[发明专利]帕金森病腿部灵活性任务评估方法及系统、存储介质及终端

权利要求书

1.一种帕金森病腿部灵活性任务评估方法，其特征在于：包括以下步骤：

获取包含帕金森病患者腿部动作的视频信息，所述腿部动作为执行腿部灵活性任务评估所需的标准动作；

基于所述视频信息获取所述帕金森病患者的骨架序列，所述骨架序列包含人体关节点坐标信息；

基于所述骨架序列构建关节时空图和关节运动时空图；

将所述关节时空图和所述关节运动时空图分别输入一个具有模型驱动的稀疏化元图卷积的时空残差注意力网络，分别获取关节流和关节运动流输出的各个评估分值下的概率值；所述具有模型驱动的稀疏化元图卷积的时空残差注意力网络包括预设数量个串联的跨域残差注意力学习模块，所述跨域残差注意力学习模块包括时空特征提取分支、空间特征建模分支和残差注意力自适应学习分支；

针对各个评估分值，计算基于所述关节流和关节运动流的权重相加融合得到的概率值，选取概率值最高的评估分值为所述帕金森病患者的腿部灵活性任务的评估分值；

基于所述骨架序列构建关节时空图和关节运动时空图包括以下步骤：

在所述视频信息的每一帧上将人体自然连接的关节点相连，并将相邻帧中相同关节点相连，以获取所述关节时空图；

对于当前帧上的关节点，将后一帧上对应的关节点坐标减去当前帧上的关节点坐标，以作为当前帧上的关节点坐标；将每一帧上人体自然连接的关节点的坐标相连，并将相邻帧中相同关节点的坐标相连，以获取所述关节运动时空图。

2.根据权利要求1所述的帕金森病腿部灵活性任务评估方法，其特征在于：获取所述人体关节点坐标信息包括以下步骤：

基于人体姿态估计模型OpenPose获取人体关节点坐标；

对所述人体关节点坐标进行min-max标准化，将坐标值映射在[0,1]的区间内，从而得到所述人体关节点坐标信息。

3.根据权利要求1所述的帕金森病腿部灵活性任务评估方法，其特征在于：所述时空特征提取分支包括模型驱动的稀疏化元图卷积单元和自适应时间注意力模块，所述模型驱动的稀疏化元图卷积单元用于对时空图进行空间建模，所述自适应时间注意力模块用于对时空图进行时间建模，所述空间特征建模分支包括模型驱动的稀疏化元图卷积单元，所述残差注意力自适应学习分支用于将高层学习到的时空特征图作为低层输入的注意力掩模，以学习判别性的时空特征。

4.根据权利要求3所述的帕金森病腿部灵活性任务评估方法，其特征在于：所述模型驱动的稀疏化元图卷积单元的权重函数进行L1正则化项的约束。

5.根据权利要求1所述的帕金森病腿部灵活性任务评估方法，其特征在于：所述具有模型驱动的稀疏化元图卷积的时空残差注意力网络的成本函数包括交叉熵项、模型驱动的稀疏化元图卷积单元中的L1正则项和权重衰减项。