【摘 要】
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目的：应用有序分类的logistic回归方程探讨肌动图(mechanomyography,MMG)信号在偏瘫患者上肢上臂肌痉挛的等级判别中临床应用价值;方法：同一治疗师对29例脑卒中后偏瘫患者的患侧肘关节进行改良Ashworth量表(MAS)评估,同时用Delsys三轴无线加速度传感器记录患者被动屈肘和被动伸肘时肱二头肌和肱三头肌的肌动图MMG信号.其中,X轴为肌纤维纵向运动方向,Y轴为肌纤维横向
【机 构】
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广州市红十字会医院 中国科学院深圳先进技术研究院
【出 处】
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第八届粤港澳台物理医学与康复学学术会议暨2017年广东省医学会物理医学与康复学学术年会
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目的：应用有序分类的logistic回归方程探讨肌动图(mechanomyography,MMG)信号在偏瘫患者上肢上臂肌痉挛的等级判别中临床应用价值;
方法：同一治疗师对29例脑卒中后偏瘫患者的患侧肘关节进行改良Ashworth量表(MAS)评估,同时用Delsys三轴无线加速度传感器记录患者被动屈肘和被动伸肘时肱二头肌和肱三头肌的肌动图MMG信号.其中,X轴为肌纤维纵向运动方向,Y轴为肌纤维横向振动方向,Z轴为与肌肉表面垂直的方向.分别计算肱二头肌、肱三头肌三轴MMG信号均方根值RMS(root mean square),建立伸肘和屈肘时各自logistic回归方程,再建立不同级别之间的logistic回归方程进行等级判别.
结果：多项Logit方程模型对被动屈肘的总体判别准确率为73.56％(64/87),被动伸肘总体判别准确率为55.17％(48/87).被动屈肘的判别率均高于伸肘,MAS2级判别率最高.
结论：有序多分类Logit模型可作为MMG信号对卒中后上肢肌痉挛级别判别的一种粗测应用方程.
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