原發(fā)性震顫（Essential Tremor,ET）是一種進(jìn)行性神經(jīng)系統(tǒng)疾病,臨床主要表現(xiàn)為上肢不自主的顫抖,嚴(yán)重影響患者的日常生活,準(zhǔn)確評(píng)估震顫水平對(duì)患者的健康管理起著至關(guān)重要的作用。目前在臨床上廣泛使用的是震顫評(píng)估表,依賴于醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)使得診斷結(jié)果存在差異,而且無(wú)法反映患者在日�；顒�(dòng)中的真實(shí)震顫水平。如何全面而準(zhǔn)確的評(píng)估患者真實(shí)的震顫水平是目前研究的難點(diǎn)。人體行為識(shí)別（Human Activity Recognition,HAR）已經(jīng)成為泛在感知領(lǐng)域的一項(xiàng)重要任務(wù),特別是在醫(yī)療和健康應(yīng)用方面,其主要目的是從可穿戴傳感器設(shè)備獲取的數(shù)據(jù)中提取人體行為知識(shí)。目前,利用人體行為識(shí)別技術(shù)進(jìn)行原發(fā)性震顫評(píng)估已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)展,但還存在以下三類問(wèn)題。首先,大部分研究工作沒(méi)有在評(píng)估患者震顫水平時(shí)考慮患者的背景活動(dòng),忽略了不同背景活動(dòng)下的震顫水平存在不一致的問(wèn)題;其次,一些研究使用健康人員的行為數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到通用的行為識(shí)別系統(tǒng),沒(méi)有考慮震顫患者的運(yùn)動(dòng)模式與健康人存在差異,模型在識(shí)別患者的行為時(shí)表現(xiàn)不好;最后,目前使用可穿戴設(shè)備進(jìn)行震顫評(píng)估的研究大多使用淺層模型,評(píng)估準(zhǔn)確性還有待提高。針對(duì)沒(méi)有考慮... 

【文章來(lái)源】：上海師范大學(xué)上海市

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

研究框架

第2章相關(guān)理論基礎(chǔ)上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文11對(duì)全面且準(zhǔn)確的評(píng)估患者的真實(shí)震顫水平起到關(guān)鍵作用。2.2.2可穿戴設(shè)備運(yùn)動(dòng)傳感器在最近的研究中被用來(lái)檢測(cè)和評(píng)估原發(fā)性震顫，這種方法被證明比傳統(tǒng)的震顫評(píng)估表更有效和客觀[50-53]。近年來(lái)可穿戴技術(shù)的快速發(fā)展為采集運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)提供了更加便捷的解決方案，大多數(shù)可穿戴設(shè)備中都嵌入了加速度計(jì)，可以在日�；顒�(dòng)中高精度的記錄人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。智能手表、智能手環(huán)[54]、智能眼鏡等可穿戴設(shè)備在很多研究中被用于日�；顒�(dòng)中監(jiān)測(cè)ET[55-57]。研究[34]已經(jīng)驗(yàn)證了使用可穿戴運(yùn)動(dòng)傳感器收集震顫波動(dòng)數(shù)據(jù)的可行性。在[58]上發(fā)表的研究使用了一個(gè)由智能手表、智能手機(jī)和遠(yuǎn)程服務(wù)器組成的便攜式系統(tǒng)來(lái)監(jiān)測(cè)ET患者的日�；顒�(dòng)，并證明了基于加速度數(shù)據(jù)的震顫分析結(jié)果與神經(jīng)病學(xué)家的震顫評(píng)估結(jié)果與之間存在很強(qiáng)的相關(guān)性。圖2-1震顫等級(jí)為4級(jí)的患者（左）和健康人（右）在畫螺旋圖時(shí)留下的樣本為了更加全面的評(píng)估患者的震顫等級(jí)，在最新的研究中設(shè)計(jì)了6種不同的背景活動(dòng)，并利用可穿戴設(shè)備采集患者在執(zhí)行動(dòng)作時(shí)產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。圖2-1展示了在使用更受影響的手執(zhí)行畫螺旋圖動(dòng)作時(shí)，震顫等級(jí)為4級(jí)的ET患者（左）和健康人（右）留下的樣本�？梢悦黠@的看出震顫患者在執(zhí)行動(dòng)作時(shí)，手臂不自主的顫抖，留下的筆跡也是彎彎曲曲的，而健康人的筆跡則是順滑流暢。使用評(píng)估表無(wú)法捕獲患者運(yùn)動(dòng)時(shí)的震顫表現(xiàn)，因此使用傳感器采集的用戶運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)來(lái)分析患者在各個(gè)背景活動(dòng)中表現(xiàn)出的震顫等級(jí)，從而全面的評(píng)估患者真實(shí)的震顫水平是研究的目標(biāo)。

上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文第2章相關(guān)理論基礎(chǔ)12(a)x軸(b)y軸(c)z軸圖2-2三種震顫等級(jí)的觸摸鼻子活動(dòng)的三軸加速度波形圖圖2-2展示了不同震顫等級(jí)的患者在執(zhí)行觸摸鼻子活動(dòng)時(shí)，三軸加速度計(jì)采集到的手腕處的時(shí)序信號(hào)。D0表示健康人的數(shù)據(jù)，并且已經(jīng)使用均值濾波器去除了信號(hào)中的隨機(jī)噪聲，D2和D3分別為震顫等級(jí)為2級(jí)和3級(jí)的患者的數(shù)據(jù)。由圖(b)和(c)可以看出在執(zhí)行觸摸鼻子活動(dòng)時(shí)震顫主要表現(xiàn)在y軸和z軸，同樣可以發(fā)現(xiàn)，隨著震顫等級(jí)的增加加速度信號(hào)的振幅和頻率也增加了，由于不同震顫等級(jí)之間的運(yùn)動(dòng)信號(hào)的形狀、振幅和頻率互不相同，需要具有較強(qiáng)泛化能力且魯棒性高的模型從數(shù)據(jù)中獲取深層次的、表征能力強(qiáng)的特征。提出的集成CNN和LSTM的深度模型Eval-net，使用多維度時(shí)序信號(hào)融合算法將三軸加速度時(shí)序信號(hào)轉(zhuǎn)換成二維的活動(dòng)張量作為輸入，能包含更多的時(shí)間特征、空間特征、信號(hào)之間的關(guān)聯(lián)特征以及長(zhǎng)時(shí)間依賴特征，利用深度網(wǎng)絡(luò)的高維度特

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]中國(guó)老年人跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估專家共識(shí)(草案)[J].   中國(guó)老年保健醫(yī)學(xué). 2019(04)
[2]2015～2100年中國(guó)人口與老齡化變動(dòng)趨勢(shì)[J]. 翟振武,陳佳鞠,李龍.  人口研究. 2017(04)



本文編號(hào)：3061261