期刊文献+
共找到6篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于无阈值递归图和CNN-LSTM的人体活动识别算法 被引量:1
1
作者 史立宇 孙杨帆 +2 位作者 谢溢翀 黄旭萍 周彪 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第3期130-133,共4页
人体活动识别(HAR)可为智慧生活、医疗监护、虚拟现实等上下文感知系统提供重要的基础信息,是模式识别领域的热门研究方向。针对现有基于惯性传感器的活动识别深度学习算法对于多维时间序列特征的提取效果欠佳的问题,提出了一种基于无... 人体活动识别(HAR)可为智慧生活、医疗监护、虚拟现实等上下文感知系统提供重要的基础信息,是模式识别领域的热门研究方向。针对现有基于惯性传感器的活动识别深度学习算法对于多维时间序列特征的提取效果欠佳的问题,提出了一种基于无阈值递归图(URP)和卷积神经网络—长短期记忆(CNN-LSTM)的活动识别算法。首先,使用SMOTE-ENN算法对惯性数据集进行增强,平衡各个类别样本数量比例;然后,使用URP方法将多维惯性传感时序波形构造为对应多个二维递归矩阵;最后,构建CNN-LSTM组合的分类模型。通过在UCI-HAR、WISDM公开数据集上的实验结果表明:所提算法在测试集上4种分类指标均得到提高,其中准确率分别达到98.32%和98.97%,性能优于现存的其他深度学习算法。 展开更多
关键词 人体活动识别 数据增强 深度学习 无阈值递归图 卷积神经网络 长短期记忆神经网络
在线阅读 下载PDF
基于人类-环境-作业模式的认知刺激治疗在阿尔茨海默病病人中的应用
2
作者 张瑞芬 朱建中 +2 位作者 胡佳琪 张莉 董春雨 《护理研究》 北大核心 2025年第9期1441-1449,共9页
目的:探讨基于人类-环境-作业模式的认知刺激治疗对改善阿尔茨海默病病人的认知功能、日常生活能力及生活质量的效果。方法:采用便利抽样方法,选取2022年6月—2023年2月首次入住无锡市某三级甲等专科医院老年精神科的70例阿尔茨海默病病... 目的:探讨基于人类-环境-作业模式的认知刺激治疗对改善阿尔茨海默病病人的认知功能、日常生活能力及生活质量的效果。方法:采用便利抽样方法,选取2022年6月—2023年2月首次入住无锡市某三级甲等专科医院老年精神科的70例阿尔茨海默病病人,按病人所居住社区分组,梁溪区为观察组,滨湖区为对照组,每组各35例。对照组实施精神科常规护理,观察组在对照组的基础上实施基于人类-环境-作业模式的认知刺激治疗,持续干预24周(分院内7周和院外17周2个时段),在干预前及干预7、24周后比较两组简易智能精神状态量表(MMSE)、日常生活能力量表、阿尔茨海默病生命质量量表得分。结果:干预7周后,观察组认知功能高于干预前(P<0.05);干预24周后,观察组认知功能、生命质量和日常生活能力均高于干预前和对照组同期(P<0.05)。结论:基于人类-环境-作业模式的认知刺激治疗能改善阿尔茨海默病病人的认知功能,提高其日常生活能力和生活质量。 展开更多
关键词 阿尔茨海默病 人类-环境-作业模式 认知刺激治疗 认知功能 日常生活能力 生活质量
在线阅读 下载PDF
基于遗传算法特征优化的深度森林运动能耗估测
3
作者 谢溢翀 孙杨帆 +2 位作者 史立宇 黄旭萍 周彪 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第3期161-164,共4页
针对运动能耗(EE)精确测量存在专业设备成本高、操作难度大的问题,因此利用多类型微型传感器集成的可穿戴设备采集运动相关数据,并利用机器学习模型对EE进行连续估测,是较为便利的替代方案。本文创新性地探究了深度森林(DF)算法在运动... 针对运动能耗(EE)精确测量存在专业设备成本高、操作难度大的问题,因此利用多类型微型传感器集成的可穿戴设备采集运动相关数据,并利用机器学习模型对EE进行连续估测,是较为便利的替代方案。本文创新性地探究了深度森林(DF)算法在运动量估计方面的可行性。同时,为了进一步降低估计模型复杂度,以适用于算力有限的可穿戴设备,对于DF算法的输入特征集进行了基于遗传算法(GA)的特征优选。在公开数据集上的测试结果表明:本文所提出的基于特征优化的DF运动量估测方案性能优于传统机器学习算法;并且在降低模型复杂度和算力要求的同时,进一步提升了EE的估测精度。 展开更多
关键词 运动能耗估测 深度森林 遗传算法 特征筛选
在线阅读 下载PDF
多模态护理干预对轻度认知功能障碍患者的影响 被引量:3
4
作者 张瑞芬 朱建中 +2 位作者 黄丽 胡佳琪 钱维 《护理学杂志》 CSCD 北大核心 2024年第19期1-6,共6页
目的构建轻度认知功能障碍患者的多模态护理干预方案并评价其应用效果。方法采用便利抽样法,选取2022年5-12月在某三级甲等专科医院老年精神科门诊就诊的80例轻度认知功能障碍患者为研究对象,按患者所在社区分为对照组和试验组,每组各4... 目的构建轻度认知功能障碍患者的多模态护理干预方案并评价其应用效果。方法采用便利抽样法,选取2022年5-12月在某三级甲等专科医院老年精神科门诊就诊的80例轻度认知功能障碍患者为研究对象,按患者所在社区分为对照组和试验组,每组各40例。对照组实施常规健康生活方式指导,每月电话随访1次,试验组在对照组基础上实施多模态护理干预,包括视觉、触觉、听觉、语言、身势及空间模态训练。在干预前、干预后3和6个月,比较两组蒙特利尔认知评估量表、汉密尔顿抑郁量表、汉密尔顿焦虑量表、世界卫生组织生存质量测定量表简表得分。结果对照组39例、试验组37例完成研究。试验组干预后6个月认知功能、生存质量得分显著高于本组干预前和对照组干预后得分,抑郁与焦虑得分显著低于本组干预前和对照组干预后得分(均P<0.05)。结论多模态护理干预能改善轻度认知功能障碍患者的认知功能,改善抑郁和焦虑情绪,提高其生活质量。 展开更多
关键词 轻度认知功能障碍 多模态 护理干预 认知 焦虑 抑郁 生活质量 社区护理
在线阅读 下载PDF
脑卒中3个月家庭步行能力恢复的预测因素 被引量:6
5
作者 谢玉宝 郑凯 +1 位作者 徐新蕾 任彩丽 《中国康复医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期337-341,共5页
目的:通过回顾性分析脑卒中急性期入院时临床功能评定对3个月后步行功能恢复的预测价值。方法:连续纳入2021年1—12月脑卒中急性期住院康复治疗的患者。根据Hoffer步行能力分级量表对3个月步行功能进行评估并分组,其中1—2级为未恢复家... 目的:通过回顾性分析脑卒中急性期入院时临床功能评定对3个月后步行功能恢复的预测价值。方法:连续纳入2021年1—12月脑卒中急性期住院康复治疗的患者。根据Hoffer步行能力分级量表对3个月步行功能进行评估并分组,其中1—2级为未恢复家庭步行组,3—4级为恢复家庭步行组。收集所有患者入院时基本信息及量表评估资料,Logistic回归分析预测恢复家庭步行能力的独立预测因子以及预测最佳界值点,分析预测因子的ROC曲线下面积。结果:共纳入120例患者,两组患者入院时年龄、病灶侧别、偏瘫侧本体感觉、下肢运动力指数、Berg平衡量表(Berg balance scale,BBS)、简明智力状态量表(mini-mental status examination,MMSE)、汉密顿焦虑量表(Hamilton’s anxiety scale,HAMA)、汉密顿抑郁量表(Hamilton’s depression scale,HAMD)及改良Barthel指数(modified Barthel index,MBI)评分差异具有显著性意义(P<0.05)。入院时BBS(OR=1.118,95%CI 1.008—1.239)和MBI评分(OR=1.088,95%CI 1.024—1.156)是3个月后恢复家庭步行能力的独立预测因素。BBS评分预测最佳界值点为11.5,曲线下面积0.893,敏感度0.9,特异度0.736。MBI评分预测最佳界值点为47.5,曲线下面积0.925,敏感度0.9,特异度0.791。结论:入院时BBS评分和MBI评分均是预测3个月后步行功能恢复的有价值的预测因素。 展开更多
关键词 BERG平衡量表 脑卒中 步行 预测
在线阅读 下载PDF
手控节律音乐治疗对脑卒中后单侧空间忽略的效果 被引量:2
6
作者 华玲 张一楠 +3 位作者 郑玉 孙俏仪 房辉 宋达 《中国康复理论与实践》 CSCD 北大核心 2023年第7期833-838,共6页
目的观察手控节律音乐治疗对脑卒中后单侧空间忽略的临床疗效。方法2020年9月至2022年9月,无锡市中心康复医院52例脑卒中后存在单侧空间忽略的住院患者,随机分为对照组(n=26)和试验组(n=26),两组均行常规康复治疗,试验组加入手控节律音... 目的观察手控节律音乐治疗对脑卒中后单侧空间忽略的临床疗效。方法2020年9月至2022年9月,无锡市中心康复医院52例脑卒中后存在单侧空间忽略的住院患者,随机分为对照组(n=26)和试验组(n=26),两组均行常规康复治疗,试验组加入手控节律音乐治疗。分别于治疗前、治疗8周后采用中国行为性忽略测试-香港版(CBIT-HK)常规测试中的6项(短线划销、字母划销、星星划销、二分线段、抄写图形、代表性绘图)、改良Barthel指数(MBI)进行评估。结果治疗后,两组CBIT-HK常规测试6项分数和MBI评分均显著改善(|t|>3.077,P<0.05),试验组优于对照组(|t|>2.639,P<0.05)。结论手控节律音乐治疗可以进一步有效改善脑卒中后单侧空间忽略症状,提高患者日常生活活动能力。 展开更多
关键词 脑卒中 单侧空间忽略 手控节律音乐治疗
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部