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一种基于深度学习对膝关节摆动信号的分类方法
- 专利权人:
- 大连理工大学
- 发明人:
- 邱天爽,杨佳
- 申请号：
- CN201910676157.9
- 公开号：
- CN110313900A
- 申请日:
- 2019.25.07
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 一种基于深度学习对膝关节摆动信号的分类方法,属于涉及医学及生理信号的分析与分类技术领域。采用中值滤波和小波变换的方式对脉搏波信号进行预处理,在时域和时频域方面对脉搏波信号进行分析,提取特征参数。利用深度学习的方法进行样本训练,获取建立预测模型进行分类识别,从而分类膝关节健康状况、不同膝关节疾病、严重程度等级及术后患者恢复等级。通过该模型设计可实际应用的膝关节内部信息分类识别装置。本发明的分类效果性能良好,对膝关节健康状况、不同膝关节疾病、严重程度等级及术后患者恢复状况的分类识别具有良好的准确度。本发明通过便携的膝关节摆动信号采集装置即可进行分类识别,有助于改善膝关节疾病判断、分类识别的便携性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
