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不同病程髌股关节痛患者跑步地面反作用力特征的支持向量机分析
被引量：
1
1
作者
史鹏程
李翰君
时会娟
《医用生物力学》
北大核心
2025年第2期284-290,共7页
目的通过支持向量机(support vector machine,SVM)分类器和特征选择方法探究髌股关节痛(patellofemoral pain,PFP)患者跑步中的动力学特征,为PFP的预防与康复提供理论支持。方法使用SVM分类模型,根据受试者跑步的动力学特征对健康人(n=...
目的通过支持向量机(support vector machine,SVM)分类器和特征选择方法探究髌股关节痛(patellofemoral pain,PFP)患者跑步中的动力学特征,为PFP的预防与康复提供理论支持。方法使用SVM分类模型,根据受试者跑步的动力学特征对健康人(n=13)、PFP长病程患者(n=13)和PFP短病程患者(n=10)进行分类分析。通过特征选择方法筛选出对分类最有效的最小特征集。结果构建的分类模型准确率达83.3%。筛选到的最小特征集中包含3个关键特征,其中PFP短病程患者表现为冲击谷值和主动峰值出现时间的延迟,而PFP长病程患者则表现为冲击峰-冲击谷斜率较低。结论PFP短病程患者的主要表现是缓冲过程延长和蹬伸动作延迟,PFP长病程患者最主要的表现是垂直反作用力冲击峰-冲击谷斜率较低。这些特征揭示了PFP在不同病程的特异性特征,为制定个性化的康复方案提供依据。
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关键词
髌股关节痛
跑步
支持向量机
特征选择
生物力学
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职称材料
题名
不同病程髌股关节痛患者跑步地面反作用力特征的支持向量机分析
被引量：
1
1
作者
史鹏程
李翰君
时会娟
机构
北京体育大学
运动
人体
科学
学院
北京体育大学运动康复科学教育部重点实验室
出处
《医用生物力学》
北大核心
2025年第2期284-290,共7页
基金
国家自然科学基金项目(32401090)
中央高校基本科研业务费专项资金(2024TNJN006)。
文摘
目的通过支持向量机(support vector machine,SVM)分类器和特征选择方法探究髌股关节痛(patellofemoral pain,PFP)患者跑步中的动力学特征,为PFP的预防与康复提供理论支持。方法使用SVM分类模型,根据受试者跑步的动力学特征对健康人(n=13)、PFP长病程患者(n=13)和PFP短病程患者(n=10)进行分类分析。通过特征选择方法筛选出对分类最有效的最小特征集。结果构建的分类模型准确率达83.3%。筛选到的最小特征集中包含3个关键特征,其中PFP短病程患者表现为冲击谷值和主动峰值出现时间的延迟,而PFP长病程患者则表现为冲击峰-冲击谷斜率较低。结论PFP短病程患者的主要表现是缓冲过程延长和蹬伸动作延迟,PFP长病程患者最主要的表现是垂直反作用力冲击峰-冲击谷斜率较低。这些特征揭示了PFP在不同病程的特异性特征,为制定个性化的康复方案提供依据。
关键词
髌股关节痛
跑步
支持向量机
特征选择
生物力学
Keywords
patellofemoral pain
running
support vector machine
feature selection
biomechanics
分类号
R318.01 [医药卫生—生物医学工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不同病程髌股关节痛患者跑步地面反作用力特征的支持向量机分析
史鹏程
李翰君
时会娟
《医用生物力学》
北大核心
2025
1
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