基于多模态信号的人体静态平衡能力评估研究

发布时间：2017-07-30 09:20

  本文关键词：基于多模态信号的人体静态平衡能力评估研究

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【摘要】：资料显示跌倒是老年人意外伤害死亡的重要原因,老年人跌倒的主要原因是因生理机能下降而导致平衡能力下降。目前,平衡能力已成为老年人体质状况的重要检测指标。在康复医学中评估患者平衡能力也可帮助诊断及制定康复方案。评估平衡能力意义重大,但维持平衡的机制尚无法彻底阐明,平衡能力评估指标尚无法统一,人体平衡研究领域还需大量学者探索实践。本文为更全面评估静态平衡能力,探索了运用多模态信号评估平衡能力的方法,多模态信号具体包括下肢表面肌电信号、压力中心信号和人体姿态信号,设计了四种实验采集范式干扰维持平衡的部分感觉系统,并在每种实验采集范式下获取三种平衡状况实验者的多模态信号,实验者的平衡状况已由专业医生评定,对多模态信号的时频分析、特征提取及模式识别进行了理论研究与实践,得出有效的特征提取及分类方法,并在每种实验采集范式下得出区分三种平衡状况实验者的分类模型,依据分类模型可将受检者在各实验采集范式下的静态平衡能力识别为其中一种平衡状况,从而评估受检者平衡能力。本文所做的主要工作如下:(1)总结了评估平衡能力的国内外研究现状,包括评估方法及评估指标两方面,并详细分析了维持平衡的生理机理,为后续提出运用多模态信号评估平衡能力的方法及设计四种实验采集范式提供借鉴。(2)结合人体静态平衡的物理模型分析了多模态信号的作用,再详细研究了多模态信号的采集方法,包括下肢肌肉的选取,验证Wii Balance Borad采集压力中心的准确性,由加速度与角速度信号获得人体摆动角度等,并开发了多模态信号采集软件为后续研究提供平台。(3)研究了多模态信号的两种时频分析方法。应用压力中心信号阐述了经验模态分解分析多元信号时各元分解出的同层本征模态函数不具有大致相同的频率尺度。并详细介绍了多元经验模态分解方法,应用本文的六通道信号阐述了多元经验模态分解可将多元信号各元自适应分解出一组相同数量的本征模态函数,且各元分解出的同层本征模态函数具有大致相同的频率尺度,方便提取多模态信号大致相同频率成分进行后续特征提取,更有利于多模态信号融合分析。(4)依据人体维持平衡是一个动态调整过程,且因年龄增加或疾病原因将降低调整的及时性,导致平衡的动力学复杂度降低,研究了三种基于复杂度的特征提取方法,每种方法都应用某实验采集范式下的多模态数据进行分析。研究得出,分析相关多元信号的复杂度时,多元多尺度熵方法优于多尺度熵。先运用多元经验模态分解对多模态信号进行时频分析,然后选取部分本征模态函数重构原多元信号,再运用多元多尺度熵计算复杂度的方法更优。(5)分别使用K-均值和支持向量机进一步对比三种特征提取方法的优劣,并使用最优特征提取方法对比两种分类器,分析得出基于多元经验模态分解的多元多尺度熵和支持向量机为本文最优的特征提取和分类方法。
【关键词】：多模态 评估静态平衡能力 多元经验模态分解 多元多尺度熵
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R496;TP274.2
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 课题研究背景及意义11-12
• 1.2 平衡评估的国内外研究现状12-14
• 1.2.1 平衡能力评估方法12-14
• 1.2.2 平衡能力评估指标14
• 1.3 平衡的生理机理14-15
• 1.4 本文研究内容与结构15-16
• 1.5 本章小结16-17
• 第2章 多模态信号的采集17-28
• 2.1 多模态信号的作用17-19
• 2.1.1 人体静态平衡的物理模型17-18
• 2.1.2 多模态信号具体作用18-19
• 2.2 本文整体设计方案19-21
• 2.2.1 实验采集范式20
• 2.2.2 实验对象20-21
• 2.3 多模态信号的采集方法及原理21-26
• 2.3.1 表面肌电信号采集21-22
• 2.3.2 压力中心信号采集22-24
• 2.3.3 角度和角速度信号采集24-26
• 2.4 实验过程26-27
• 2.4.1 多模态信号采集软件设计26-27
• 2.4.2 具体采集过程27
• 2.5 本章小结27-28
• 第3章 多模态信号的时频分析28-38
• 3.1 基于经验模态分解的时频分析28-30
• 3.1.1 EMD算法28-29
• 3.1.2 实验分析29-30
• 3.2 基于多元经验模态分解的时频分析30-37
• 3.2.1 EMD算法在多元上的发展31
• 3.2.2 多元经验模态分解31-35
• 3.2.3 实验分析35-37
• 3.3 本章小结37-38
• 第4章 多模态信号的特征提取38-51
• 4.1 基于多尺度熵的特征提取方法38-42
• 4.1.1 样本熵38-39
• 4.1.2 多尺度熵39
• 4.1.3 实验分析39-42
• 4.2 基于多元多尺度熵的特征提取方法42-46
• 4.2.1 多元样本熵42-44
• 4.2.2 多元多尺度熵44-45
• 4.2.3 实验分析45-46
• 4.3 基于MEMD的多元多尺度熵特征提取方法46-50
• 4.3.1 选择不同组合的IMFs实验分析47-49
• 4.3.2 应用MEMD-MMSE实验分析49-50
• 4.4 本章小结50-51
• 第5章 基于多模态信号的静态平衡能力评估51-56
• 5.1 基于K-均值的平衡能力评估51-52
• 5.1.1 K-均值51
• 5.1.2 实验分析51-52
• 5.2 基于支持向量机的平衡能力评估52-54
• 5.2.1 支持向量机52-54
• 5.2.2 实验分析54
• 5.3 基于多模态信号的静态平衡能力评估54-55
• 5.4 本章小结55-56
• 第6章 总结与展望56-58
• 6.1 本文工作总结56-57
• 6.2 研究展望57-58
• 致谢58-59
• 参考文献59-62
• 附录62

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本文编号：593519