基于Adaboost的步态分析及在膝骨性关节炎诊断的应用

发布时间：2021-03-08 03:36

　　现代社会,我国的老龄化情况发展越来越严重,膝骨性关节炎（Knee Osteo Arthritis,KOA）的发病率呈上升趋势,及早地诊断出潜在病患或确诊对于治疗意义重大。目前常用的KOA诊断手段一般通过影像学和症状学等进行诊断,需要相关的医疗专家通过自身的经验和思维进行判断决策。而步态分析和机器学习方法的引入可使计算机通过学习专家的先验知识更新自身的判断决策系统,辅助相关的医师对患者进行诊断,提高相关工作的效率,降低患者错过最佳治疗时机所带来的风险。具体的研究内容包括以下几个方面:（1）针对目前KOA常用的传统人工方法存在主观影响因素和效率较低的问题,本研究利用Gait Watch进行数据采集和步态分析。通过对来源于广东省第二中医院的650例和智能数字实验室实验测试的137例步态特征样本数据进行统计分析和步态特征相关性分析,对KOA患者和非KOA患者进行步态分析评估,发现两者间在步态特征上存在显著性差异,并证明样本数据集可用于诊断分类器的训练和测试。（2）针对步态分析在KOA辅助诊断的效率不足问题,在数据集通过异常值处理及归一化等数据预处理后,本文将K近邻?逻辑斯蒂回归?朴素贝叶斯及支... 

【文章来源】：广东工业大学广东省

【文章页数】：87 页

【学位级别】：硕士

【图文】：

本文研究意义简图

第一章 绪论分类器的分类器效果, 通过数据仿真测试的结果分析评估各诊断分类器。（3）针对诊断分类器中分类性能不足的问题, 对各诊断分类器进行 Adaboos同质集成学习, 基于验证数据集测试检验 Adaboost 诊断分类器的分类器效果, 通过数据仿真测试的结果分析评估各 Adaboost 诊断分类器。

面向 KOA 的步态分析, 介绍并对比 KOA 患者传感器测量仪器类的步态分析方法及应用。同维步态动作捕捉与训练系统的工作原理和实例步态特征数据进行统计分析和步态特征进行A 患者作步态分析评估, 从而验证本研究所测机器学习方法的 KOA 诊断分类器训练的后续基本理论体中, 膝骨性关节炎（Knee Osteo Arthritis, K体的膝关节, 其实就是骨的连接面, 当中由关而当软骨关节的负荷能力及弹性降低时, 促使增大, 就会自然发生“功能退化”, 进而发生A[33]。如下图 2-1 所示的健康人群膝关节与 KO

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3070340