基于智能康复鞋的跌倒风险评估和系统设计
欧建林1
颜艺凤2
陈芳婷3
欧阳辉1
卢建亮1
廖成强4
关烨羿4
梁智浩4
陈卓铭1
1.暨南大学附属第一医院康复医学科(广东 广州 510630)2.漳州卫生职业学院(福建 漳州 363000)3.中山大学附属第六医院康复医学科(广东 广州 510655)4.华南理工大学(广东 广州 510641)
摘要：目的 利用柔性传感器的足底压力测量技术、计算机特征提取、机器学习开发模型,设计智能鞋跌倒风险评估系统.方法 根据人体足部生物力学,设计基于足底压力的智能鞋跌倒风险评估系统,以Berg量表 40 分为界区分高低跌倒风险组,根据弱足假说进行特征提取与模型开发,特征选择方法包括滤波法(filter)、包装法(wrapper)和嵌入法(embedded),采用LogiR、KNN、SVM、DT、RF、GBDT以及AdaBoost机器学习模型对输入特征进行跌倒风险分类评估,最后通过采集 48 例拥有独立行走能力的老年人的足底压力数据进行临床验证.结果 经过特征选择、分类器选择和超参数调整,选择了最优模型,其准确率为87.5%,敏感度为100%,特异度为75%,阳性预测值为 80%,阴性预测值为 100%.结论 该智能鞋跌倒风险评估系统,是康复评估与计算机结合的临床应用,方便快捷,具有较大的应用前景.
关键词：智能康复鞋跌倒风险诊断系统设计
分类号：R49(康复医学)R496(康复医学)
资助基金：国家重点研发计划(2020YFC2005700)广东省医学科研基金项目(A2023353)广东省中医药局科研项目(20242015)广州市科技计划项目(202201020082)
论文发表日期：2025-03-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 350-356 )
英文信息