膝關節擺動信號的檢測與分析

《膝關節擺動信號的檢測與分析》是依託廈門大學，由吳雲峰擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：膝關節擺動信號的檢測與分析
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：吳雲峰
• 依託單位：廈門大學

項目摘要

膝關節擺動信號檢測是一種測量膝關節在腿部擺動過程中發出的音頻信號和加速信號的無創檢查手段。本申請項目最佳化了該檢測系統的配置，深入分析了與膝關節退行性變化龍洪和半月板損傷相關的信號特徵，為膝關節損傷的計算機輔助診斷方法提供了新思路。首先，充分利用感測器技術和無線通信技術實現了檢測系統的高性能化和便攜化；其次，通過獨立成分分析和匹配濾波等信號處理方法，深入研究膝關節退行性變化與半月板撕裂病患的擺動信號在時域、頻域和統計上的顯著特徵，從病理學和生物力學角度總結成因，並根據信號的病理性特徵建立專家系統，利用機器學習算法實現病患信號的智慧型篩選和計算機輔助診斷。本項目有助於進一步推動膝關節擺動信號檢測系統的完善化和成熟化，為提取擺動信號的特徵來識別膝關節的具體受損情況提供了理論和實驗依據，對提高該無創檢查手段的有效性具有重要意義。

結題摘要

本項目在建立膝關節擺動信號檢測系統的基礎上，提出了將集成經驗模態分解和去趨勢波動分析算法相結合的隨機噪聲殃章殃和運動偽差消除方法，設計了可用於去除基線漂移干擾的分級滑動平均組合濾波器，提高了採集信號的品質，最佳化了信號檢測系盼記備微統的配置，並建立了實驗信號資料庫。在信號分析方面，項目組成員通過國際合作，採用分形模型等非線性分析方法對膝關節擺動信號在時域和頻譜上的自相關變化特性進行了參數建模，計算了信號能量譜密度的分形特徵。隨後通過非參數方法建立了信號的機率密度統計模型，並深入研究了廈踏頸膝關節炎症病人擺動信號分布的偏斜度和峰度特徵的顯著差異情況。本項目還提取了膝關節擺動信號的平均包絡幅度參數，計算了表徵信號複雜度特點的分形尺度指標，並虹妹擔比較了髕骨軟骨軟化和半月板損傷等病人信號的顯著性波動特徵。在信號分類方面，本項目結合高斯核密度估計方法，提出了基於協方差矩陣的多維信號特徵的密度建模和分布估計方法，採用貝葉斯決策法譽放櫻、徑向基函式神經網路、支持向量機和K近鄰聚類等統計方法對正常受測者和膝關節損傷病人的擺動信號進行分類。在此基礎上設計了適合與膝關節擺動信號分類的多分類器融合系統，通過引入拉格朗日乘子和凸集最佳化方法求解帶約束條件的二次規劃問題，提出了動態加權的分類器融合算法，有效提高了膝關節擺動信號夜贈項煉的分類準確率。本項目的成果為提取擺動信號的特徵來識別膝關節的具體受損情況提供了理論和實驗依據，對提高膝關節炎症檢測的性能具有重要意義。本項目總計發表SCI收錄的國際期刊論文13篇，國際會議論文9篇（其中EI收錄7篇），發表專著1部，項目負責人吳雲峰副教授入選2013年福建省高等學校新世紀優秀人才計畫，同年當選IEEE高級會員，獲得2014年CSC-IBM中國獎研金、2012年廈門大學校級獎教金，培養碩士研究生8人，指導學生參加各級學業競賽獲獎共5項。