基于压缩感知与穿戴式传感器网络的量化康复评定研究

摘要：

康复评定是临床康复治疗中的重要环节,然而目前常用的临床量表主要存在两个缺点:(1)受主观因素影响较大;(2)存在“天花板”效应.因此,本文结合压缩感知与穿戴式传感器网络,提出了一种新的量化评定方法.首先,在传感器节点端,加速度信号在传输前经过压缩,从而降低传输功耗;其次,在计算机端,利用压缩感知重构算法对压缩信号进行恢复;最后,提取加速度信号特征,并建立量化评定模型.实验结果表明,该方法可以大大减少传输的数据量,同时,量化评定模型的精度可以满足临床要求,具有一定的应用价值.

关键词： 脑卒中 量化评定 压缩感知 穿戴式传感器网络

作者: 郁磊 郭立泉 王计平 熊大曦

作者单位: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,215163;中国科学院大学,100049 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,215163

会议类型: 国内会议

会议名称: 2015年中国生物医学工程联合学术年会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 1-6

在线出版日期: 2015-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）