基于表面肌電信號的小兒腦癱步態(tài)活動段檢測研究
[Abstract]:The surface electromyography (SEMG) of the lower limbs of children with cerebral palsy was used to analyze the characteristic parameters of gait movement in order to evaluate the clinical severity of children with cerebral palsy. Firstly, the synthetic contour method (IP), sample entropy (Samp en) and smooth nonlinear energy operator (SNEO) were used to detect the SEMG signals when the lower extremity gastrocnemius muscles were activated. The accuracy and operation time of these algorithms are compared and studied. Finally, the SNEO algorithm with better performance is determined, and then the SEMG signal of children with cerebral palsy is measured. Gait movement segment was detected and calibrated. The results show that there is no significant difference in the accuracy of the three algorithms in the division of SEMG gait segments, but the Sneo algorithm has the advantages of fast operation speed and is suitable for gait segment detection of SEMG signals. There was a positive correlation between the degree of cerebral palsy and the average gait length of SEMG signal in children with cerebral palsy. Based on the results of this study, we suggest that we can consider the average gait length as an auxiliary quantitative index to evaluate the degree of cerebral palsy.
【作者單位】: 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與技術(shù)系;安徽交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院城市軌道交通與信息工程系;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項目(61271138)
【分類號】:R742.3
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,本文編號:2135670
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