[发明专利]一种辅助筛查半月板损伤的步态分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及医疗领域，尤其是一种辅助筛查半月板损伤的步态分析方法。

背景技术

半月板为纤维软骨板，内、外侧各一，呈半月形，位于胫骨平台和股骨内、外侧骸之间，半月板有内、外两缘，前、后两角。半月板损伤是一种以部分患者有打软腿或膝关节交锁现象，股四头肌萎缩，膝关节间隙固定的局限性压痛为主要表现的膝关节疾病。半月板损伤多由扭转外力引起，当一腿承重，小腿固定在半屈曲、外展位时，身体及股部猛然内旋，内侧半月板在股骨与胫骨之间受到旋转压力，而致半月板撕裂。半月板的上面凹陷，下面平坦，近似楔状，嵌于关节间隙内，是稳定膝关节的复杂结构中不可缺少的部分。半月板具有弹性，在关节运动时可减少震荡。当膝关节屈伸时，半月板凹面与股骨之间发生移动；当膝关节旋转时，半月板下面与胫骨平台之间发生移动，因此半月板的损伤多发生于其下面。当前的医学研究结果表明，当发生半月板损伤时，膝关节角度、位移、接触力和力矩等步态参数会产生显著的改变，从而导致患者步态异常。

步态分析技术作为一门新兴的技术，将生物力学、运动学及解剖学相结合，可以较好的完成半月板损伤患者行走姿态的检测。一个人的步态，可以从一个侧面反映出人的病变特征，特别是对下肢的骨、关节、肌肉和韧带的正常度做出客观的评价。通过对步态进行分析，探讨步态动作中包括关节角度、位移、力、力矩及功率等运动学与动力学相关变量，可以方便简单、非侵入地帮助医生科学地进行病因分析和辅助筛查、病情诊断、疗效评定、指导患者行走训练，在下肢膝关节疾病治疗中应用广泛。

目前，磁共振成像(magnetic resonance imaging，MRI)是最好的影像学诊断方法，关节镜手术是诊断和治疗半月板损伤的“金标准”。但是二者都存在一定的缺陷，例如，二者的费用都较为昂贵；关节镜手术属于有创检测；带有心脏起搏器的患者或有某些金属异物的部位不能作MRI的检查；多数MRI设备检查空间较为封闭，且扫描时间相对较长，部分患者因恐惧不能配合完成检查。随着社会生活、劳动以及运动水平等方面的转变，半月板损伤在发病年龄、职业分布等方面也发生了较大改变，越来越多的膝关节半月板损伤患者逐渐接受膝关节镜手术的微创检查治疗，对于手术的期望也随之增加。因此对于临床诊断为半月板损伤的患者，如何进一步提高术前诊断和筛查的准确性、提高手术疗效日益成为临床医生关注的目标。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的是：提供一种对非线性步态系统动态进行建模，并基于这两类人群之间在步态系统动力学上的差异进行区分，以实现辅助筛查检测半月板损伤的步态分析方法。

本发明所采用的技术方案是：一种辅助筛查半月板损伤的步态分析方法，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。

进一步，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。

进一步，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。

进一步，所述步骤B中的未知非线性步态系统动态建模表示为：