基于步态特征的认知障碍量化评估方法研究

作     者：陶帅 胡泓彬 孔丽文 吕泽平 汪祖民 赵洁 刘爽 TAO Shuai;HU Hongbin;KONG Liwen;LYU Zeping;WANG Zumin;ZHAO Jie;LIU Shuang

作者机构：大连大学大连市智慧医疗与健康重点实验室辽宁大连116622 国家康复辅具研究中心附属康复医院神经内科北京100176 大连大学研究生院辽宁大连116622 大连大学附属中山医院神经内科辽宁大连116001 天津大学医学工程与转化医学研究院天津300192 

出 版 物：《生物医学工程学杂志》 (Journal of Biomedical Engineering)

年 卷 期：2024年第41卷第2期

页      面：281-287页

核心收录：

学科分类：0710[理学-生物学] 0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 0402[教育学-心理学(可授教育学、理学学位）] 1002[医学-临床医学] 1001[医学-基础医学(可授医学、理学学位)] 0903[农学-农业资源与环境] 0901[农学-作物学] 100203[医学-老年医学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 10[医学] 

基　　金：国家重点研发计划(2018YFC2001700,2023YFC3605300) 大连大学学科交叉项目(DLUXK-2023-QN-004) 

主　　题：认知功能障碍 轻度认知障碍 步态分析 机器学习 随机森林算法 

摘      要：阿尔兹海默症(AD)是一种常见且危害严重的老年痴呆病,但对其早期轻度认知障碍的检测与治疗有助于减缓痴呆症的进展。近年来有研究表明认知功能与运动功能和步态异常之间存在关系。本研究从国家康复辅具研究中心附属康复医院招募了302例受试者,按照纳入与排除标准最终纳入193例受试者,其中137例为轻度认知障碍患者(MCI),56例为健康对照者(HC)。使用可穿戴设备采集参与者在单任务(自由行走)、双任务(倒数100)时的步态参数。将步态周期、运动学参数、时间-空间参数等步态参数作为研究重点,使用递归特征消除法(RFE)选择重要特征,将受试者的MoCA分数作为响应变量,建立了一种基于步态特征量化评估认知水平的机器学习模型。研究结果显示,足趾离地角度和足跟着地角度这两种时间-空间参数作为评估认知水平的标志物具有重要临床意义,未来或对预防或延缓AD的发生具有重要的临床应用价值。