【摘 要】
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目的建立下肢运动功能评估的算法。方法2016年8月至2017年3月,40例受试者分为年轻健康组(n=20)、中年组(n=10)和老年组(n=10)。采集受试者的步态视频、膝关节角度和地面反作
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院,郑州大学国际学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61773151),河北省自然科学基金项目(No.F2018202279)
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目的建立下肢运动功能评估的算法。方法2016年8月至2017年3月,40例受试者分为年轻健康组(n=20)、中年组(n=10)和老年组(n=10)。采集受试者的步态视频、膝关节角度和地面反作用力,并利用ViBe算法对步态视频进行步态轮廓提取;利用Xception-LSTM网络提取步态图像特征,并与膝关节角度和地面反作用力在特征层进行融合;将融合特征经核主成分分析降维处理,生成步行能力评分(GAS),并对GAS和威斯康辛步态量表(WGS)评分进行相关性分析。结果中年组和老年组的GAS均明显低于年轻健康组(t
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