[发明专利]一种步态功能评估方法

摘要

本发明提出了一种步态功能评估方法，包括以下步骤：步骤10，获取健康成人及患有运动功能障碍疾病患者的步态特征的数据组；步骤20，对所述步态特征的数据组进行预处理，所述预处理包括缺失数据的填补和异常数据的剔除；步骤30，根据信息增益值选择部分步态特征作为关键步态特征；步骤40，根据所述关键步态特征，求解SVM分类器的最优模型；步骤50，获取待测试者的所述关键步态特征的数据组，然后通过所述最优模型评估步态功能是否异常。本发明通过选取对步态功能影响较大的步态特征建立评估模型，从而可科学、客观、准确、直观地对步态功能进行评估。

主权项

1.一种步态功能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤10，获取健康成人及患有运动功能障碍疾病患者的步态特征的数据组，所述步态特征包括周期、步幅、步速、步频、左步长、右步长、左支撑相、右支撑相、地反力、表面肌力、足偏角、髋关节屈曲值、髋关节伸展值、膝关节屈曲值、膝关节伸展值、关节力矩中的多种或全部；步骤20，对所述步态特征的数据组进行预处理，所述预处理包括缺失数据的填补和异常数据的剔除；步骤30，对所述步态特征的数据组分别进行编码分类，将数据组中数值大小位于其相应步态特征的标准范围内的用0表示，数值大小位于其相应步态特征的标准范围外的用1表示；患有运动功能障碍疾病患者用0表示其数据组的类别标签，健康成人用1表示其数据组的类别标签；然后根据编码分类后的数据组及类别标签分别计算所述步态特征的相应信息增益值，根据信息增益值从大到小的顺序依次选择部分步态特征作为关键步态特征；步骤40，根据健康成人及患有运动功能障碍疾病患者的所述关键步态特征的数据组进行归一化处理，并将归一化后的数据组平均划分为S份子样本，其中的S‑1份子样本作为训练集，其余的作为校验集；分别通过可能形成的S种训练集确定相应SVM分类器的模型，并通过相应校验集分别对相应模型进行验证，计算出相应模型的准确率，以其中准确率最高的模型作为最优模型；步骤50，获取待测试者的所述关键步态特征的数据组，然后通过所述最优模型评估步态功能是否异常。