基于步態(tài)運動信息進(jìn)行早期PD和ET的鑒別方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202111496002.0 申請日 -
公開（公告）號 CN114176575A 公開（公告）日 2022-03-15
申請公布號 CN114176575A 申請公布日 2022-03-15
分類號 A61B5/11（2006.01）I;A61B5/00（2006.01）I 分類 醫(yī)學(xué)或獸醫(yī)學(xué)；衛(wèi)生學(xué);
發(fā)明人 林施暖;陳生弟;凌云;任康 申請（專利權(quán)）人 深圳市臻絡(luò)科技有限公司
代理機構(gòu) 深圳市深弘廣聯(lián)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 向用秀
地址 518000廣東省深圳市南山區(qū)粵海街道粵興三道9號華中科技大學(xué)深圳產(chǎn)學(xué)研基地A座第八層A805、A806
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于步態(tài)運動信息進(jìn)行早期PD和ET的鑒別方法，包括以下步驟：數(shù)據(jù)采集：對患者的診斷數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行采集，收集多個參數(shù)信息；特征構(gòu)建：將參數(shù)進(jìn)行新的構(gòu)建，得到214個單一特征；特征選擇：首先對于每一個單一特征，計算在曼?惠特尼U檢驗下的P值；根據(jù)P值的大小選擇在統(tǒng)計上具有顯著差異的單一特征作為顯著的單一特征；然后將顯著的單一特征代入相關(guān)算法中計算AUC值，利用AUC值的大小來選取特征；模型構(gòu)建：構(gòu)建加權(quán)平均集成分類模型；模型代入：將受試者的相關(guān)數(shù)據(jù)代入至加權(quán)平均集成分類模型內(nèi)，從而對PD和ET進(jìn)行鑒別。本發(fā)明通過對收集到的相關(guān)特征進(jìn)行處理后建立模型，保證模型穩(wěn)定可靠，從而能有效對PD和ET進(jìn)行有效鑒別。