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一種輔助篩查半月板損傷的步態(tài)分析方法與流程

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一種輔助篩查半月板損傷的步態(tài)分析方法與制造工藝
本發(fā)明涉及醫(yī)療領(lǐng)域,尤其是一種輔助篩查半月板損傷的步態(tài)分析方法。
背景技術(shù)
:半月板為纖維軟骨板,內(nèi)、外側(cè)各一,呈半月形,位于脛骨平臺(tái)和股骨內(nèi)、外側(cè)骸之間,半月板有內(nèi)、外兩緣,前、后兩角。半月板損傷是一種以部分患者有打軟腿或膝關(guān)節(jié)交鎖現(xiàn)象,股四頭肌萎縮,膝關(guān)節(jié)間隙固定的局限性壓痛為主要表現(xiàn)的膝關(guān)節(jié)疾病。半月板損傷多由扭轉(zhuǎn)外力引起,當(dāng)一腿承重,小腿固定在半屈曲、外展位時(shí),身體及股部猛然內(nèi)旋,內(nèi)側(cè)半月板在股骨與脛骨之間受到旋轉(zhuǎn)壓力,而致半月板撕裂。半月板的上面凹陷,下面平坦,近似楔狀,嵌于關(guān)節(jié)間隙內(nèi),是穩(wěn)定膝關(guān)節(jié)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)中不可缺少的部分。半月板具有彈性,在關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)時(shí)可減少震蕩。當(dāng)膝關(guān)節(jié)屈伸時(shí),半月板凹面與股骨之間發(fā)生移動(dòng);當(dāng)膝關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)時(shí),半月板下面與脛骨平臺(tái)之間發(fā)生移動(dòng),因此半月板的損傷多發(fā)生于其下面。當(dāng)前的醫(yī)學(xué)研究結(jié)果表明,當(dāng)發(fā)生半月板損傷時(shí),膝關(guān)節(jié)角度、位移、接觸力和力矩等步態(tài)參數(shù)會(huì)產(chǎn)生顯著的改變,從而導(dǎo)致患者步態(tài)異常。步態(tài)分析技術(shù)作為一門新興的技術(shù),將生物力學(xué)、運(yùn)動(dòng)學(xué)及解剖學(xué)相結(jié)合,可以較好的完成半月板損傷患者行走姿態(tài)的檢測(cè)。一個(gè)人的步態(tài),可以從一個(gè)側(cè)面反映出人的病變特征,特別是對(duì)下肢的骨、關(guān)節(jié)、肌肉和韌帶的正常度做出客觀的評(píng)價(jià)。通過(guò)對(duì)步態(tài)進(jìn)行分析,探討步態(tài)動(dòng)作中包括關(guān)節(jié)角度、位移、力、力矩及功率等運(yùn)動(dòng)學(xué)與動(dòng)力學(xué)相關(guān)變量,可以方便簡(jiǎn)單、非侵入地幫助醫(yī)生科學(xué)地進(jìn)行病因分析和輔助篩查、病情診斷、療效評(píng)定、指導(dǎo)患者行走訓(xùn)練,在下肢膝關(guān)節(jié)疾病治療中應(yīng)用廣泛。目前,磁共振成像(magneticresonanceimaging,MRI)是最好的影像學(xué)診斷方法,關(guān)節(jié)鏡手術(shù)是診斷和治療半月板損傷的“金標(biāo)準(zhǔn)”。但是二者都存在一定的缺陷,例如,二者的費(fèi)用都較為昂貴;關(guān)節(jié)鏡手術(shù)屬于有創(chuàng)檢測(cè);帶有心臟起搏器的患者或有某些金屬異物的部位不能作MRI的檢查;多數(shù)MRI設(shè)備檢查空間較為封閉,且掃描時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng),部分患者因恐懼不能配合完成檢查。隨著社會(huì)生活、勞動(dòng)以及運(yùn)動(dòng)水平等方面的轉(zhuǎn)變,半月板損傷在發(fā)病年齡、職業(yè)分布等方面也發(fā)生了較大改變,越來(lái)越多的膝關(guān)節(jié)半月板損傷患者逐漸接受膝關(guān)節(jié)鏡手術(shù)的微創(chuàng)檢查治療,對(duì)于手術(shù)的期望也隨之增加。因此對(duì)于臨床診斷為半月板損傷的患者,如何進(jìn)一步提高術(shù)前診斷和篩查的準(zhǔn)確性、提高手術(shù)療效日益成為臨床醫(yī)生關(guān)注的目標(biāo)。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:為了解決上述技術(shù)問(wèn)題,本發(fā)明的目的是:提供一種對(duì)非線性步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)進(jìn)行建模,并基于這兩類人群之間在步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)上的差異進(jìn)行區(qū)分,以實(shí)現(xiàn)輔助篩查檢測(cè)半月板損傷的步態(tài)分析方法。本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是:一種輔助篩查半月板損傷的步態(tài)分析方法,包括有以下步驟:A、分別采集多組半月板損傷患者和健康正常人的膝關(guān)節(jié)步態(tài)特征數(shù)據(jù),并提取步態(tài)特征變量,所采集的多組半月板損傷患者和健康正常人的膝關(guān)節(jié)步態(tài)特征數(shù)據(jù)形成訓(xùn)練集;B、根據(jù)步驟1提取的步態(tài)特征變量,對(duì)訓(xùn)練集里半月板損傷患者和健康正常人的未知的非線性步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)進(jìn)行建模,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器,對(duì)未知的非線性步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的局部進(jìn)行逼近;C、利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器的學(xué)習(xí)訓(xùn)練結(jié)果建立常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并將所學(xué)到的非線性步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)知識(shí)以常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的形式存儲(chǔ),構(gòu)成訓(xùn)練步態(tài)模式庫(kù);D、采集半月板損傷患者的膝關(guān)節(jié)步態(tài)特征數(shù)據(jù),并提取步態(tài)特征變量,所采集的半月板損傷患者的膝關(guān)節(jié)步態(tài)特征數(shù)據(jù)形成測(cè)試集;E、利用常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建一組動(dòng)態(tài)估計(jì)器,將訓(xùn)練步態(tài)模式庫(kù)里半月板損傷患者和健康正常人所對(duì)應(yīng)的非線性步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)知識(shí)嵌入到動(dòng)態(tài)估計(jì)器中,把半月板損傷患者的步態(tài)特征數(shù)據(jù)與該組動(dòng)態(tài)估計(jì)器做差,形成一組分類誤差結(jié)果,根據(jù)最小誤差計(jì)算出半月板損傷患者的異常步態(tài)。進(jìn)一步,所述步驟A和步驟D中通過(guò)光學(xué)傳感器采集膝關(guān)節(jié)步態(tài)特征數(shù)據(jù)。進(jìn)一步,所述步驟A和步驟中膝關(guān)節(jié)步態(tài)特征數(shù)據(jù)包括有膝關(guān)節(jié)角度特征數(shù)據(jù)和膝關(guān)節(jié)位移特征數(shù)據(jù),所述膝關(guān)節(jié)角度特征數(shù)據(jù)包括有膝關(guān)節(jié)股骨相對(duì)脛骨的內(nèi)外旋角度、屈伸角度和內(nèi)外翻角度,所述膝關(guān)節(jié)位移特征數(shù)據(jù)包括有膝關(guān)節(jié)股骨相對(duì)脛骨的前后位移特征數(shù)據(jù)。進(jìn)一步,所述步驟B中的未知非線性步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)建模表示為:其中,x=[x1,…,xn]T∈Rn為步驟A提取到的步態(tài)特征變量,p為系統(tǒng)常參數(shù)值,n為步態(tài)特征變量的維數(shù);F(x;p)=[f1(x;p),…,fn(x;p)]T為光滑且未知的非線性動(dòng)態(tài)變量,代表半月板損傷患者和健康正常人的步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài),v(x;p)=[v1(x;p),…,vn(x;p)]T為建模不確定項(xiàng),將二者合并為定義為一般非線性步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)。進(jìn)一步,所述步驟B中采用動(dòng)態(tài)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器。進(jìn)一步,所述動(dòng)態(tài)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器形式為:其中為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器的狀態(tài);A=diag[a1,…,an]為對(duì)角矩陣,ai為設(shè)計(jì)的常數(shù),滿足0<|ai|<1,為動(dòng)態(tài)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用于逼近未知的一般非線性步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)S(x)=[S1(||X-ξ1||,…,SN(||X-ξn||]T為高斯型徑向基函數(shù),N>1是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)數(shù)目,ξi是神經(jīng)元中心點(diǎn),RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的調(diào)節(jié)律如下:其中,i表示n維步態(tài)特征變量中第i維變量,是狀態(tài)誤差,σi>0是調(diào)節(jié)律的調(diào)節(jié)參數(shù),動(dòng)態(tài)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值的初始值進(jìn)一步,所述一般非線性步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的局部準(zhǔn)確建??扇缦鹿奖硎荆浩渲校舏1為逼近誤差;所述局部準(zhǔn)確建模指通過(guò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)沿步態(tài)特征數(shù)據(jù)的內(nèi)在系統(tǒng)動(dòng)態(tài)軌跡的逼近,而遠(yuǎn)離軌跡的內(nèi)部動(dòng)態(tài)則不被逼近。進(jìn)一步,所述步驟C具體為:根據(jù)確定學(xué)習(xí)理論,沿步態(tài)系統(tǒng)特征軌跡的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元滿足持續(xù)激勵(lì)條件,其RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值收斂到最優(yōu)值,取權(quán)值收斂后一段時(shí)間內(nèi)權(quán)值的均值作為學(xué)習(xí)訓(xùn)練結(jié)果,并利用這些結(jié)果建立常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),所學(xué)到的步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)知識(shí)以常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的形式存儲(chǔ),構(gòu)成訓(xùn)練步態(tài)模式庫(kù)。進(jìn)一步,所述的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值根據(jù)李雅普洛夫穩(wěn)定性定理和確定學(xué)習(xí)理論來(lái)調(diào)節(jié),使?fàn)顟B(tài)誤差與權(quán)值估計(jì)都有界,并且指數(shù)收斂,其中,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值收斂有兩種情況:第一種情況:沿步態(tài)特征回歸軌跡的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元滿足持續(xù)激勵(lì)條件,其權(quán)值收斂到最優(yōu)值的小鄰域內(nèi);第二種情況:遠(yuǎn)離步態(tài)特征回歸軌跡的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元不受激勵(lì)而不被調(diào)節(jié),其權(quán)值近似為零。本發(fā)明的有益效果是:本發(fā)明方法采集半月板損傷患者和健康正常人的步態(tài)特征數(shù)據(jù),并進(jìn)行建模和訓(xùn)練,通過(guò)對(duì)人體步態(tài)的運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)分析,選取合適的步態(tài)特征,獲取步態(tài)動(dòng)力學(xué)知識(shí),然后將半月板損傷患者的步態(tài)特征數(shù)據(jù)作測(cè)試集,從而較為準(zhǔn)確和快速地輔助篩查,避免MRI以及關(guān)節(jié)鏡下進(jìn)行非侵入的診斷,極大提高術(shù)前診斷的準(zhǔn)確性,節(jié)省檢測(cè)成本和時(shí)間。附圖說(shuō)明圖1為本發(fā)明步驟流程圖;圖2為本發(fā)明實(shí)施例中所用半月板損傷患者膝關(guān)節(jié)股骨相對(duì)脛骨的內(nèi)外旋角度特征示意圖;圖3為本發(fā)明實(shí)施例中所用半月板損傷患者膝關(guān)節(jié)股骨相對(duì)脛骨的屈伸角度特征示意圖;圖4為本發(fā)明實(shí)施例中所用半月板損傷患者膝關(guān)節(jié)股骨相對(duì)脛骨的內(nèi)外翻角度特征示意圖;圖5為本發(fā)明實(shí)施例中所用半月板損傷患者膝關(guān)節(jié)股骨相對(duì)脛骨的前后位移特征示意圖;圖6為本發(fā)明實(shí)施例中所用健康正常人膝關(guān)節(jié)股骨相對(duì)脛骨的內(nèi)外旋角度特征示意圖;圖7為本發(fā)明實(shí)施例中所用健康正常人膝關(guān)節(jié)股骨相對(duì)脛骨的屈伸角度特征示意圖;圖8為本發(fā)明實(shí)施例中所用健康正常人膝關(guān)節(jié)股骨相對(duì)脛骨的內(nèi)外翻角度特征示意圖;圖9為本發(fā)明實(shí)施例中所用健康正常人膝關(guān)節(jié)股骨相對(duì)脛骨的前后位移特征示意圖;圖10為本發(fā)明實(shí)施例中采用的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)示意簡(jiǎn)圖;圖11為本發(fā)明實(shí)施例中RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的收斂情況。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式作進(jìn)一步說(shuō)明:一種輔助篩查半月板損傷的步態(tài)分析方法,包括有以下步驟:A、分別采集多組半月板損傷患者和健康正常人的膝關(guān)節(jié)步態(tài)特征數(shù)據(jù),并提取步態(tài)特征變量,所采集的多組半月板損傷患者和健康正常人的膝關(guān)節(jié)步態(tài)特征數(shù)據(jù)形成訓(xùn)練集;B、根據(jù)步驟1提取的步態(tài)特征變量,對(duì)訓(xùn)練集里半月板損傷患者和健康正常人的未知的非線性步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)進(jìn)行建模,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器,對(duì)未知的非線性步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的局部進(jìn)行逼近;C、利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器的學(xué)習(xí)訓(xùn)練結(jié)果建立常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并將所學(xué)到的非線性步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)知識(shí)以常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的形式存儲(chǔ),構(gòu)成訓(xùn)練步態(tài)模式庫(kù);D、采集半月板損傷患者的膝關(guān)節(jié)步態(tài)特征數(shù)據(jù),并提取步態(tài)特征變量,所采集的半月板損傷患者的膝關(guān)節(jié)步態(tài)特征數(shù)據(jù)形成測(cè)試集;E、利用常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建一組動(dòng)態(tài)估計(jì)器,將訓(xùn)練步態(tài)模式庫(kù)里半月板損傷患者和健康正常人所對(duì)應(yīng)的非線性步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)知識(shí)嵌入到動(dòng)態(tài)估計(jì)器中,把半月板損傷患者的步態(tài)特征數(shù)據(jù)與該組動(dòng)態(tài)估計(jì)器做差,形成一組分類誤差結(jié)果,根據(jù)最小誤差計(jì)算出半月板損傷患者的異常步態(tài)。進(jìn)一步作為優(yōu)選的實(shí)施方式,所述步驟A和步驟D中通過(guò)光學(xué)傳感器采集膝關(guān)節(jié)步態(tài)特征數(shù)據(jù)。進(jìn)一步作為優(yōu)選的實(shí)施方式,所述步驟A和步驟中膝關(guān)節(jié)步態(tài)特征數(shù)據(jù)包括有膝關(guān)節(jié)角度特征數(shù)據(jù)和膝關(guān)節(jié)位移特征數(shù)據(jù),所述膝關(guān)節(jié)角度特征數(shù)據(jù)包括有膝關(guān)節(jié)股骨相對(duì)脛骨的內(nèi)外旋角度、屈伸角度和內(nèi)外翻角度,所述膝關(guān)節(jié)位移特征數(shù)據(jù)包括有膝關(guān)節(jié)股骨相對(duì)脛骨的前后位移特征數(shù)據(jù)。在本發(fā)明實(shí)施方式中,可采用紅外光導(dǎo)航膝關(guān)節(jié)在體檢測(cè)系統(tǒng)Opti_Knee獲取步態(tài)特征數(shù)據(jù),參照?qǐng)D2,其中關(guān)節(jié)角度的單位是弧度,位移的單位是毫米,構(gòu)成一組膝關(guān)節(jié)角度和位移特征變量:x=[內(nèi)外旋角度,屈伸角度,內(nèi)外翻角度,前后位移]T,以降低特征維數(shù)和計(jì)算量。本發(fā)明具體實(shí)施例的試驗(yàn)過(guò)程一共有22名半月板損傷患者,包含11名男性和11名女性,年齡分布在11歲至76歲之間,隨機(jī)選取其中11人作為訓(xùn)練集數(shù)據(jù)采集對(duì)象,剩下的11人作為待檢測(cè)的測(cè)試集數(shù)據(jù)采集對(duì)象;以及28名步態(tài)正常的健康人,包含14名男性和14名女性,年齡分布在20歲至30歲之間,隨機(jī)選取其中14人作為訓(xùn)練集數(shù)據(jù)采集對(duì)象。如圖2-圖9所示,分別是半月板損傷患者與健康正常人之間在膝關(guān)節(jié)股骨相對(duì)脛骨的內(nèi)外旋角度、屈伸角度、內(nèi)外翻角度以及膝關(guān)節(jié)股骨相對(duì)脛骨的前后位移特征上的差異示意圖。進(jìn)一步作為優(yōu)選的實(shí)施方式,所述步驟B中的未知非線性步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)建模表示為:其中,x=[x1,…,xn]T∈Rn為步驟A提取到的步態(tài)特征變量,p為系統(tǒng)常參數(shù)值,n為步態(tài)特征變量的維數(shù);F(x;p)=[f1(x;p),…,fn(x;p)]T為光滑且未知的非線性動(dòng)態(tài)變量,代表半月板損傷患者和健康正常人的步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài),v(x;p)=[v1(x;p),…,vn(x;p)]T為建模不確定項(xiàng),由于建模不確定項(xiàng)v(x;p)和步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)F(x;p)無(wú)法互相解耦,因此將二者合并為定義為一般非線性步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)。進(jìn)一步作為優(yōu)選的實(shí)施方式,所述步驟B中采用動(dòng)態(tài)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器,用于辨識(shí)一般非線性步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài):對(duì)非線性步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)進(jìn)行學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖如圖4所示。進(jìn)一步作為優(yōu)選的實(shí)施方式,所述動(dòng)態(tài)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器形式為:其中為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器的狀態(tài);A=diag[a1,…,an]為對(duì)角矩陣,ai為設(shè)計(jì)的常數(shù),滿足0<|ai|<1,為動(dòng)態(tài)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用于逼近未知的一般非線性步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)S(x)=[S1(||X-ξ1||,…,SN(||X-ξn||]T為高斯型徑向基函數(shù),N>1是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)數(shù)目,ζi是神經(jīng)元中心點(diǎn),神經(jīng)元均勻分布在區(qū)域[-1,1]×[-1,1]×[-1,1]×[-1,1]之內(nèi),且寬度取0.15;將所有步態(tài)特征數(shù)據(jù)歸一化到[-1,1]區(qū)間;RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的調(diào)節(jié)律如下:其中,i表示n維步態(tài)特征變量中第i維變量,為狀態(tài)誤差,σi>0是調(diào)節(jié)律的調(diào)節(jié)參數(shù),本實(shí)施例中取Γi=35,σi=0.4,動(dòng)態(tài)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值的初始值常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是時(shí)不變的并且空間分布的,即有效的信息只存貯在靠近步態(tài)特征數(shù)據(jù)的內(nèi)在系統(tǒng)動(dòng)態(tài)軌跡的神經(jīng)元上,而遠(yuǎn)離軌跡的神經(jīng)元沒(méi)有存貯信息,常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只逼近沿步態(tài)特征數(shù)據(jù)空間軌跡的內(nèi)部動(dòng)態(tài),遠(yuǎn)離軌跡的內(nèi)部動(dòng)態(tài)沒(méi)有被逼近;因此,根據(jù)確定學(xué)習(xí)理論,沿步態(tài)系統(tǒng)特征軌跡的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元滿足持續(xù)激勵(lì)條件,其權(quán)值收斂到最優(yōu)值,取權(quán)值收斂后一段時(shí)間內(nèi)權(quán)值的均值作為學(xué)習(xí)訓(xùn)練結(jié)果,并利用這些結(jié)果建立常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所學(xué)到的步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)知識(shí)以常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的形式存儲(chǔ),構(gòu)成一個(gè)訓(xùn)練步態(tài)模式庫(kù);所述常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值由如下式子表征:其中,[ta,tb]代表常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值在完成向其最優(yōu)值收斂的過(guò)渡過(guò)程之后的一個(gè)時(shí)間段,這樣使得可由常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行局部準(zhǔn)確逼近。進(jìn)一步作為優(yōu)選的實(shí)施方式,所述一般非線性步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的局部準(zhǔn)確建模可如下公式表示:其中,εi1為逼近誤差;所述局部準(zhǔn)確建模指通過(guò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)沿步態(tài)特征數(shù)據(jù)的內(nèi)在系統(tǒng)動(dòng)態(tài)軌跡的逼近,而遠(yuǎn)離軌跡的內(nèi)部動(dòng)態(tài)則不被逼近。進(jìn)一步作為優(yōu)選的實(shí)施方式,所述步驟C具體為:根據(jù)確定學(xué)習(xí)理論,沿步態(tài)系統(tǒng)特征軌跡的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元滿足持續(xù)激勵(lì)條件,其RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值收斂到最優(yōu)值,取權(quán)值收斂后一段時(shí)間內(nèi)權(quán)值的均值作為學(xué)習(xí)訓(xùn)練結(jié)果,并利用這些結(jié)果建立常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),所學(xué)到的步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)知識(shí)以常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的形式存儲(chǔ),構(gòu)成訓(xùn)練步態(tài)模式庫(kù)。進(jìn)一步作為優(yōu)選的實(shí)施方式,所述的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值根據(jù)李雅普洛夫穩(wěn)定性定理和確定學(xué)習(xí)理論來(lái)調(diào)節(jié),使?fàn)顟B(tài)誤差與權(quán)值估計(jì)都有界,并且指數(shù)收斂,其中,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值收斂有兩種情況:第一種情況:沿步態(tài)特征回歸軌跡的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元滿足持續(xù)激勵(lì)條件,其權(quán)值收斂到最優(yōu)值的小鄰域內(nèi);第二種情況:遠(yuǎn)離步態(tài)特征回歸軌跡的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元不受激勵(lì)而不被調(diào)節(jié),其權(quán)值近似為零。例如在一段時(shí)間內(nèi)權(quán)值收斂至常值(最優(yōu)值),其學(xué)習(xí)階段神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的收斂情況如圖5所示,靠近系統(tǒng)軌跡的神經(jīng)元的權(quán)值滿足部分持續(xù)激勵(lì)條件,從而收斂到其最優(yōu)值;而遠(yuǎn)離系統(tǒng)軌跡的神經(jīng)元受激勵(lì)的程度很小而幾乎不被調(diào)節(jié),基本上保持在零的小鄰域內(nèi)。對(duì)于本發(fā)明實(shí)施例中作為待檢測(cè)的測(cè)試集數(shù)據(jù)采集對(duì)象的11人,采集半月板損傷患者的膝關(guān)節(jié)步態(tài)特征數(shù)據(jù),并提取步態(tài)特征變量,所采集的半月板損傷患者的膝關(guān)節(jié)步態(tài)特征數(shù)據(jù)形成測(cè)試集;然后利用常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建一組動(dòng)態(tài)估計(jì)器,將訓(xùn)練步態(tài)模式庫(kù)里半月板損傷患者和健康正常人所對(duì)應(yīng)的非線性步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)知識(shí)嵌入到動(dòng)態(tài)估計(jì)器中,把半月板損傷患者的步態(tài)特征數(shù)據(jù)與該組動(dòng)態(tài)估計(jì)器做差,形成一組分類誤差結(jié)果,根據(jù)最小誤差計(jì)算出半月板損傷患者的異常步態(tài)。上述操作方法的具體實(shí)施方式如下:首先,根據(jù)訓(xùn)練步態(tài)模式庫(kù)中半月板損傷患者和健康正常人的一般非線性步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)結(jié)果,即常值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值構(gòu)造一組動(dòng)態(tài)估計(jì)器,將步驟B和步驟C中學(xué)習(xí)到的半月板損傷患者和健康正常人的步態(tài)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)知識(shí)嵌入到動(dòng)態(tài)估計(jì)器中,表述如下:其中,為動(dòng)態(tài)估計(jì)器的狀態(tài),bi為動(dòng)態(tài)估計(jì)器參數(shù),本實(shí)施例中取bi=-55,xti為測(cè)試集中待檢測(cè)半月板損傷患者的步態(tài)特征數(shù)據(jù),k表示M個(gè)訓(xùn)練模式中的第k個(gè)訓(xùn)練模式,M為訓(xùn)練步態(tài)模式庫(kù)中的模式總量,半月板損傷患者和健康正常人每一次行走過(guò)程中提取出來(lái)的步態(tài)特征數(shù)據(jù)序列就構(gòu)成一個(gè)模式,試驗(yàn)過(guò)程中試驗(yàn)對(duì)象行走了多少次,對(duì)應(yīng)的提取出來(lái)的步態(tài)特征數(shù)據(jù)序列就構(gòu)成了多少個(gè)模式;其次,將測(cè)試集中半月板損傷患者的步態(tài)特征數(shù)據(jù)xti與這組動(dòng)態(tài)估計(jì)器做差,得到如下的分類檢測(cè)誤差系統(tǒng):其中,是狀態(tài)估計(jì)誤差,計(jì)算的平均L1范數(shù)如下:其中,Tc表示步態(tài)周期;最后,如果測(cè)試集中半月板損傷患者的步態(tài)模式相似于訓(xùn)練步態(tài)模式s(s∈{1,…,k}),則嵌入動(dòng)態(tài)估計(jì)器s中的常值RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠快速回憶起學(xué)過(guò)的知識(shí)并提供對(duì)步態(tài)動(dòng)力學(xué)的準(zhǔn)確逼近;因此,相對(duì)應(yīng)的誤差在所有誤差中變得最小,基于最小誤差原則,該半月板損傷患者的異常步態(tài)能被快速分類檢測(cè)出來(lái),分類檢測(cè)方法如下:如果存在一個(gè)有限時(shí)間ts,s∈{1,…,k}和某一i∈{1,…,n},使得對(duì)所有t>ts成立,則出現(xiàn)的半月板損傷患者的異常步態(tài)模式可以被分類檢測(cè)出來(lái),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)半月板損傷的輔助檢測(cè)。利用靈敏度(Sensitivity)、特異度(Specificity)和準(zhǔn)確度(Accuracy)等性能指標(biāo)對(duì)分類檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估,這些指標(biāo)的計(jì)算如下:其中,TP表示真實(shí)的正樣本,TN表示真實(shí)的負(fù)樣本,F(xiàn)P表示虛假的正樣本,F(xiàn)N表示虛假的負(fù)樣本。本發(fā)明實(shí)施例中取TP=9,TN=13,F(xiàn)N=2,F(xiàn)P=1。下表為半月板損傷患者與健康人群的分類檢測(cè)結(jié)果表:性能指標(biāo)結(jié)果(%)Sensitivity81.82Specificity92.86Accuracy88以上是對(duì)本發(fā)明的較佳實(shí)施進(jìn)行了具體說(shuō)明,但本發(fā)明創(chuàng)造并不限于所述實(shí)施例,熟悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員在不違背本發(fā)明精神的前提下還可以作出種種的等同變換或替換,這些等同的變形或替換均包含在本申請(qǐng)權(quán)利要求所限定的范圍內(nèi)。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3 
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