[发明专利]一种辅助筛查半月板损伤的步态分析方法

权利要求书

1.一种辅助筛查半月板损伤的步态分析方法，其特征在于：包括有以下步骤：

A、分别采集多组半月板损伤患者和健康正常人的膝关节步态特征数据，并提取步态特征变量，所采集的多组半月板损伤患者和健康正常人的膝关节步态特征数据形成训练集；

B、根据步骤1提取的步态特征变量，对训练集里半月板损伤患者和健康正常人的未知的非线性步态系统动态进行建模，采用神经网络辨识器，对未知的非线性步态系统动态的局部进行逼近；

C、利用RBF神经网络辨识器的学习训练结果建立常值神经网络，并将所学到的非线性步态系统动力学知识以常值神经网络权值的形式存储，构成训练步态模式库；

D、采集半月板损伤患者的膝关节步态特征数据，并提取步态特征变量，所采集的半月板损伤患者的膝关节步态特征数据形成测试集；

E、利用常值神经网络构建一组动态估计器，将训练步态模式库里半月板损伤患者和健康正常人所对应的非线性步态系统动力学知识嵌入到动态估计器中，把半月板损伤患者的步态特征数据与该组动态估计器做差，形成一组分类误差结果，根据最小误差计算出半月板损伤患者的异常步态。

2.根据权利要求1所述的一种辅助筛查半月板损伤的步态分析方法，其特征在于：所述步骤A和步骤D中通过光学传感器采集膝关节步态特征数据。

3.根据权利要求1所述的一种辅助筛查半月板损伤的步态分析方法，其特征在于：所述步骤A和步骤中膝关节步态特征数据包括有膝关节角度特征数据和膝关节位移特征数据，所述膝关节角度特征数据包括有膝关节股骨相对胫骨的内外旋角度、屈伸角度和内外翻角度，所述膝关节位移特征数据包括有膝关节股骨相对胫骨的前后位移特征数据。

4.根据权利要求1所述的一种辅助筛查半月板损伤的步态分析方法，其特征在于：所述步骤B中的未知非线性步态系统动态建模表示为：

$\stackrel{\·}{x}=F(x;p)+v(x;p)$

其中，x＝[x₁，…，x_n]^T∈Rⁿ为步骤A提取到的步态特征变量，p为系统常参数值，n为步态特征变量的维数；F(x；p)＝[f₁(x；p)，…，f_n(x；p)]^T为光滑且未知的非线性动态变量，代表半月板损伤患者和健康正常人的步态系统动态，v(x；p)＝[v₁(x；p)，…，v_n(x；p)]^T为建模不确定项，将二者合并为定义为一般非线性步态系统动态。

5.根据权利要求4所述的一种辅助筛查半月板损伤的步态分析方法，其特征在于：所述步骤B中采用动态RBF神经网络构造神经网络辨识器。