本文選題：膝關(guān)節(jié)擺動信號 + 多重分形��； 參考：《信號處理》2017年03期

【摘要】：膝關(guān)節(jié)擺動(VAG)信號是膝關(guān)節(jié)在屈伸活動時由于接觸摩擦所產(chǎn)生的振動,它能夠反映髕骨軟化癥、半月板損傷和交叉韌帶損傷等膝關(guān)節(jié)損傷疾病的特征與狀態(tài),正逐步得到臨床醫(yī)學(xué)的重視。本文依據(jù)多重分形去趨勢波動方法,定量分析了正常和異常VAG信號的特性,提取了分形標(biāo)度指數(shù)、多重分形譜極值點、廣義分形維數(shù)和時頻信息熵值等特征信息,并采用支持向量機(jī)對正常和異常VAG信號進(jìn)行分類,得到較高的分類準(zhǔn)確率,對于膝關(guān)節(jié)損傷疾病的無創(chuàng)檢測和輔助診斷具有重要意義。
[Abstract]:The VAGG signal of knee joint is the vibration caused by contact friction during flexion and extension of knee joint. It can reflect the characteristics and status of knee joint injury such as patellar malacia, meniscus injury and cruciate ligament injury. It is gradually getting the attention of clinical medicine. In this paper, the characteristics of normal and abnormal VAG signals are quantitatively analyzed according to the method of multifractal detrend fluctuation, and the characteristic information such as fractal scale index, multifractal spectral extremum, generalized fractal dimension and time-frequency information entropy are extracted. Support vector machine (SVM) is used to classify normal and abnormal VAG signals to obtain higher classification accuracy. It is of great significance for noninvasive detection and auxiliary diagnosis of knee joint injury diseases.
【作者單位】： 大連理工大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)部;大連大學(xué)附屬中山醫(yī)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61172108,61139001,81241059,61671105)
【分類號】：R684

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本文編號：1970068