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基于TF-CNN与KECA的下肢运动能力评价方法
被引量:
4
1
作者
张燕
李威
+2 位作者
王建宙
杨鹏
刘作军
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期211-222,共12页
针对目前老年人和下肢运动疾病患者在运动障碍评定方面缺乏客观、定量标准的问题,提出一种基于迁移学习卷积神经网络(TF-CNN)与核熵成分分析(KECA)相结合的下肢运动能力评估方法。招募50名存在不同程度运动障碍的受试者,分为中年脑...
针对目前老年人和下肢运动疾病患者在运动障碍评定方面缺乏客观、定量标准的问题,提出一种基于迁移学习卷积神经网络(TF-CNN)与核熵成分分析(KECA)相结合的下肢运动能力评估方法。招募50名存在不同程度运动障碍的受试者,分为中年脑卒中后偏瘫组(MG,12例)、老年脑卒中后偏瘫组(EG,12例)及年轻健康组(YG,26例)。首先,采用Vicon MX三维步态采集系统采集50名受试者的步态视频与下肢运动学数据,利用像素自适应分割(PBAS)对步态视频进行预处理,提取步态轮廓图像。然后,通过TF-CNN提取步态轮廓图像的全连接层特征,将其与下肢运动数据在特征层进行融合。最后,利用KECA将融合矩阵映射到低维空间,提取主元子空间,并结合Zscore指标提出了融合步态视频数据与下肢运动学数据的运动障碍评估指标(MAI)。对各组MAI指标进行成对T-test检验表明MAI指标能够准确地对受试各组进行运动能力评定(p〈0.01);受试者的MAI指标与GARS-M评分的Pearson相关性分析表明,两者显著相关(r=0.92,p〈0.01)。实验结果证实了所提方法的有效性。
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关键词
卷积神经网络
迁移学习
下肢运动能力评价
核熵成分分析
特征提取
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题名
基于TF-CNN与KECA的下肢运动能力评价方法
被引量:
4
1
作者
张燕
李威
王建宙
杨鹏
刘作军
机构
河北工业大学智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期211-222,共12页
基金
国家自然科学基金(61773151,61703135)
河北省自然科学基金(F2018202279)项目资助
文摘
针对目前老年人和下肢运动疾病患者在运动障碍评定方面缺乏客观、定量标准的问题,提出一种基于迁移学习卷积神经网络(TF-CNN)与核熵成分分析(KECA)相结合的下肢运动能力评估方法。招募50名存在不同程度运动障碍的受试者,分为中年脑卒中后偏瘫组(MG,12例)、老年脑卒中后偏瘫组(EG,12例)及年轻健康组(YG,26例)。首先,采用Vicon MX三维步态采集系统采集50名受试者的步态视频与下肢运动学数据,利用像素自适应分割(PBAS)对步态视频进行预处理,提取步态轮廓图像。然后,通过TF-CNN提取步态轮廓图像的全连接层特征,将其与下肢运动数据在特征层进行融合。最后,利用KECA将融合矩阵映射到低维空间,提取主元子空间,并结合Zscore指标提出了融合步态视频数据与下肢运动学数据的运动障碍评估指标(MAI)。对各组MAI指标进行成对T-test检验表明MAI指标能够准确地对受试各组进行运动能力评定(p〈0.01);受试者的MAI指标与GARS-M评分的Pearson相关性分析表明,两者显著相关(r=0.92,p〈0.01)。实验结果证实了所提方法的有效性。
关键词
卷积神经网络
迁移学习
下肢运动能力评价
核熵成分分析
特征提取
Keywords
convolutional neural network
transfer learning
assessment of lower limb motor function
kernel entropy component analysis
feature extraction
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
R743.3 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TF-CNN与KECA的下肢运动能力评价方法
张燕
李威
王建宙
杨鹏
刘作军
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
4
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职称材料
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