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国内刊号：51-1307/TP
国际刊号：1001-9081
发布日期:
作者：秦静, 马雪倩, 高福杰, 季长清, 汪祖民
单位：1.大连大学 软件工程学院, 辽宁 大连 116622；2.大连大学 信息工程学院, 辽宁 大连 116622；3.大连大学 物理科学与技术学院, 辽宁 大连 116622
关键词：帕金森病,步态分析,可穿戴设备,深度学习,辅助诊断
针对现有的帕金森病（PD）的诊断方法，对基于步态分析的PD的辅助诊断方法进行了综述。在临床上，常见的步态评估PD的诊断方法是基于量表的，该方法虽然简单方便，但主观性强，且对医生的临床经验要求较高。而计算机技术的发展为步态分析提供了更多的方法。首先，总结了PD以及它在步态上的异常表现。然后，回顾了基于步态分析的PD辅助诊断的常用方法，这些方法大致可分为基于可穿戴设备的和基于非可穿戴设备的：可穿戴设备体积小、辅助诊断准确率高，可长时间监测患者的步态状况；非可穿戴设备则是通过微软Kinect等视频传感器捕捉人体步态数据，避免了穿戴相关设备以及对患者行动的限制。最后，指出了现有的步态分析方法中存在的不足并探讨了未来可能的发展趋势。
来源：2023年第6期
《计算机应用》期刊编辑部
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