【摘 要】
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本文旨在采用表面肌电信号无创性方法诊断和评判膝骨性关节炎,以在早期能够预防和治疗膝骨性关节炎,改善生活质量。在研究中,采集了对照组和膝骨性关节炎患者水平行走时下肢
【机 构】
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福州大学电气工程与自动化学院,福建省医疗器械和医药技术重点实验室
【基金项目】
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福建省自然科学基金项目(2009J01280);福建省教育厅资助项目(JD08018);福建省中西医结合老年性疾病重点实验室开放课题及陈可冀中西医结合发展基金资助项目(2008J1004-53CKJ2008090)
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本文旨在采用表面肌电信号无创性方法诊断和评判膝骨性关节炎,以在早期能够预防和治疗膝骨性关节炎,改善生活质量。在研究中,采集了对照组和膝骨性关节炎患者水平行走时下肢的股外侧肌,股内侧肌,股二头肌和半腱肌的表面肌电信号。利用表面肌电信号建立自回归(AR)模型,提取AR模型参数为特征向量训练BP神经网络,并通过神经网络诊断膝骨性关节炎。实验表明,基于BP神经网络分类器可以得到较好的结果,正确率可达到88%以上。
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