CN119480119A 基于可穿戴设备的帕金森病患的运动障碍识别方法及设备 （深圳市埃微信息技术有限公司）

区南山街道兴海大道3046号香江金融基于可穿戴设备的帕金森病患的运动障碍了基于可穿戴设备的帕金森病患的运动障碍识2S3：基于匹配指数以及所述用户的基础运动参数S5：将用户与参考样本的运动特征指标进行匹配2.如权利要求1所述的基于可穿戴设备的帕金森病患的运动障碍识别方法，其特征在3.如权利要求2所述的基于可穿戴设备的帕金森病患的运动障碍识别方法，其特征在计算所述基础参数向量与参考数据库中每条历史数据的第一特征向量之间的匹配指4.如权利要求3所述的基于可穿戴设备的帕金森病患的运动障碍识别方法，其特征在;其中，S表示基础参数向量与参考数据库中任一条历史数据的第一特征向量之间的匹;35.如权利要求4所述的基于可穿戴设备的帕金森病患的运动障碍识别方法，其特征在从用户静止时手腕处的加速度数据中截取出第一震计算第一震颤数据段中加速度数据的均值，并将第一震采用带通滤波器对第一震颤数据段进行滤波所述头部转动频率、头部转动幅度的提取方法如下：从用户静止时头所述姿势偏移指数的提取方法如下：提取用户静止时在竖直方向上的胸部加速度数6.如权利要求5所述的基于可穿戴设备的帕金森病患的运动障碍识别方法，其特征在所述组合特征指标包括起始延迟、运动持续时间；所述起始延迟为用7.如权利要求6所述的基于可穿戴设备的帕金森病患的运动障碍识别方法，其特征在计算第二震颤数据段与第三震颤数据段在不同提取第二震颤数据段与第三震颤数据段间的最大互相令第二震颤数据段与第三震颤数据段间的最大互相关系数为，对应的滞后时间为8.如权利要求7所述的基于可穿戴设备的帕金森病患的运动障碍识别方法，其特征在从用户走动时手腕处的加速度数据中截取出第一运动数据段；从用计算第一运动数据段与第二运动数据段在不同4提取第一运动数据段与第二运动数据段间的最大互相令第一运动数据段与第二运动数据段间的最大互相关系数为，对应的滞后时间为9.如权利要求8所述的基于可穿戴设备的帕金森病患的运动障碍识别方法，其特征在S501：将用户的运动特征指标、震颤同步指数、运S504：提取与所述运动特征向量之间相似度最大的数据处理模块配置有匹配指数计算公式和惩罚因子取值策略，识别模块用于进行用户与参考样本的运动特征指标的匹配，得到用户5[0004]如授权公告号为CN111544006B的中国专利申请公开了帕金森病人运动障碍量化[0005]如公开号为CN115346670A的专利申请公开了一种基于姿态识别的帕金森病评级骼关键点坐标构成的时间序列；根据国际运动障碍学会统一帕金森病评定量表MDS_UPDRS将每一帧图像的人体骨骼关键点坐标构成的时间序列转换成该运动视频所对应的动作质6特征指标确定用户的震颤同步特征与运动协调能力；所述运动特征指标包括震颤特征指[0016]作为本发明所述基于可穿戴设备的帕金森病患的运动障碍识别方法的一种优选[0019]作为本发明所述基于可穿戴设备的帕金森病患的运动障碍识别方法的一种优选[0021]计算所述基础参数向量与参考数据库中每条历史数据的第一特征向量之间的匹[0023]作为本发明所述基于可穿戴设备的帕金森病患的运动障碍识别方法的一种优选[0025]其中，S表示基础参数向量与参考数据库中任一条历史数据的第一特征向量之间7[0028]作为本发明所述基于可穿戴设备的帕金森病患的运动障碍识别方法的一种优选[0037]作为本发明所述基于可穿戴设备的帕金森病患的运动障碍识别方法的一种优选[0039]作为本发明所述基于可穿戴设备的帕金森病患的运动障碍识别方法的一种优选[0042]提取第二震颤数据段与第三震颤数据段间的最大互相关系数以及对应的滞后时8[0044]作为本发明所述基于可穿戴设备的帕金森病患的运动障碍识别方法的一种优选[0047]提取第一运动数据段与第二运动数据段间的最大互相关系数以及对应的滞后时[0048]令第一运动数据段与第二运动数据段间的最大互相关系数为C:，对应的滞后时[0049]作为本发明所述基于可穿戴设备的帕金森病患的运动障碍识别方法的一种优选运动协调能力得到用户的运动障碍识别结果的[0055]第二方面，本发明提供一种基于可穿戴设备的帕金森病9[0065]图1为本发明提供的基于可穿戴设备的帕金森病患的运动障碍识别方法的流程定性降低等情况具有重要作用。[0082]计算所述基础参数向量与参考数据库中每条历史数据的第一特征向量之间的匹[0084]其中，S表示基础参数向量与参考数据库中任一条历史数据的第一特征向量之间p,与q,之间差距的最小阈值，由本领域技术人员基于实际需求设量之间对应元素之间的差值累计最小；另一方面，通过调节系数n以及惩罚因子ci的调间差值过大，从而保证了匹配指数较大的第一特征向量与基础参数向量之间的相似度较于上述匹配指数的筛选得到的每一个参考样本对应的人员的基础运动能力均与被测用户[0103]帕金森病患者的某些运动障碍涉及到身体或肢体的旋转，如头部的不自主旋[0111]提取第二震颤数据段与第三震颤数据段间的最大互相关系数以及对应的滞后时[0113]上述震颤同步指数的赋值方法通过分析手腕处加速度计和头部陀螺仪数据之间[0114]所述运动协调能力以运动协调指数来表示；确定用户的运动协调能力的方法如[0118]提取第一运动数据段与第二运动数据段间的最大互相关系数以及对应的滞后时[0119]令第一运动数据段与第二运动数据段间的最大互相关系数为C:，对应的滞后时[0120]上述运动协调指数的赋值方法通过分析手腕处加速度计和脚踝处加速度计数据互相关阈值且对应的滞后时间接近0（小于预设的第二滞后阈值说明用户走动时手脚[0132]特征指标模块基于用户的运动数据提取用户的运动特征指标，包括震颤特征指[0134]