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基于腕部姿态的帕金森病用药后开-关期检测
被引量：
1
1
作者
张腾
蒋鑫龙
+3 位作者
陈益强
陈前
米涛免
陈彪
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期639-647,657,共10页
针对医疗普适场景下的帕金森病患者高精度用药开-关期检测问题,提出基于腕部姿态的帕金森病开-关期检测方法.利用佩戴在手腕处的运动传感器数据进行姿态解算,得到腕部姿态信息特征,作为卷积神经网络输入进行帕金森病开-关期状态分类.在...
针对医疗普适场景下的帕金森病患者高精度用药开-关期检测问题,提出基于腕部姿态的帕金森病开-关期检测方法.利用佩戴在手腕处的运动传感器数据进行姿态解算,得到腕部姿态信息特征,作为卷积神经网络输入进行帕金森病开-关期状态分类.在医院临床患者测试数据上进行的对比实验表明,与采用运动传感器原始数据的最优结果相比,采用姿态信息能够提升20.3%的检测准确率;与当前最优的网络结构相比,该方法所采用的卷积神经网络在保持相似检测准确率(88.7%)的前提下,将模型参数量降低90.4%.在医院临床患者自由活动数据上进行的实验表明,该方法能够在非限定动作下预测患者开-关期状态,达到开期91.5%和关期94.4%的准确率.
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关键词
帕金森疾病
腕部姿态
运动状态评估
可穿戴传感器
深度学习
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职称材料
题名
基于腕部姿态的帕金森病用药后开-关期检测
被引量：
1
1
作者
张腾
蒋鑫龙
陈益强
陈前
米涛免
陈彪
机构
中国科学院计算技术
研究
所
移动计算与新型终端北京市重点实验室
中国科学院
大学
计算机科学与技术学院
首都医科大学宣武医院国家老年疾病临床研究中心
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期639-647,657,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61972383,61902379)
2020年度中国残联课题资助项目(CJFJRRB23-2020)
河北省自然科学基金资助项目(F2019207061).
文摘
针对医疗普适场景下的帕金森病患者高精度用药开-关期检测问题,提出基于腕部姿态的帕金森病开-关期检测方法.利用佩戴在手腕处的运动传感器数据进行姿态解算,得到腕部姿态信息特征,作为卷积神经网络输入进行帕金森病开-关期状态分类.在医院临床患者测试数据上进行的对比实验表明,与采用运动传感器原始数据的最优结果相比,采用姿态信息能够提升20.3%的检测准确率;与当前最优的网络结构相比,该方法所采用的卷积神经网络在保持相似检测准确率(88.7%)的前提下,将模型参数量降低90.4%.在医院临床患者自由活动数据上进行的实验表明,该方法能够在非限定动作下预测患者开-关期状态,达到开期91.5%和关期94.4%的准确率.
关键词
帕金森疾病
腕部姿态
运动状态评估
可穿戴传感器
深度学习
Keywords
Parkinson's disease
wrist attitude
motor state assessment
wearable sensor
deep learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于腕部姿态的帕金森病用药后开-关期检测
张腾
蒋鑫龙
陈益强
陈前
米涛免
陈彪
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
1
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