[发明专利]一种用于震颤检测的建模方法、手部震颤检测装置及方法

权利要求书

1.一种用于震颤检测的建模方法，其特征在于，包括：

步骤1：获取不同等级的震颤信号训练样本集，所述震颤信号训练样本集包括加速度训练样本和肌电数据训练样本；

步骤2：分别提取所述震颤信号训练样本集中加速度训练样本和肌电数据训练样本的震颤信号特征参数，所述震颤信号特征参数包括谱熵、小波熵、样本熵、近似熵和排列熵中至少之一；

步骤3：将所述震颤信号特征参数输入训练模型进行训练，得到不同等级的震颤检测模型。

2.根据权利要求1所述的用于震颤检测的建模方法，其特征在于，所述不同等级的震颤信号训练样本集是根据评定表采集的，包括无震颤、轻微震颤、中度震颤、严重震颤和重度震颤五个等级的加速度数据和肌电数据，分别作为所述加速度训练样本和所述肌电数据训练样本。

3.根据权利要求2所述的用于震颤检测的建模方法，其特征在于，所述加速度数据包括三维加速度数据。

4.根据权利要求2或3所述的用于震颤检测的建模方法，其特征在于，所述肌电数据由4个粘贴在手部不同位置的肌肉电信号差分传感器采集获得。

5.根据权利要求1所述的用于震颤检测的建模方法，其特征在于，在进行所述步骤2之前，对所述震颤信号训练样本集中的所述加速度训练样本和肌电数据训练样本进行滤波操作。

6.一种手部震颤检测装置，其特征在于，包括：加速度计、肌肉电信号差分传感器、滤波组件、特征参数提取组件、震颤检测建模组件；其中，

所述加速度计采集三维加速度数据，所述肌肉电信号差分传感器采集肌电数据，所述三维加速度数据和所述肌电数据作为手部震颤信号；

所述滤波组件对所述手部震颤信号进行滤波，得到滤波后的手部震颤信号，并发送给所述特征参数提取组件；

所述特征参数提取组件基于所述滤波后的手部震颤信号进行特征提取，获得手部震颤信号的特征参数，并输入所述震颤检测建模组件；

所述震颤检测建模组件利用已训练的模型及输入的所述特征参数进行分类，得到所述手部震颤信号的检测结果。

7.根据权利要求6所述的手部震颤检测装置，其特征在于，所述滤波组件包括6阶巴特沃斯带通滤波器及配合使用的陷波器。

8.根据权利要求7所述的手部震颤检测装置，其特征在于，所述滤波组件还包括平稳小波阈值去噪组件，所述平稳小波阈值去噪组件依次包括平稳小波变换SWT模块、方差估计模块、小波系数阈值模块及平稳小波SWT逆变换模块。

9.根据权利要求6-8任意一项所述的手部震颤检测装置，其特征在于，所述手部震颤信号的检测结果包括：震颤等级。

10.根据权利要求6-8任意一项所述的手部震颤检测装置，其特征在于，所述手部震颤信号的特征参数包括：谱熵、小波熵、样本熵、近似熵和排列熵中至少之一。

11.一种手部震颤检测方法，其特征在于，包括：

步骤1、获取手部震颤信号，所述手部震颤信号包括三维加速度数据和肌电数据；

步骤2、提取所述手部震颤信号的特征参数；以及，

步骤3、利用已训练的模型及所述特征参数进行分类，得到所述手部震颤信号的检测结果。

12.根据权利要求11所述的手部震颤检测方法，其特征在于，在获得手部震颤信号之后，将所述手部震颤信号进行6阶巴特沃斯带通滤波；且，配合使用陷波器对带通滤波之后的信号消除工频干扰。

13.根据权利要求12所述的手部震颤检测方法，其特征在于，对滤波之后的信号依次进行以下操作：

平稳小波SWT变换；

估计分解后各层小波系数的噪声方差，得到不同尺度下的阈值；

经过阈值函数选取不同尺度下的小波系数合适的阈值；

进行SWT逆变换。