基于极限学习机的脑卒中后上肢康复Brunnstrom分期系统
为了最大程度上减少人为因素对康复评定结果的影响，以及实现康复治疗的个体化和精细化，本文提出了一种脑卒中后偏瘫患者上肢运动功能智能评定系统。因为与其它的评定方法相比，Brunnstrom分期评定法把肌力改善与运动模式转换相结合对大多数脑卒中患者可以反映其运动功能的恢复情况，而且内容精简，评定过程时间短，所以系统中选用该评定法作为脑卒中偏瘫上肢康复评定的标准。通过对采集到的脑卒中患者运动数据进行分析，再利用极限学习机(Extreme LearningMachine,ELM)建立Brunnstrom分期模型，从而实现对脑卒中偏瘫患者的运动功能进行智能分期评定。并提出了验证该系统可行性的实验方案，通过对比验证实验证实了该方法的可行性。
脑卒中 上肢偏瘫 康复治疗 极限学习机 疗效评价
王跃 宋晓峰 郁磊 王计平 方强 傅建明
南京航空航天大学 210016 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 215163 嘉兴市第二医院康复医学中心 314000
国内会议
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2012-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）