基于步态数据和SVM的青少年足部疾病分类研究

探讨步态数据中不同关节角度变化参数在鉴别青少年足部疾病分类中的应用价值。方法 首先,利用Vicon运动捕捉系统采集了149例患有内八字、足内翻、足外翻三种不同足部疾病的青少年步态数据以及正常对照组40例的步态数据;接着,通过Visual 3D软件进行步态关节角度变化参数的特征提取。按8: 2的比例随机将数据集分为训练集和测试集,利用支持向量机(SVM)分类器进行模型构建与测试;最后利用分类精确对测试结果进行评价。结果 基于踝关节y方向预测的内八字、足内翻、足外翻的精度最高,分别为91.27%,95.76%,93.08%。结论 基于步态数据中各关节角度变化参数和SVM分类器可较好的预测三种不同类型的青年少足部疾病,为青少年足部疾病的诊断提供依据,具有较好的临床意义。