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基于多元经验模态分解的多元多尺度熵静态平衡能力评估
来源:一起赢论文网     日期:2020-08-23     浏览数:40     【 字体:

  期年 月电 报收稿日期: ; 修回日期: ; 责任编辑: 李勇锋基金项目: 浙江省公益技术研究计划( ) ; 浙江省自然科学基金( ) ; 浙江省教育厅科研项目( )基于多元经验模态分解的多元多尺度熵静态平衡能力评估石 鹏,张启忠,张华平,席旭刚( 杭州电子科技大学自动化学院,浙江杭州 )摘 要: 提出了一种基于多元经验模态分解( ) 的多元多尺度熵( ) 特征提取方法分析多模态信号,进行人体静态平衡能力评估首先,采集人体多模态信号,采用多元经验模态分解对多通道信号进行自适应分解,得到一系列多元固有模态函数() ,依据 检验和相关系数从中选取最佳的 分量进行信号重构; 然后,采用多元多尺度熵算法提取特征,用 均值与支持向量机对比本文特征提取方法与两种传统特征提取方法在处理人体静态平衡能力评估问题时分类效果,并分析两种分类器的人体静态平衡能力评估效果; 最后,得出本文最优的特征为基于多元经验模态分解的多元多尺度熵特征,最优的分类方法为支持向量机关键词: 静态平衡能力评估; 多模态信号; 多元经验模态分解; 多元多尺度熵中图分类号: 文献标识码: 文章编号: ( )电子学报 : : :, , ,( , , , , ):( ),,: ; ; ;引言平衡能 力 是 人 类 的 基 本 能 力,科 研 人 员 已 经 对 它进行了 多年的研究平衡的定义把人体平衡分为人体静态平衡和人体动态平衡[]目前国内外评估平衡能力的方法主要有观察法[]量表法基于压力中心的平衡测试仪法基于姿态的平衡测试仪法 基于表面肌电信号的平衡能力评估法等[]观察法与量表法全部都是定性评估平衡能力的方法,主观性太强,一般用于临床的初步诊断[]随着计算机技术的发展,国外学者在平衡测试 仪 的 研 究 中 已 经 取 得 很 多 成 果,比 如 目 前常用 的 等[],不 仅 能 够 对 人 体平衡能力进 行 评 估,而 且 能 够 帮 助 平 衡 功 能 障 碍 病 人进行康复治疗,然而这些平衡测试仪的价格太高,难以推广应用,这 也 使 得 国 内 科 研 人 员 开 始 探 索 人 体 平 衡能力的评估方法,研发国产人体平衡测试仪[]第 期 石 鹏: 基于多元经验模态分解的多元多尺度熵静态平衡能力评估近年来,国内外学者针对人体平衡能力评估问题 ,提出了许多有效的方法 等[]设计了一套基于传感器的平衡能力评估系统,能通过人体的骨骼姿态信 号 评 估 人 体 平 衡 能 力,但 是 基 于 视 觉 传 感器的方案会受到光照等外界环境的影响李常青 等[]设计了基于 角 度 传 感 器 的 人 体 静 态 平 衡 测 量 系 统,但是目前只能检测出帕金森病人与正常人的静态平衡能力差异,应用范围较小平衡能力评估指标主要可归纳为时域指标及基于复杂度的指标两大类[]人体平衡已被证明表现出复杂的动 力 学 特 性[],为了分析多元信号的复杂度,[]在 年提出了多元多尺度熵,在考虑通道内 信 号 的 长 程 相 关 性 的 同 时,也 考 虑 到 了 跨通道信号的 相 关 性,可以有效的评估多通道信号潜在的动态特性本文提出一种基于多元经验模态分解的多元多尺度熵特征提取方法,对表面肌电压力中心和角度角速度信号组成 的 多 模 态 信 号 进 行 特 征 提 取,研 究 多 模 态信号用于人 体 平 衡 能 力 评 估 的 有 效 性,进 行 人 体 静 态平衡能力评估特征提取方法多元多尺度熵特征算法参考多尺度熵和多元样本熵的思想,在不同的时间 尺 度 上 对 多 元 样 本 熵 进 行 求 值,并 严 格 统一地处理数 据 通 道 的 不 同 嵌 入 维 数时间滞后和幅值范围[]算法的具体描述如下定义多元信号时间序列为{} ,其中 ,,,,为 通 道 数 量,为 单 一 通 道 的 样 本 点 数 量,算法过程如下:( ) 依式( ) 对信号进行粗粒化处理[],( )( )其中 为尺度因子,的取值范围是( ) 计算所有粗粒化处理之后的多元时间序列 ,的多元样本熵( ) 以复杂度值( ) 作为特征值,计算表达式为式( ) ,即 至 尺度下的样本熵值累加( ) ( )基于 的 特征提取方法年[]提 出 的 算 法 适合多元数据 的 联 合 分 析,能够对来自不同通道的频率子带进行对 齐本文提出基于多元经验模态分解的多元多尺度熵( ) 作为特征评估人体平衡能力,步骤如下:( ) 将多模态信号按信号种类分为多组多元信号,使用 分别对每组多元信号自适应分解( ) 选取不同的 组合 方 式,重 构 每 组 多 元 信号并计算 ,然后采用独立样本 检验方法计算不同类别的统计差异性,选取 值最小的 组合方式,作为每组多元信号的最优 组合方式( ) 按照每组多元信号的最优 组合方式对信号进行重构,然 后 再 分 别 计 算 重 构 后 的 每 组 多 元 信 号的多元多尺 度 熵,最 后 将 各 组 多 元 信 号 的 多 元 多 尺 度熵的值组成最终的特征向量人体静态平衡能力评估实验人体平衡能力评估实验设计和数据采集本文的整体实验方案是首先设置四种实验采集范式: 自主运动( 睁眼) 视觉干扰( 闭眼) 本体干扰( 睁眼站立海绵垫) 视觉及本体同时干扰( 闭 眼 站 立 海 绵垫) 然后在四种实验采集范式下采集实验者的多模态信号,选择三 种 反 映 数 据 复 杂 度 的 特 征 提 取 方 法 和 两种模式识别算法,提取特征训练分类器,最后对分类效果进行测试 分 析,得 出 本 文 中 最 优 的 特 征 提 取 方 法 和模式识别算法实验方案整体框图如图 所示本文实验者的静态平衡能力等级由武警浙江总队杭州医院的医生根据 平衡量表[]评定的,分为重度平衡障碍轻度平衡障碍正常平衡功能三个等级实验对象由 名平衡功能正常的研究生和武警浙江总队杭州医院的 名平衡障碍患者组成 三个平衡功能等级的实验对象按照 平衡量表评定的得分范围和人数如表表 不同等级实验对象的 平衡量表得分范围和人数平衡能力状况 正常 轻度 重度部分 平衡量表得分范围人数( )采集的四种信号分别为两通道表面肌电信号() 两通道压力中心信号( ) 两通道角度信号和两通道角速度信号下 肢 肌 肉 的 胫 骨 前 肌 和 腓 肠 肌 在 维 持 人 体电 子 学 报 年静态平 衡 功 能 时 起 到 重 要 作 用,因 此 本 文 使 用肌 电 采 集 仪 采 集 腓 肠 肌 与 胫 骨 前 肌 的作为实验数据[,]两通道压力中心信号为人体足底压力中心,分为两个方向,即 前 后( )和两侧( ) 两通道角速度信号指前后角速度( ) 和两侧角速度( ) 两通道角 度 指 前 后 角 度( ) 和 两 侧 角 度()实验时使用 平衡板采集人体压力中心信号,采样频率 ,该平衡板已经被证实能够实时准确的获取人体压力中心信号[]本文使用 姿态传感器采集角速度和加速度信号同时设计角度计算算法,将加速度反正切得到的角度 与角速度 积分计算得到的角度差值以比例反馈的形式对融合的角度 进行修正,这种利用反馈修正角度的算法流程如图 所示以姿态仪 平面的角度计算过程为例,利用加速度数据进行反正切计算求得 平面转动的角度,如图( 红线) 所示,采用图 的融合方法算法计算得到的角度,如图( 蓝线) 所示( 为了区别显示,蓝线是真实值加后的结 果) ,两种方法的计算结果的差值,如 图( 绿线) 所示,当角度发生快速变化时,只根据加速度得出的角度会出现锯齿状的抖动现象 而在相同情况下,融合角速度 和 加 速 度 计 算 得 到 的 角 度 曲 线 更 加 平 滑准确基于 均值的平衡能力评估采用 均 值 聚 类 算 法[]分 析 两 种 传 统 熵 特 征 与在进行人体静态平衡能力评估时的优劣首先把所有实验者在本体干扰( 睁眼站立海绵垫) 采集范式下的多模态数据作为原始数据,共 组多模态数据然后提取 维的多尺度熵特征向量 维的多元多尺度熵特征向量和 维的 特征 向 量,以的比例分为训练集和测试集,训练集与测试集中三种静态平衡功能等级的实验者的多模态数据所占比例均为 接着使用三组训练集分别训练 均值分类器最后使用测试集进行验证测试,结果见表,测试集中三种静态平衡功能等级的实验者数目均为,表中结果表示测试集中识别正确的人数表 三种特征在使用 均值分类器时的识别结果特征 正常 轻度患者 重度患者 识别率由表 的数据可知,使用 均值分类器作为分类器时, 特征的识别率最高,而多尺度熵特征和多元多尺度熵特征提取方法相比 特征提取方法识别率较低基于支持向量机的平衡能力评估采用 算法[]分析 与多尺度熵多元多尺度熵特征在进行人体静态平衡能力评估时的优劣将视觉及本体同时干扰( 闭眼站立海绵垫) 的实验数据作为原始数据使用与 节相同的方式,对原始数据进行特征提取,将三组训练集分别输入 模型训练,然后使用测试集对分类模型进行测试 测试结果见表,测试集中三种静态平衡功能等级的实验者数量均为,表中结果表示测试集中识别正确的人数表 三种特征在使用 分模型时的识别结果特征 正常 轻度患者 重度患者 识别率由表 可得出,使用 作为分类器时,基于多元经验模态分解的多元多尺度熵特征提取方法与多尺度熵多元多尺度熵相比,评估效果是最好的最优分类器选择将采用 特征提取方法分 析聚类方法和 模型在进行人体静态平衡能力评估的分类效果优 劣将 实 验 者 在 四 种 实 验 采 集 范 式 下 采 集的所有数据作为原始数据,首先采用 特征提取方法对所有原始数据提取 特征,然后分别使用 聚类方法和 分类算法对特征进行训练和测试,结果见表 ,各实验采集范式下测第 期 石 鹏: 基于多元经验模态分解的多元多尺度熵静态平衡能力评估试集中三种平衡功能等级的实验者的数量都为 ,表中结果是各实验采集范式下测试集中各平衡功能等级评估正确的数量表 四种实验采集范式下两种分类器识别结果均值正常 轻度 重度 识别率 正常 轻度 重度 识别率睁眼闭眼睁眼站立海绵垫闭眼站立海绵垫总计由表 中可看出, 在不同实验范式下各项识别率都比 高,即以 作为特征时,为本文 中 人 体 静 态 平 衡 能 力 评 估 的 最 优 分 类 方法从表中还能够看出,在对轻度平衡功能障碍的实验者进行识别时两种分类模型的识别结果都比识别另外两种平衡能力的实验者的识别效 果 差 很 多,即 轻 度 平衡功能障碍的患者最难以识别 同时,两种分类算法下睁眼实验采集范式在四种实验采集范式中的整体识别率都是最低的,这表明相同其他条件下在睁眼实验采集范式下人体静态平衡能力最难 以 评 估,而 其 他 的 实验采集范式都是加入了一些干扰 实 现 的,即 在 加 入 干扰后人体静态平衡能力的评估更加准确应用测试本文应用所述方法开发了多模态生物信息采集平台系统和平衡功能障碍评估子系 统,能根据采集的多模态信息对受试者的平衡功能进 行 评 估在 武 警 浙 江总队杭州医院康复科医生的指导 下,选择由医用量表评级为平衡功能障碍的患者 人,组成实验组另选择与实验组患者在年龄身高体重性别等近似的 位健康人组成相应对照组 由于上面分析得出闭眼实验采集范式 下 人 体 静 态 平 衡 能 力 评 估 准 确 率 更 高 的 结论,因此在本次实验应用所研发系统对受试对象完成闭眼直立平衡功能测试实验,评估的结果与医用量表评估结果一致度的平均 值 如 表 所 示,由 实 验 结 果可知,本文开发的软件能够基本实现对人体静态平衡能力的评估表 实验评估结果与医用量表评估结果的一致度评估项目 等级 平均一致度 实验次数平衡功能正常轻度障碍重度障碍结论本文针对人体静态平衡能力 评 估 问 题,提 出 了 针对多模态信号的基于多元经验模态分解的多元多尺度熵特征提取方法运用 和 分析了本文方法与两种传统的同类特征提取方法的优劣,同 时 使 用提出的特征对比了两种分类算法在评估人体静态平衡能力时的优劣实验结果表明,基于多元经验模态分解的多元多尺度熵特征提取方法与 能够准确有效的评估人体静态平衡能力,并且得出 轻 度 平 衡 功 能 障 碍的患者最难识别和加入干扰能够使评估效果更好的结论本文仅对三种平衡状况实验者的数据进行了研究,后续研究将进一步对平衡等级进行细分,实现更全面更精准的人体静态平衡能力评估参考文献[]王淼,胡乐星论老年人跌倒与踝关节平衡能力的相关变化[]按摩与康复医学, ,( ) :,[], ,( ) : ()[]施雪琴不同年龄阶段青少年静态平衡机能研究[]南京: 南京师范大学,[] , :( )[] , , ,:[], :[]任妍妍正常人静态平衡功能的分析及评价系统的初步建立[]合肥: 中国科学技术大学,[] ,: ( )电 子 学 报 年[] , ,[], ,( ) :[]王红梅,徐秀林人体动静态姿势平衡能力测试的理论与应 用[]中 国 组 织 工 程 研 究, ,( ) :,[], ,( ) :( )[] , , ,[], ,( ) :[]李常青,沈林勇,吴曦,等人体静态平衡稳定性测量系统及其应用[]计量与测试技术, ,( ) :, , ,[] , ,( ) : ( )[]王晓玲,陈峰,王勇,等膝骨关节炎患者静态平衡能力的影响因素分析[]中国全科医学, ,( ) :, , ,[] ,,( ) : ( )[] , , ,:[], ,:[] ,:[], ,( ) :[][], ,( ) :[] , , ,:[] ,,:[] ,[] ,,( ) :[]王惠娟,张盛全,刘夏,等动态平衡仪与 量表用于评定偏瘫患者平衡功能的相关性分析[]中国康复医学杂志, ,( ) :, , ,[], ,( ) : ()[] , , ,:[], ,( ) :[][], ,:[] , , ,[] , ,( ) :[] , ,[] , :[] , [], ,( ) :作者简介石 鹏 男 年 月 出 生,安 徽 亳 州人现为杭州电子科技大学研究生,研究方向为生物医学信号处理模式识别:张启忠 男 年 月 出 生,浙 江 金 华人现为杭州电子科技大学副教授,主要研究方向为生物医学信息检测 模 式 识 别 机 器 人技术

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