帕金森病冻结步态自动检测及干预系统设计及实现

作     者：肖文锦 

作者单位：东南大学 

学位级别：硕士

导师姓名：汪丰;叶欢

授予年度：2022年

学科分类：1002[医学-临床医学] 100204[医学-神经病学] 10[医学] 

主      题：帕金森病 可穿戴 冻结步态检测 冻结步态干预 

摘      要：帕金森病(Parkinson s Disease,PD)是世界第二大神经退行性疾病,其典型症状包括震颤、运动迟缓、肌强直、姿势不稳和步态异常等,其中,冻结步态(Freezing of Gait,FOG)是中晚期帕金森病患者发病率最高的运动症状,不仅严重影响患者的行动能力,而且很可能造成跌倒,具有致残性。冻结步态可通过一些干预手段减轻或解除,如视觉干预、听觉干预、躯体感觉干预等,尽管市场上已有一些冻结步态干预设备,但干预手段单一,并且需要手动控制干预装置的启停,只适合在医院或实验室环境下使用,无法满足患者日常生活中的康复训练和跌倒预防需求。本文对冻结步态检测算法进行了研究。基于Matlab对冻结步态信号进行时域和频域分析,提取了共计7个时、频域特征,通过特征融合实现了冻结步态的准确检测。与仅使用冻结指数相比,使用融合特征显著提高了检测性能,在公开数据集上的准确性、灵敏性和特异性分别为96.62%、90.03%和88.18%。为验证算法在临床数据上的表现,本文根据冻结步态的发病机制设计了诱发实验,在合作医院采集了共计16例患者数据,实验期间共发生了105次冻结步态事件,算法在自建数据集上的准确性、灵敏性和特异性分别为94.28%、92.07%和90.82%。本文设计并实现了一套冻结步态自动检测及智能干预系统。系统兼具实验模式和独立工作模式,通过激光发射器和蜂鸣器实现了视觉和听觉干预,基于C语言实现了冻结步态的实时检测、干预装置的智能控制以及实验模式下的冻结步态事件标记功能。本文使用上述系统进行临床数据采集实验,首先对冻结步态干预进行了研究,与单一干预手段相比,视听觉联合干预手段对几乎所有患者都表现出更显著的冻结步态解除和步态质量改善效果,并且激光线间距约为一个步长、听觉提示音频率约为正常步频的1.1倍时效果最佳;接下来对系统进行综合测评,结果表明,系统能够检测到绝大多数冻结步态事件,智能干预不仅使患者冻结步态持续时间显著缩短,而且转身速度、步频和步幅均有一定提升,冻结步态程度越严重的患者,对系统的评分越高。