【摘 要】
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目的:采用可穿戴设备和支持向量机(SVM)客观评估UPDRS运动迟缓中手指拍打试验的评分结果,期望获得运动迟缓的客观得分,消除临床上的不一致评价结果。方法:本研究收集了40例受试者双手的手指拍打试验数据共79条作为研究对象;数据采集采用两个便携式运动传感器,安装在受试者拇指和食指上,受试者被要求执行30秒的手指拍打试验,同时,在临床上使用统一UPDRS量表中手指拍打项目进行评分。随机选取其中的60
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目的:采用可穿戴设备和支持向量机(SVM)客观评估UPDRS运动迟缓中手指拍打试验的评分结果,期望获得运动迟缓的客观得分,消除临床上的不一致评价结果。方法:本研究收集了40例受试者双手的手指拍打试验数据共79条作为研究对象;数据采集采用两个便携式运动传感器,安装在受试者拇指和食指上,受试者被要求执行30秒的手指拍打试验,同时,在临床上使用统一UPDRS量表中手指拍打项目进行评分。随机选取其中的60条作为训练数据,19条作为预测数据,选择准确度作为评估最佳模型的默认指标,并计算了包括召回率,kappa系数,F1-score和均方误差(MSE)在内的指标,使用支持向量机(SVM)构建模型,对比两个传感器的不同维度以及数据的时长对于模型的影响。结果:共记录双手79项评估,其中14项为0分,35项为1分,20项为2分,10项为3分。结果显示在测试集中正确率为73.7%,其中0s-10s正确率为47.4%,10s-20s正确率为84.2%,20s-30s正确率为63.2%,结果显示10s-20s正确率最高,因此提示采集数据的时长至少为20s,且应以第二段数据(10-20秒数据)作为评价时段。其次我们比较了第二段数据中,两个传感器的不同维度对模型准确度的影响,本实验只比较单个传感器的不同维度是否对模型有影响,结果显示Y2+Z2通道准确率最高为68.4%。因此,提取食指及拇指上2个传感器所有维度的数据作为特征输入后,SVM模型正确率较高。结论:在我们的研究中,展示了基于传感器和SVM分类方法来客观评估FT,并得到了一致性评价,结果显示全时段评估正确率为73.7%,第二时段(20-20秒)准确率最高为84.2%,结果表明,使用运动传感器和SVM分类方法,采用2个传感器及10-20秒采集时间,可有效对UPDRS评分手指拍打试验进行分级。
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