SHENZHEN INSTITUTES OF ADVANCED TECHNOLOGY CHINESE ACADEMY OF SCIENCES
发明人:
DU, Wenjing,杜文静,LI, Huihui,李慧慧,WANG, Lei,王磊
申请号：
CNCN2017/077677
公开号：
WO2018/170788A1
申请日:
2017.03.22
申请国别(地区):
WO
年份:
2018
代理人:
摘要：
A system (100) for classifying a lower back pain symptom based on a sample entropy, involving: performing sample entropy algorithm processing on a pre-processed multifidus electromyographic signal, and acquiring left-side and right-side multifidus electromyographic signal sample entropy characteristic values of a plurality of test subjects (S130) and calculating an average value of the left-side and right-side multifidus electromyographic signal sample entropy characteristic values of the plurality of test subjects, taking the average value as a whole characteristic parameter of each test subject, and carrying out analysis, by means of a K-means clustering algorithm, to obtain a classification result for different symptoms (S140). By means of sample entropy characteristic values extracted from multifidus electromyographic signals, obtained by means of collection, of core muscles around the vertebral column during the process of a human trunk bending, lumbar degenerative symptoms are divided, thereby providing a theoretical foundation for a method for evaluating a human muscle physiological signal system and a comprehensive human disease system. The present invention is scientific and objective, and is simple to operate and low in cost.La présente invention concerne un système (100) permettant de classifier un symptôme de douleur du bas du dos sur la base de lentropie dun échantillon, consistant : à effectuer un traitement par algorithme de lentropie dun échantillon sur un signal électromyographique de multifidus prétraité, et à acquérir des valeurs caractéristiques de lentropie déchantillon de signal électromyographique de multifidus du côté gauche et du côté droit dune pluralité de sujets de test (S130) et à calculer une valeur moyenne des valeurs caractéristiques dentropie déchantillon de signal électromyographique de multifidus du côté gauche et du côté droit de la pluralité de sujets de test, à prendre la valeur moyenne comme paramètre caractéristique global de
