李晓理 黄红拾 王杰 于媛媛 敖英芳

前交叉韧带断裂后足底压力特征的聚类分析

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运动过程中,人体的步态特征可以在足底压力图像上有准确的记录,而这也就可以成为判断步态正常与否的一条有效依据.通过一组压力传感器阵列获取人体运动过程的足底压力分布数据,提取步态的运动学和动力学特性.在此基础上,采用极限学习机(Extreme learning machines,ELM)神经网络聚类算法对足底压力数据进行分析,完成正常与异常步态的分类辨识工作.本文从实际临床数据出发,对前交叉韧带断裂患者进行步态分析,并据医生的临床诊断结果进行校验.该方法在步态分析上取得了较为良好的效果,仿真结果表明了其有效性.

足底压力,步态特征,极限学习机神经网络,前交叉韧带断裂,聚类分析

人体的足部虽小,却也是一个极为重要而复杂的结构.每一步行走在足底产生的压力都是十分巨大的.众所周知,当腿足受伤后,人体的行走就会受到一定的影响,这种变化也会有肉眼可见的直观呈现;而经常为大家所忽视的是,这些异常也会导致人体每一步行走的足底压力产生相应的变化.足底压力图像是人体行走信息的一个极为重要的载体.对人体运动过程的足底压力与压强分布进行分析,可以获知运动的一系列步态特征;在此基础上进行进一步的分析可以获知人体的健康情况.当然不同损伤不同病症对……