基于步态数据的帕金森病严重程度与分期自动评估系统技术方案

一种基于步态数据的帕金森病严重程度与分期自动评估系统，包括可穿戴多源步态采集模块、量化特征分析模块、运动症状严重程度量化模块、帕金森病严重程度量化模块和自动Hoehn

【技术实现步骤摘要】
基于步态数据的帕金森病严重程度与分期自动评估系统


[0001]本专利技术属于健康监测
，具体涉及一种基于步态数据的帕金森病严重程度与分期自动评估系统。

技术介绍

[0002]帕金森病患者症状的严重程度会随着时间逐渐加重，帕金森病虽然致死率低，但致残率高，对患者日常生活影响极大，而且目前的药物只能延缓疾病的发展，并不能完全治愈疾病。因此，帕金森病患者症状严重程度的监测显得至关重要，随时感知患者症状严重程度的变化，将有助于医生制定合理的用药安排以及治疗方案。
[0003]目前帕金森病患者症状严重程度的诊断主要是依靠医生专家的临床诊断，评估手段通常采用帕金森病评定量表MDS
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UPDRS(Goetz CG,Tilley BC,Shaftman SR,Stebbins GT,Fahn S,Martinez
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Martin P,Poewe W,Sampaio C,Stern MB,Dodel R:Movement Disorder Society
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于步态数据的帕金森病严重程度与分期自动评估系统，其特征在于：包括可穿戴多源步态采集模块、量化特征分析模块、运动症状严重程度量化模块、帕金森病严重程度量化模块和自动Hoehn
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Yahr分期诊断模块；可穿戴多源步态采集模块负责采集多种步态信号；量化特征分析模块负责处理步态信号，提取与MDS
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UPDRS子项目对应的量化特征，用于子项目的定量评估；运动症状严重程度量化模块负责计算运动特征权重，进行特征融合，输出运动特征严重程度量化分数；帕金森病严重程度量化模块负责计算所有有效特征权重，进行特征融合，输出帕金森病严重程度量化分数；自动Hoehn
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Yahr分期诊断模块负责将量化特征带入判定流程输出分期结果。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述的可穿戴多源步态采集模块采集了受试者完成范式动作的步态信号，范式动作流程包括往复行走、静止站立和脚跟连续点地；采集设备内置多种类型传感器，包括压力传感器、应变式传感器和惯性传感器，采集了受试者步态的压力信号、动态变形信号和惯性信号，惯性信号包括加速度信号和角速度信号。3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述的量化特征分析模块对可穿戴多源步态采集模块采集到的多种类型步态信号进行特征提取，筛选出与帕金森病患者MDS
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【专利技术属性】
技术研发人员：曹军义，谢俊枭，李良缘，刘新城，赵欢，雷亚国，王学欣，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：