多分类器的选取方法、冻结步态检测系统、设备、存储介质技术方案

本发明专利技术提供了一种多分类器的选取方法、冻结步态检测系统、设备、存储介质，选取方法包括：获取多个传感器的步态数据；将多个传感器的步态数据拼接成多通道数据；对多通道数据进行预处理；对预处理数据进行滑窗处理得到多个窗口数据；对多个窗口数据进行拓扑特征提取，获得每一个窗口数据的特征数据；利用训练好的多个分类器分别对每一个窗口数据的特征数据进行分类，获得分类结果；根据分类结果从多个分类器中选取目标分类器。本发明专利技术提出的多分类器的选取方法通过将多个传感器的步态数据拼接成多通道数据后再对多通道数据进行特征提取，使得提取的特征更加全面且将拓扑特征作为多个分类器的测试数据可以提升目标分类器的检测的准确率。检测的准确率。检测的准确率。

【技术实现步骤摘要】
多分类器的选取方法、冻结步态检测系统、设备、存储介质


[0001]本专利技术涉及冻结步态检测
，尤其涉及一种多分类器的选取方法、冻结步态检测系统、设备、存储介质。

技术介绍

[0002]帕金森病是由于神经元大量变性和死亡所导致的一种老年疾病，而冻结步态(freezing of gait，FOG)是一种以反复发作、短暂性、步态迟滞中止为特征的步态障碍，常发生于帕金森病人的中晚期，且发作原因不明。帕金森病的跌倒基本都是由FOG引起的，其对患者的身心健康以及生活质量都带来了严重的影响。研究表明，帕金森病无法彻底治愈，且药物治疗通常也只能够缓解冻结步态的症状，而FOG发作随机且对药物以及环境的敏感性使得临床上难以检测FOG，也不能准确评估帕金森病的严重程度。因此，FOG事件的早期检测是干预措施实施的基础，能够帮助发病的患者减少跌倒的次数，使其尽快恢复正常活动，同时FOG检测还可以作为病情评估的依据，对帕金森冻结步态的研究和治疗有着重要的指导应用。
[0003]根据传感器的不同可以将FOG的研究分为四类，包括基于脑电图信号检测FOG、基于3本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于拓扑特征的多分类器的选取方法，其特征在于，所述选取方法包括：获取多个传感器的步态数据；将所述多个传感器的步态数据拼接成多通道数据；对所述多通道数据进行预处理，获得预处理数据；对所述预处理数据进行滑窗处理得到多个窗口数据；对多个窗口数据分别进行拓扑特征提取，获得每一个窗口数据的特征数据；利用训练好的多个分类器分别对每一个窗口数据的特征数据进行分类，获得多个分类器对应的分类结果；根据分类结果从多个分类器中选取目标分类器。2.根据权利要求1所述的选取方法，其特征在于，对所述多通道数据进行预处理为对所述多通道数据进行归一化处理。3.根据权利要求2所述的选取方法，其特征在于，对多个窗口数据分别进行拓扑特征提取，获得每一个窗口数据的特征数据，包括：分别对多个窗口数据中的每一个窗口数据进行相空间重建，获得每一个窗口数据的点云数据；对每一个窗口数据的点云数据进行持续同调，获得每一个窗口数据的持续同调图；根据每一个窗口数据的持续同调图提取每一个窗口数据的拓扑特征，将每一个窗口数据的拓扑特征作为所述窗口数据的特征数据。4.根据权利要求1所述的选取方法，其特征在于，利用训练好的多个分类器分别对每一个窗口数据的特征数据进行分类，包括：将多个窗口数据的特征数据分为训练数据和测试数据；利用所述训练数据分别对多个分类器进行训练，获得训练好的多个分类器；利用训练好的多个分类器分别对所述测试数据进行分类。5.根据权利要求1所述的选取方法，其特征在于，根据分类结果从多个分类器中选取目标分类...

【专利技术属性】
技术研发人员：颜延，刘语诗，吴选昆，陈达理，梁端，李慧慧，熊富海，王磊，熊璟，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：