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基于震动信号的异常步态识别
1
作者
汪成亮
刘艺锣
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期2088-2097,共10页
异常步态的识别对老年人的健康看护有很大帮助.现有的相关研究主要通过图像采集设备或穿戴设备获取相关特征信息进行识别,这些方法大多都具有侵入性或对用户有较高的操作要求.本文研究实现了一种基于对脚步震动信号为识别源进行异常步...
异常步态的识别对老年人的健康看护有很大帮助.现有的相关研究主要通过图像采集设备或穿戴设备获取相关特征信息进行识别,这些方法大多都具有侵入性或对用户有较高的操作要求.本文研究实现了一种基于对脚步震动信号为识别源进行异常步态和跌倒检测的系统原型,该系统通过本文设计的应用于大范围数据采集的多传感器协同信号采集方法采集信号,从中分割出有效部分作为活动元,去噪后再使用改进的动态时间规整算法(Dynamic Time Warping,DTW)计算出代表活动元之间差异性的异常指数,接着由K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法分类异常指数,得到初步表征用户步态的推测值,最后由隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)进一步处理推测值,识别出用户的步态.实验结果表明,本文提出的方法能够有效在不同的步态模式下识别异常步态,在稳定的环境中识别准确率达到96%,在具有不稳定地板的环境中准确率为94%.
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关键词
异常步态识别
动
态
时间规整算法
隐马尔科夫模型
震动信号
嵌入式设备
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职称材料
基于SVM的偏瘫患者异常步态识别与临床康复辅助诊断系统
被引量:
1
2
作者
王全坤
郭冰菁
+2 位作者
尤爱民
韩建海
刘庆祥
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第10期94-100,共7页
针对脑卒中偏瘫患者的异常步态识别与评估的问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的步态分类方法,依据患者下肢行走过程中的连续运动数据对异常步态的细节特征描述,对偏瘫步态进行细分,辅助临床医师对脑卒中患者肢体运动功能异常进行诊断...
针对脑卒中偏瘫患者的异常步态识别与评估的问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的步态分类方法,依据患者下肢行走过程中的连续运动数据对异常步态的细节特征描述,对偏瘫步态进行细分,辅助临床医师对脑卒中患者肢体运动功能异常进行诊断及康复疗效评定。构建穿戴式步态时空参数检测及虚拟现实康复训练系统,提出基于下肢关节角度信息的特征提取方法,建立运动信号与偏瘫步态间的映射关系。基于偏瘫患者在康复治疗中的临床实时步态时空数据,通过对比多种机器学习方法,采用多项式核函数的支持向量机的决策融合模型获得了90%异常步态识别平均准确率,在区分正常与异常步态的基础上,进一步验证了对划圈步态和膝过伸步态的正确诊断。
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关键词
脑卒中偏瘫
异常步态识别
步
态
时空参数
支持向量机(SVM)
临床辅助诊断
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职称材料
基于高效时空图卷积的异常步态识别算法研究
3
作者
尹梓名
姜艺
+4 位作者
喻洪流
单新颖
于龚瑶
傅宇栋
罗军
《生物医学工程研究》
2023年第3期211-217,共7页
为实现人体异常步态的自动识别,本研究提出一种基于高效时空图卷积神经网络的异常步态识别算法,使用两个Kinect深度相机传感器提取人体三维骨架数据,基于时空图卷积采用早期多分支融合策略,生成关节、运动和骨骼三类特征。经特征融合后...
为实现人体异常步态的自动识别,本研究提出一种基于高效时空图卷积神经网络的异常步态识别算法,使用两个Kinect深度相机传感器提取人体三维骨架数据,基于时空图卷积采用早期多分支融合策略,生成关节、运动和骨骼三类特征。经特征融合后,使用两个时空图卷积块作为主流网络进行训练,结合时空关节注意力机制增强模型鉴别能力。在两个公开数据集上测试分别取得了99.37%和96.10%的平均准确率,实验结果高于其他基于骨架的图卷积神经网络方法。本研究提出的高效时空图卷积网络能有效鉴别异常步态,有助于异常步态的早发现、早诊断和早治疗。
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关键词
图卷积网络
注意力机制
异常步态识别
深度相机
人体骨架
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职称材料
基于二次特征提取与SVM的异常步态识别
被引量:
6
4
作者
石欣
雷璐宁
熊庆宇
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期673-677,共5页
长期以异常步态行走将导致人体足部、踝关节、大腿疼痛乃至身体骨骼疾病。针对目前普遍采用的基于计算机视觉的步态识别技术对数据采集环境要求严苛、视频图像分析受环境影响较大等问题,基于人行走时的足底压力变化特征进行步态识别,足...
长期以异常步态行走将导致人体足部、踝关节、大腿疼痛乃至身体骨骼疾病。针对目前普遍采用的基于计算机视觉的步态识别技术对数据采集环境要求严苛、视频图像分析受环境影响较大等问题,基于人行走时的足底压力变化特征进行步态识别,足底压力数据经由穿戴式步态采集器,可以不受环境限制且能实现较远距离的步态识别。并提出一种基于二次特征提取与支持先向量机的异常步态识别方法。该方法采用主成分分析法对从足底压力变化曲线中提取出来的步态特征进行二次提取,获取包含样本数据信息的主要特征信息,通过多分类支持向量机模型对步态进行识别。实验结果表明:该方法对异常步态的平均识别率达到92.625 5%,具有较高的识别精度。
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关键词
异常步态识别
特征提取
主成分分析
支持向量机
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职称材料
基于节点迭代模糊Petri网的非接触异常步态识别方法
被引量:
10
5
作者
赵东辉
杨俊友
+1 位作者
白殿春
姜银来
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期255-264,共10页
为了准确识别下肢功能障碍患者辅助行走中的跌倒、拖拽式异常步态,从多种用户群体的普适性与便捷性出发,提出了一种基于节点迭代型模糊Petri网的非接触式异常步态识别方法。首先,论述了康复训练机器人结构及辅助行走过程中跌倒与拖拽式...
为了准确识别下肢功能障碍患者辅助行走中的跌倒、拖拽式异常步态,从多种用户群体的普适性与便捷性出发,提出了一种基于节点迭代型模糊Petri网的非接触式异常步态识别方法。首先,论述了康复训练机器人结构及辅助行走过程中跌倒与拖拽式异常步态的行为特征;然后研发了一种多通道近距离传感器阵列实时检测步态信息,并融合了步行方向意图向量提出采用步态偏离度、频率和躯干倾斜角度作为检测系统输入参数;基于模糊隶属度函数生成网络点燃机制,并建立节点迭代型模糊Petri网系统识别异常步态;最后进行了异常步态算子推理与多模态行走跌倒检测实验,表明该算法对使用步行康复机器人过程中异常步态识别率达到91. 2%并提高了辅助行走的安全性与舒适性。所提方法可以应用于下肢行动不便人群使用类似助行器的日常起居与康复训练场景。
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关键词
异常步态识别
多通道近距离传感器阵列
模糊PETRI网
节点迭代
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职称材料
一种基于CS-SVM的老年人异常步态识别系统
被引量:
6
6
作者
王琪
王涛
+1 位作者
张硕
陈金环
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第4期878-882,共5页
针对老年人异常步态识别问题,提出了一种基于代价敏感支持向量机的步态识别系统.该系统首先对采集到的步态信号使用巴特沃斯带通滤波器进行滤波并使用双树复小波进行步态信号时频特征提取;其次,构造代价敏感支持向量机分类器,以提取的...
针对老年人异常步态识别问题,提出了一种基于代价敏感支持向量机的步态识别系统.该系统首先对采集到的步态信号使用巴特沃斯带通滤波器进行滤波并使用双树复小波进行步态信号时频特征提取;其次,构造代价敏感支持向量机分类器,以提取的步态信号特征为输入对分类器进行训练;最后,对训练得到的代价敏感支持向量机分类器进行测试.实验结果表明,该分类器能够成功识别跛行、踮脚、震颤、正常四种类型的步态,平均识别率达到95%以上,而普通支持向量机识别率仅为80%左右,可见代价敏感支持向量机分类器的异常步态识别效果要优于普通支持向量机分类器的识别效果,能够实现老年人异常步态的识别,并具有准确性及可靠性.
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关键词
异常步态识别
传感器网络
双树复小波
CS-SVM
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职称材料
用侧影特征分析和识别人的异常步态
被引量:
1
7
作者
黄彬
田国会
吴皓
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第32期158-160,168,共4页
基于计算机视觉的步态分析是计算机视觉领域的研究热点。目前的研究大多集中在通过对正常步态的分析实现身份识别,而通过异常步态分析来识别人的异常状况方面的研究却很少。提出了一种简单有效的基于计算机视觉的异常步态识别方法,通过...
基于计算机视觉的步态分析是计算机视觉领域的研究热点。目前的研究大多集中在通过对正常步态的分析实现身份识别,而通过异常步态分析来识别人的异常状况方面的研究却很少。提出了一种简单有效的基于计算机视觉的异常步态识别方法,通过人的宽高比提取反应步态特征的特征向量,然后用支持向量机进行异常步态的识别。实验结果表明了该方法的有效性。
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关键词
计算机视觉
图像处理
异常步态识别
支持向量机
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职称材料
基于骨架信息的异常步态识别方法
被引量:
7
8
作者
田皓宇
马昕
李贻斌
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期725-737,共13页
利用低成本的Kinect相机可以实现人体姿态捕捉,代替价格昂贵的光学动作捕捉系统进行异常步态分析。本文从病理性异常步态特征、步态数据集、Kinect相机可靠性和异常步态识别方法4个方面分别对异常步态分析的发展现状展开综述。首先,总...
利用低成本的Kinect相机可以实现人体姿态捕捉,代替价格昂贵的光学动作捕捉系统进行异常步态分析。本文从病理性异常步态特征、步态数据集、Kinect相机可靠性和异常步态识别方法4个方面分别对异常步态分析的发展现状展开综述。首先,总结了常见的异常步态的病理性特点,介绍了步态分析中常用的步态特征和步态事件;然后,介绍了基于Kinect相机采集的异常步态骨架数据集和可穿戴设备、压力传感器采集的异常步态数据集;广泛调查了验证Kinect用于步态分析可靠性的相关实验研究,讨论了Kinect相机及骨架数据用于步态分析的可行性;最后,分别从异常步态特征提取和异常步态分类器两个方面介绍了这一领域的发展现状,结合实际应用指出当前研究存在的不足和发展方向。
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关键词
人工智能
病理性
异常
步
态
异常
步
态
骨架数据集
Kinect相机
异常步态识别
原文传递
基于三维卷积的帕金森患者拖步识别
被引量:
1
9
作者
陈晓禾
曹旭刚
+2 位作者
陈健生
胡春华
马羽
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期3467-3475,共9页
冻结步态(FoG)是一种在帕金森病(PD)中常见的异常步态,而拖步则是冻结步态的一种表现形式,也是医生用来判断患者的治疗状况的重要因素,并且拖步状态也对PD患者的日常生活有很大影响。该文提出一种通过计算机视觉来实现患者拖步状态自动...
冻结步态(FoG)是一种在帕金森病(PD)中常见的异常步态,而拖步则是冻结步态的一种表现形式,也是医生用来判断患者的治疗状况的重要因素,并且拖步状态也对PD患者的日常生活有很大影响。该文提出一种通过计算机视觉来实现患者拖步状态自动识别的方法,该方法通过以3维卷积为基础的网络结构,可以从PD患者的TUG测试视频中自动识别出患者是否具有拖步症状。其思路是首先利用特征提取模块从经过预处理的视频序列中提取出时空特征,然后将得到的特征在不同空间和时间尺度上进行融合,之后将这些特征送入分类网络中得到相应的识别结果。在该工作中共收集364个正常步态样本和362个具有拖步状态的样本来构成实验数据集,在该数据集上的实验表明,该方法的平均准确率能够达到91.3%。并且其能从临床常用的TUG测试视频中自动准确地识别出患者的拖步状态,这也为远程监测帕金森病患者的治疗状态提供了助力。
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关键词
视频序列分析
3维卷积
异常步态识别
拖
步
识别
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职称材料
题名
基于震动信号的异常步态识别
1
作者
汪成亮
刘艺锣
机构
重庆大学计算机学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期2088-2097,共10页
基金
国家自然科学基金(No.61672115)
重庆市技术创新与应用发展专项重大主题专项(No.cstc2019jscxzdztzxX0037,No.cstc2019jscx-gksbX0038)。
文摘
异常步态的识别对老年人的健康看护有很大帮助.现有的相关研究主要通过图像采集设备或穿戴设备获取相关特征信息进行识别,这些方法大多都具有侵入性或对用户有较高的操作要求.本文研究实现了一种基于对脚步震动信号为识别源进行异常步态和跌倒检测的系统原型,该系统通过本文设计的应用于大范围数据采集的多传感器协同信号采集方法采集信号,从中分割出有效部分作为活动元,去噪后再使用改进的动态时间规整算法(Dynamic Time Warping,DTW)计算出代表活动元之间差异性的异常指数,接着由K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法分类异常指数,得到初步表征用户步态的推测值,最后由隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)进一步处理推测值,识别出用户的步态.实验结果表明,本文提出的方法能够有效在不同的步态模式下识别异常步态,在稳定的环境中识别准确率达到96%,在具有不稳定地板的环境中准确率为94%.
关键词
异常步态识别
动
态
时间规整算法
隐马尔科夫模型
震动信号
嵌入式设备
Keywords
abnormal gait recognition
dynamic time warping(DTW)
hidden Markov model(HMM)
vibration sig⁃nal
embedded device
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于SVM的偏瘫患者异常步态识别与临床康复辅助诊断系统
被引量:
1
2
作者
王全坤
郭冰菁
尤爱民
韩建海
刘庆祥
机构
河南科技大学机电工程学院
河南省机器人与智能系统重点实验室
河南科技大学第一附属医院康复科
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第10期94-100,共7页
基金
河南省科技攻关项目(192102210065)。
文摘
针对脑卒中偏瘫患者的异常步态识别与评估的问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的步态分类方法,依据患者下肢行走过程中的连续运动数据对异常步态的细节特征描述,对偏瘫步态进行细分,辅助临床医师对脑卒中患者肢体运动功能异常进行诊断及康复疗效评定。构建穿戴式步态时空参数检测及虚拟现实康复训练系统,提出基于下肢关节角度信息的特征提取方法,建立运动信号与偏瘫步态间的映射关系。基于偏瘫患者在康复治疗中的临床实时步态时空数据,通过对比多种机器学习方法,采用多项式核函数的支持向量机的决策融合模型获得了90%异常步态识别平均准确率,在区分正常与异常步态的基础上,进一步验证了对划圈步态和膝过伸步态的正确诊断。
关键词
脑卒中偏瘫
异常步态识别
步
态
时空参数
支持向量机(SVM)
临床辅助诊断
Keywords
Stroke hemiplegia
Abnormal gait recognition
Gait spatiotemporal parameters
Support vector machines(SVM)
Clinical diagnosis
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于高效时空图卷积的异常步态识别算法研究
3
作者
尹梓名
姜艺
喻洪流
单新颖
于龚瑶
傅宇栋
罗军
机构
上海理工大学健康科学与工程学院
上海康复器械工程技术研究中心
民政部神经功能信息与康复工程重点实验室
国家康复辅具研究中心
南昌大学第二附属医院康复科
出处
《生物医学工程研究》
2023年第3期211-217,共7页
基金
国家重点研发计划资助项目(2020YFC2005800,2020YFC2005801)
国家自然科学基金资助项目(82074581)。
文摘
为实现人体异常步态的自动识别,本研究提出一种基于高效时空图卷积神经网络的异常步态识别算法,使用两个Kinect深度相机传感器提取人体三维骨架数据,基于时空图卷积采用早期多分支融合策略,生成关节、运动和骨骼三类特征。经特征融合后,使用两个时空图卷积块作为主流网络进行训练,结合时空关节注意力机制增强模型鉴别能力。在两个公开数据集上测试分别取得了99.37%和96.10%的平均准确率,实验结果高于其他基于骨架的图卷积神经网络方法。本研究提出的高效时空图卷积网络能有效鉴别异常步态,有助于异常步态的早发现、早诊断和早治疗。
关键词
图卷积网络
注意力机制
异常步态识别
深度相机
人体骨架
Keywords
Graph convolution network
Attention mechanism
Abnormal gait
Depth camera
Human skeleton
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
R496 [医药卫生—康复医学]
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于二次特征提取与SVM的异常步态识别
被引量:
6
4
作者
石欣
雷璐宁
熊庆宇
机构
重庆大学自动化学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期673-677,共5页
基金
中央高校基本科研业务费(CDJRC10170008)资助
文摘
长期以异常步态行走将导致人体足部、踝关节、大腿疼痛乃至身体骨骼疾病。针对目前普遍采用的基于计算机视觉的步态识别技术对数据采集环境要求严苛、视频图像分析受环境影响较大等问题,基于人行走时的足底压力变化特征进行步态识别,足底压力数据经由穿戴式步态采集器,可以不受环境限制且能实现较远距离的步态识别。并提出一种基于二次特征提取与支持先向量机的异常步态识别方法。该方法采用主成分分析法对从足底压力变化曲线中提取出来的步态特征进行二次提取,获取包含样本数据信息的主要特征信息,通过多分类支持向量机模型对步态进行识别。实验结果表明:该方法对异常步态的平均识别率达到92.625 5%,具有较高的识别精度。
关键词
异常步态识别
特征提取
主成分分析
支持向量机
Keywords
abnormal gait recognition
feature extraction
principal component acquisition
support vector machine
分类号
TP274.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于节点迭代模糊Petri网的非接触异常步态识别方法
被引量:
10
5
作者
赵东辉
杨俊友
白殿春
姜银来
机构
沈阳工业大学电气工程学院
日本电气通信大学机械工程与智能系统学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期255-264,共10页
基金
辽宁省自然科学基金(20162536)
沈阳市双百工程重大科技成果转化(Z17-5-068)项目资助
文摘
为了准确识别下肢功能障碍患者辅助行走中的跌倒、拖拽式异常步态,从多种用户群体的普适性与便捷性出发,提出了一种基于节点迭代型模糊Petri网的非接触式异常步态识别方法。首先,论述了康复训练机器人结构及辅助行走过程中跌倒与拖拽式异常步态的行为特征;然后研发了一种多通道近距离传感器阵列实时检测步态信息,并融合了步行方向意图向量提出采用步态偏离度、频率和躯干倾斜角度作为检测系统输入参数;基于模糊隶属度函数生成网络点燃机制,并建立节点迭代型模糊Petri网系统识别异常步态;最后进行了异常步态算子推理与多模态行走跌倒检测实验,表明该算法对使用步行康复机器人过程中异常步态识别率达到91. 2%并提高了辅助行走的安全性与舒适性。所提方法可以应用于下肢行动不便人群使用类似助行器的日常起居与康复训练场景。
关键词
异常步态识别
多通道近距离传感器阵列
模糊PETRI网
节点迭代
Keywords
abnormal gait recognition
multi-channel proximity sensor array
fuzzy Petri net
node-iteration
分类号
TH711 [机械工程—测试计量技术及仪器]
TH9 [机械工程]
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职称材料
题名
一种基于CS-SVM的老年人异常步态识别系统
被引量:
6
6
作者
王琪
王涛
张硕
陈金环
机构
山东建筑大学信息与电气工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第4期878-882,共5页
基金
山东省重点研发计划项目(2017CXGC0603,2018YFJH0306,2017CXGC0918,2017CXGC1505)资助。
文摘
针对老年人异常步态识别问题,提出了一种基于代价敏感支持向量机的步态识别系统.该系统首先对采集到的步态信号使用巴特沃斯带通滤波器进行滤波并使用双树复小波进行步态信号时频特征提取;其次,构造代价敏感支持向量机分类器,以提取的步态信号特征为输入对分类器进行训练;最后,对训练得到的代价敏感支持向量机分类器进行测试.实验结果表明,该分类器能够成功识别跛行、踮脚、震颤、正常四种类型的步态,平均识别率达到95%以上,而普通支持向量机识别率仅为80%左右,可见代价敏感支持向量机分类器的异常步态识别效果要优于普通支持向量机分类器的识别效果,能够实现老年人异常步态的识别,并具有准确性及可靠性.
关键词
异常步态识别
传感器网络
双树复小波
CS-SVM
Keywords
abnormal gait recognition
sensor network
double-tree complex wavelet
CS-SVM
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
用侧影特征分析和识别人的异常步态
被引量:
1
7
作者
黄彬
田国会
吴皓
机构
山东大学
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第32期158-160,168,共4页
基金
国家高技术研究发展计划(863)(the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2006AA040206)
教育部留学回国人员科研启动基金(The Project-sponsored by SRF for ROCS
SEM)(No.教外司留[2007]24号)。
文摘
基于计算机视觉的步态分析是计算机视觉领域的研究热点。目前的研究大多集中在通过对正常步态的分析实现身份识别,而通过异常步态分析来识别人的异常状况方面的研究却很少。提出了一种简单有效的基于计算机视觉的异常步态识别方法,通过人的宽高比提取反应步态特征的特征向量,然后用支持向量机进行异常步态的识别。实验结果表明了该方法的有效性。
关键词
计算机视觉
图像处理
异常步态识别
支持向量机
Keywords
computer vision
image processing
abnormal gait recognition
Support Vector Maehines(SVM)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于骨架信息的异常步态识别方法
被引量:
7
8
作者
田皓宇
马昕
李贻斌
机构
山东大学控制科学与工程学院
出处
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期725-737,共13页
基金
国家重点研究和发展计划项目(2018YFB1305803)
山东省基础研究重点发展计划项目(ZR2019ZD07)
科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0108903)。
文摘
利用低成本的Kinect相机可以实现人体姿态捕捉,代替价格昂贵的光学动作捕捉系统进行异常步态分析。本文从病理性异常步态特征、步态数据集、Kinect相机可靠性和异常步态识别方法4个方面分别对异常步态分析的发展现状展开综述。首先,总结了常见的异常步态的病理性特点,介绍了步态分析中常用的步态特征和步态事件;然后,介绍了基于Kinect相机采集的异常步态骨架数据集和可穿戴设备、压力传感器采集的异常步态数据集;广泛调查了验证Kinect用于步态分析可靠性的相关实验研究,讨论了Kinect相机及骨架数据用于步态分析的可行性;最后,分别从异常步态特征提取和异常步态分类器两个方面介绍了这一领域的发展现状,结合实际应用指出当前研究存在的不足和发展方向。
关键词
人工智能
病理性
异常
步
态
异常
步
态
骨架数据集
Kinect相机
异常步态识别
Keywords
artificial intelligence
pathological abnormal gait
abnormal gait skeleton database
Kinect
abnormal gait recognition
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
基于三维卷积的帕金森患者拖步识别
被引量:
1
9
作者
陈晓禾
曹旭刚
陈健生
胡春华
马羽
机构
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
长春理工大学电子信息工程学院
清华大学电子工程系
清华大学航天航空学院
清华大学玉泉医院
北京信息科学与技术国家研究中心
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期3467-3475,共9页
基金
国家自然科学基金(61673234)。
文摘
冻结步态(FoG)是一种在帕金森病(PD)中常见的异常步态,而拖步则是冻结步态的一种表现形式,也是医生用来判断患者的治疗状况的重要因素,并且拖步状态也对PD患者的日常生活有很大影响。该文提出一种通过计算机视觉来实现患者拖步状态自动识别的方法,该方法通过以3维卷积为基础的网络结构,可以从PD患者的TUG测试视频中自动识别出患者是否具有拖步症状。其思路是首先利用特征提取模块从经过预处理的视频序列中提取出时空特征,然后将得到的特征在不同空间和时间尺度上进行融合,之后将这些特征送入分类网络中得到相应的识别结果。在该工作中共收集364个正常步态样本和362个具有拖步状态的样本来构成实验数据集,在该数据集上的实验表明,该方法的平均准确率能够达到91.3%。并且其能从临床常用的TUG测试视频中自动准确地识别出患者的拖步状态,这也为远程监测帕金森病患者的治疗状态提供了助力。
关键词
视频序列分析
3维卷积
异常步态识别
拖
步
识别
Keywords
Video sequence analysis
3D convolution
Abnormal gait recognition
Shuffling step recognition
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
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发文年
被引量
操作
1
基于震动信号的异常步态识别
汪成亮
刘艺锣
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
2
基于SVM的偏瘫患者异常步态识别与临床康复辅助诊断系统
王全坤
郭冰菁
尤爱民
韩建海
刘庆祥
《计算机应用与软件》
北大核心
2023
1
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职称材料
3
基于高效时空图卷积的异常步态识别算法研究
尹梓名
姜艺
喻洪流
单新颖
于龚瑶
傅宇栋
罗军
《生物医学工程研究》
2023
0
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职称材料
4
基于二次特征提取与SVM的异常步态识别
石欣
雷璐宁
熊庆宇
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
6
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职称材料
5
基于节点迭代模糊Petri网的非接触异常步态识别方法
赵东辉
杨俊友
白殿春
姜银来
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
10
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职称材料
6
一种基于CS-SVM的老年人异常步态识别系统
王琪
王涛
张硕
陈金环
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020
6
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职称材料
7
用侧影特征分析和识别人的异常步态
黄彬
田国会
吴皓
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008
1
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职称材料
8
基于骨架信息的异常步态识别方法
田皓宇
马昕
李贻斌
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
7
原文传递
9
基于三维卷积的帕金森患者拖步识别
陈晓禾
曹旭刚
陈健生
胡春华
马羽
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
1
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