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公开(公告)号:CN117814787A
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202410094162.X
申请日:2024-01-23
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于脑电信号的步态行为分析方法,属于脑电信息处理技术领域。本发明提取受试者步态下的步态脑电信号,将受试者的步态脑电信号与已知被采集者状态的步态脑电信号对比,判断受试者存在异常步态。脑电信号可以捕捉人体微乎其微的动作变化,本发明将脑电信号分析与异常步态检测联合,利用脑电信号的差异判断步态异常,相比肉眼观察受试者的步态特征,本发明能够精准细微的发现难以觉察的异常步态情况,将有助于帕金森疾病的早期诊断。
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公开(公告)号:CN117481607A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311581463.7
申请日:2023-11-23
Applicant: 河南科技大学
IPC: A61B5/00 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0499 , G06N3/084 , A61B5/11 , A61B5/103
Abstract: 本发明公开了一种帕金森及帕金森综合症评估方法和系统,属于人体步进姿态与足底摩擦技术领域,该方法通过获取正常人和帕金森病人的步态数据,对机器学习网络进行训练,得到用于评估的帕金森评估模型。该步态数据指的是双足行走过程中的速度、压力、摩擦系数、单足支撑和双足支撑的相关数据,帕金森患者的前期的病理表现在足部上,相比现有仅通过患者的行走姿态进行评估的方式,本申请根据多方面的步态数据来训练评估模型,使本发明根据步态数据建立的评估模型相对更精准,又本申请只需要对获取的数据进行归一化处理后,就可以用于评估模型的训练,相对现有技术数据处理更简单,解决了根据骨架图序评估帕金森方法,存在判断不准确和复杂的问题。
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