相应人体骨骼点数据；依据相应人体骨骼点数据进行运动周期划分，提取每个周期内的运动特征参数。本发明专利技术为运动功能测试提供了客观、定量的数据，具有良好的适用性，方便回放分析与二次比对，可以有效帮助相关疾病的诊断和分析。以有效帮助相关疾病的诊断和分析。以有效帮助相关疾病的诊断和分析。

【技术实现步骤摘要】
一种运动功能特征参数的提取方法及装置


[0001]本专利技术属于智能医疗领域，涉及一种运动功能特征参数的提取方法及装置。

技术介绍

[0002]帕金森氏病(Parkinson's disease,PD)是一种影响中枢神经系统的慢性神经退化疾病，主要影响运动神经系统。随着年龄的增长，帕金森病发生概率越高，是老年常见的神经系统的疾病。据估计到2030年，中国帕金森氏病患者将增加到494万人，占全世界帕金森氏病患者的一半(参考文献：Dorsey ER,et al.Projected number of people with Parkinson disease in the most populous nations,2005through 2030.Neurology.2007；68(5):384
–
6.)。帕金森氏病往往伴随着运动功能障碍，如手和头部的震颤、运动迟缓等，因此在对于人体运动障碍的检测是帕金森氏病的临床诊断中的有效手段。早在1872年，Charcot在检查了大量患者后，制定了一种观察患者静止和行动时的震颤的方法将帕金森氏病和其他疾病区分开来(参考文献：Goetz CG.The history of Parkinson's disease:early clinical descriptions and neurological therapies.Cold Spring Harb Perspect Med.2011；1(1):a008862.doi:10.1101/cshperspect.a008862)。然而这种观察的方法太过主观且缺乏统一的标准。
[0003]随着相关研究的发展和医疗环境的优化，纸质评估量表被引入到临床诊断过程当中。统一帕金森氏病评定量表(Unified Parkinson's Disease Rating Scale，UPDRS)是临床研究帕金森氏病中常用的评分量表(参考文献：Ramaker,Claudia；Marinus,Johan；Stiggelbout,Anne Margarethe；van Hilten,Bob Johannes.Systematic evaluation of rating scales for impairment and disability in Parkinson's disease.Movement Disorders.1September 2002,17(5):867
–
876.)，共包含6个部分，其中第三部分就是针对运动功能的评测，包括静止性震颤、手指捏合、下肢灵活度等评分项目。该运动部分为医生提供了有价值的标准化临床检查，以评估患者的运动障碍。2007年，运动障碍协会(Movement Disorder Society，MDS)发布了UPDRS的修订版，称为MDS
‑
UPDRS(参考文献：Goetz,C.G.,Fahn,S.,et al.(2007),Movement Disorder Society
‑
sponsored revision of the Unified Parkinson's Disease Rating Scale(MDS
‑
UPDRS):Process,format,and clinimetric testing plan.Mov.Disord.,22:41
‑
47.https://doi.org/10.1002/mds.21198)。该版本的评估量表表维持了原先的结构，重新组织了其中的评分指标，其中运动部分的评分项目扩充到了18项。评分量表的引入带来一系列的标准化测试，但这种方法是半定量的，依旧依赖医生的主观判断，尽管评价方法有分级概念，但这一分级无疑不是等值差异的定量数据。
[0004]普适计算和人机交互(HCI)社区的研究表明，人类活动受其运动和认知功能的影响(参考文献：James E Birren,Laurel M Fisher.1995.Aging and Speed of Behavior:Possible Consequences for Psychological Functioning.Annual Review of Psychology.46,1,329
–
353.DOI:http://dx.doi.org/10.1146/
annurev.ps.46.020195.001553)，这表明通过运动参数来评估人体功能的可能性。近些年来有越来越多的相关研究通过检测人体某个部位的运动参数来帮助区分帕金森病患者和健康人。Schlachetzki等人使用可穿戴式传感器测量了帕金森氏病的步态参数，通过实验分析证明了基于可穿戴式传感器的步态分析达到了临床适用性(参考文献：Schlachetzki J,Barth J,Marxreiter F,Gossler J,Kohl Z,Reinfelder S,et al.Wearable sensors objectively measure gait parameters in Parkinson
’
s disease.PLoS One.2017；12:e0183989.)。Fan等人通过在智能手机上感测和分析用户常见的触摸手势交互来检测早期帕金森病中运动障碍的可行性和准确性(参考文献：Feng Tian,Xiangmin Fan,Junjun Fan,Yicheng Zhu,Jing Gao,Dakuo Wang,Xiaojun Bi,and Hongan Wang.2019.What Can Gestures Tell？Detecting Motor Impairment in Early Parkinson's from Common Touch Gestural Interactions.In Proceedings of the 2019CHI Conference on Human Factors in Computing Systems.Association for Computing Machinery,New York,NY,USA,Paper 83,1
–
14.DOI:https://doi.org/10.1145/3290605.3300313)，研究的主要手势包括四种：轻弹(flick)、拖动(drag)、捏(pinch)以及手写手势(handwriting guestures)。此外还有相关研究利用可穿戴式传感器来评估帕金森氏病患者的站立平衡(参考文献：Hubble RP,Naughton GA,Silburn PA,Cole MH.Wearable sensor use for assessing standing balance and walking stability in people with Parkinson's disease:a systematic review.PLoS 本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种运动功能特征参数的提取方法，其步骤包括：1)获取患者进行运动功能测试的视频，提取每个运动功能测试中患者的全部人体骨骼点数据，其中所述视频包含深度信息；2)挑选分析每一运动功能测试所需的相应人体骨骼点数据；3)依据相应人体骨骼点数据进行运动周期划分，提取每个周期内的运动特征参数。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，人体骨骼点数据包括：骨骼点的X、Y、Z轴坐标点。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，人体骨骼点包括：鼻子节点、指尖节点、大拇指节点、手腕节点、脚踝节点、盆骨节点和肩部节点。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，运动功能测试包括：指鼻试验、手指捏合、手部运动、下肢灵活度、抱胸起立、后拉实验和/或三米步行及转身。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，指鼻试验的相应人体骨骼点数据包括：鼻子节点数据和指尖节点数据；手指捏合的相应人体骨骼点数据包括：大拇指节点数据和指尖节点数据的数据；手部运动的相应人体骨骼点数据包括：指尖节点数据和手腕节点数据；下肢灵活度的相应人体骨骼点数据包括：脚踝节点数据；抱胸起立的相应人体骨骼点数据包括：盆骨节点数据；后拉实验的相应人体骨骼点数据包括：肩部节点数据；三米步行及转身的相应人体骨骼点数据包括：脚踝节点数据。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，通过以下步骤对指鼻试验、手指捏合、手部运动、下肢灵活度、抱胸起立或后拉进行运动周期划分：1)依据相应人体骨骼点数据，得到第一数据序列；2)利用滑动窗...

【专利技术属性】
技术研发人员：王仿，范向民，田丰，朱以诚，王宏安，
申请(专利权)人：中国科学院软件研究所，
类型：发明
国别省市：