[发明专利]一种基于svm的步态功能评估模型的构建方法

说明书

本发明提出了一种基于svm的步态功能评估模型的构建方法，包括以下步骤：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；将采集到的步态特征数据形成原始矩阵X，并确定原始矩阵X的相关系数矩阵R；求出R的特征方程det(R‑λE)＝0的特征根λj；确定主成分个数m，然后确定m个相应的单位特征向量；根据单位特征向量及原始矩阵确定主成分矩阵；根据主成分矩阵确定步态功能评估模型。本发明通过对原始数据进行变换，根据变换后的主成分矩阵建立步态功能评估模型，去掉了冗余的对预测结果影响不大的参数而最大限度地保持了原有步态特征数据的信息，使得所建立的模型更准确，从而可科学、客观、准确、直观地对步态功能进行评估。

技术领域

本发明涉及运动数据处理及评估技术领域，具体涉及一种基于svm的步态功能评估模型的构建方法。

背景技术

步态是人体行走的姿态，其中包括了人体躯干、上肢以及下肢的运动和配合。在工程领域，对于步态的功能评估是步态分析中的一个重要内容，在临床上，它可以帮助临床医生了解患者是否存在平衡功能障碍，找出引起功能障碍的原因，判断治疗手段是否有效；在日常生活中，人们对步态功能评估的研究，可以规避摔倒的风险，降低摔倒带来的生命威胁和身体损伤。另外，步态功能评估可反映运动功能的健全与否，对于健康人，尤其是老人和儿童，以及运动功能障碍的病人的生活和安全非常重要。

目前，步态功能评估方法中采用的通常是常规参数(如单侧下肢运动功能的评定中使用时相百分比、关节角度、关节角速度、加速度等)和肌肉特征(如肌肉收缩程度及其力学特性参数等较微观的肌肉运动特征)这两种评定指标以及第三类评定指标(如表征步行对称性质的步长对称指标、地面反力对称指标，表征下肢动作执行情况基于fitts定律的对称指标等)，这种通过单个参数的比较从而对个体进行总体评价的方法无法客观、准确地反应待测试者的真实信息；另外，这种评估方法在步态功能分析方面大多依赖医生的经验以及患者自身的感觉来评估，缺乏科学性，结果有可能会严重失实。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出一种基于svm的步态功能评估模型的构建方法，克服了现有技术中凭个人经验判断对步态功能进行评估时主观性过强的缺点，也避免了现有技术中仅通过单个参数的比较对个体进行总体评估时无法客观、准确地反应待测试者的真实信息的问题。

本发明的技术方案是这样实现的：一种基于svm的步态功能评估模型的构建方法，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，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，将采集到的步态特征数据形成原始矩阵并确定原始矩阵X的相关系数矩阵R，其中，x_1j～x_ij表示其中一个步态特征的数据组，j＝1,2,3…j；x_i1～x_ij表示其中一人的所有步态特征数据，i＝1,2,…,i；

步骤30，求出R的特征方程det(R-λE)＝0的特征根λ_j，其中λ₁≥λ₂≥λ₃…≥λ_j≥0；

步骤40，确定主成分个数m，然后确定m个相应的单位特征向量β_m，其中m＝1,2,…,m；

步骤50，根据单位特征向量β_m及原始矩阵确定主成分矩阵Z；

步骤60，根据主成分矩阵Z确定svm分类器模型，所述svm分类器模型为步态功能评估模型。

可选的，步骤30中，相关系数矩阵R的表达式为：