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[2018年IEEE第20届电子健康网络、应用与服务国际会议（Healthcom） - 捷克共和国奥斯特拉瓦（2018.9.17-2018.9.20）] 2018年IEEE第20届电子健康网络、应用与服务国际会议（Healthcom） - 基于Kinect摄像头和小波变换的自动步态分析

DOI：10.1109/HealthCom.2018.8531161 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 帕金森?。≒D）研究使步态与姿势模式、跌倒风险等因素受到特别关注。人类步态包含由站立期和摆动期构成的基本步态周期。通过步态分析，我们可以从这两个阶段获取行走速度、步频和步幅等时空变量的数值。本文采用低成本、快速搭建且便携的系统采集步态信号，并提出一种结合小波分析与Kinect摄像机的新型步态相位（摆动期与站立期）自动识别方法。我们在临床环境中对6名帕金森病患者和6名健康受试者进行测试，发现该方法相较临床判断能以93%的准确率分类步态相位。该流程可使临床医生通过客观自动的数据分析，快速、简便且无创地诊断评估帕金森病患者。
作者： Beatriz Mu?oz，Juan David Arango Paredes，Yor Jaggy Casta?o-Pino，Andrés Navarro
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究将小波技术应用于步态信号，利用Kinect摄像头自动分类帕金森病（PD）患者和健康受试者站立相与摆动相的可行性。

研究成果

研究表明，与临床判断相比，小波分解能利用Kinect RGB-D传感器以93%的准确率自动检测步态相位并分析步态。该方法为帕金森病患者提供了快速、低复杂度的步态分析手段，支持其在远程医疗场景中的应用。

研究不足

该研究基于小样本量（12名志愿者）开展。步态相位分类的准确性可能因人群多样性或规模扩大而产生变化。该方法需通过与其他动作捕捉系统进行比对以进一步验证。

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