[发明专利]脑卒中患者运动功能及疲劳状态综合评估方法在审
| 申请号： | 201910301495.4 | 申请日： | 2019-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN110179470A | 公开（公告）日： | 2019-08-30 |
| 发明（设计）人： | 何雷;樊天润;毕建明;申林 | 申请（专利权）人： | 常州市钱璟康复股份有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/11 | 分类号： | A61B5/11 |
| 代理公司： | 常州易瑞智新专利代理事务所(普通合伙) 32338 | 代理人： | 周浩杰 |
| 地址： | 213164 江苏省常州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种脑卒中患者运动功能及疲劳状态综合评估方法，包括肢体感知信号采集：将整个运动过程平均分隔成多个子阶段；构建各个子阶段的复杂网络：在各个子阶段，以每个运动周期作为其复杂网络的节点，节点间是否存在连边，依据对应的两个运动周期所采集到的肢体感知信号间的相似程度确定；对复杂网络演化特征进行提取，复杂网络演化特征为计算出的每个子阶段的复杂网络的刻画指标，以及相邻子阶段的复杂网络的刻画指标之间的演化差异值；利用提取的复杂网络演化特征，基于人工智能方法建立脑卒中患者运动功能评估模型。本发明不仅能对脑卒中患者的运动功能进行定量评估，还能对完成指定运动任务时的疲劳状态进行定量评估。 | ||
| 搜索关键词： | 复杂网络 脑卒中 子阶段 患者运动 疲劳状态 定量评估 感知信号 运动周期 综合评估 肢体 采集 刻画 人工智能 功能评估 相似程度 运动功能 运动过程 分隔 构建 | ||
【主权项】：
1.一种脑卒中患者运动功能及疲劳状态综合评估方法；其特征在于包括以下步骤：S1、信号采集：通过可采集肢体感知信号的运动捕捉设备对脑卒中患者多次重复完成指定动作任务时的肢体感知信号进行采集；S2、运动过程分隔：完成一次指定动作任务为一个运动周期，依据运动周期的数量M，将整个运动过程平均分隔成n个子阶段；各子阶段的运动周期数为![]()
其中n≥2；S3、构建各个子阶段的复杂网络：在各个子阶段，以每个运动周期作为其复杂网络的节点，节点间是否存在连边，依据对应的两个运动周期所采集到的肢体感知信号间的相似程度确定；当相似程度超过给定的阈值，则两个运动周期对应的节点存在连边，否则不存在连边；S4、对复杂网络演化特征进行提取：复杂网络演化特征为计算出的每个子阶段的复杂网络的刻画指标，以及相邻子阶段的复杂网络的刻画指标之间的演化差异值；S5、评估模型建立：利用提取的复杂网络演化特征，基于人工智能方法建立脑卒中患者运动功能评估模型。
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