摘 要

帕金森病患者的运动功能障碍是其主要的临床症状和诊断依据，由于传统的评估方法严重依赖于评估人员的个人经验，能够量化运动障碍并客观评估帕金森患者等级的系统可大大提高临床评估的准确性。因此，提出了一套基于步态分析的帕金森等级评估系统，该系统使用可穿戴姿态传感器采集患者的步态信息。根据特定算法从采集结果中提取可描述患者步态的量化指标。该指标可作为帕金森患者运动症状的评估依据，最终实现对患者病情严重性进行等级评估，所得结果对于医生临床定量评估起到重要的辅助作用。

主要工作有如下几点：

（1）根据帕金森病人步态运动特征提取出三大病症评估度量准则，分别为肢体对称性、步态连贯性及步态迟缓性。设计了系统总体方案，包含数据采集、数据处理及等级评估三大模块。

（2）针对肢体对称性描述需求，设计了步态对称性度量方法，对采集到的步态数据进行了步态分割及步态参数提取。根据双腿周期性步幅、步频信息，进行步态匹配，获得了双肢对称性指标。实验结果验证了该准则对帕金森等级度量有效。

（3）针对步态连贯性度量需求，设计了步态数据预测相关性度量方法，对步态数据的变化趋势进行预测，实验结果验证了该准则对帕金森等级度量有效。

（4）针对步态迟缓性量化需求，设计了转弯时间度量方法，对转弯期间的步态数据进行了特征识别和提取，并通过特定算法转化为时间值。实验结果验证了该准则对帕金森等级度量有效。

（5）设计了试验验证方案。根据量化指标结果，完成了帕金森病症等级划分。将系统等级评估结果与真值进行对比，发现结果高度吻合，验证了系统等级评估的准确性。

关键词：帕金森病；步态分析；运动功能定量评估；时间序列预测

Abstract

Motor dysfunction is the main clinical symptom and diagnosis basis of patients with Parkinson’s. Since traditional assessment methods rely heavily on the personal experience of the assessors, a system that can quantify movement disorders and objectively assess the rank of Parkinson's patients can greatly improve the accuracy of clinical evaluation .This study designs a Parkinson's rank evaluation system based on gait analysis. The system uses wearable posture sensors to collect patient gait information. According to a specific algorithm, quantitative indicators that can describe the patient's gait are extracted from the collected results. This index can be used as a basis for evaluating the motor symptoms of Parkinson's patients, and finally achieve a graded assessment of the severity of the patient's condition. The results obtained play an important auxiliary role in the doctor's clinical quantitative evaluation.

The main work is as follows:

(1) According to the gait movement characteristics of Parkinson's patients, three major disease evaluation metrics were extracted, which were limb symmetry, gait continuity and gait delay. The overall system plan is designed, including three modules of data acquisition, data processing and grade evaluation.

(2) Aiming at the description requirements of limb symmetry, a gait symmetry measurement method is designed, and the gait data collected is subjected to gait segmentation and gait parameter extraction. Gait matching was performed based on the periodic stride and frequency information of the legs, and the symmetry index of the two limbs was obtained. Experimental results verify that the criterion is effective for Parkinson's rank measurement.

(3) According to gait coherence measurement needs, a gait data prediction correlation measurement method is designed to predict the change trend of gait data. The experimental results verify that the criterion is effective for Parkinson's rank measurement.

(4) Aiming at the demand for gait retardation quantification, a turning time measurement method is designed, and the gait data during turning is characterized and extracted, and converted into time value by a specific algorithm. Experimental results verify that the criterion is effective for Parkinson's rank measurement.

(5) Designed the test verification plan. According to the quantitative index results, the classification of Parkinson's disease was completed. Comparing the evaluation results of the system grade with the true value, the results are highly consistent, which verifies the accuracy of the evaluation of the system grade.

Key words：Parkinson's disease; gait analysis; quantitative assessment of motor function; time series prediction

目 录

第1章 绪论 1

1.1 课题研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.2.1 国外研究现状 2

1.2.2 国内研究现状 2

1.3 论文组织结构 3

第2章 总体方案设计 4

2.1 系统需求分析 4

2.1.1 步态特征分析 4

2.1.2 特征参数分析 5

2.1.3 参数采集可行性分析 6

2.1.4 系统需求说明 6

2.2 总体方案设计 7

2.3 数据采集设计 7

2.3.1 实验设计 7

2.3.2 传感器选型 8

2.4 数据处理设计 9

2.4.1 软件选择 9

2.4.2 滤波方案 9

2.5 评级指标设计 10

第3章 步态数据采集与处理 11

3.1 数据采集 11

3.1.1 传感器简介 11

3.1.2 传感器佩戴 12

3.1.3 数据采集过程 12

3.2 数据处理 15

3.2.1 数据预处理 15

3.2.2 步态参数提取 16

第4章 等级评估方法 19

4.1 基于对称性评估方法 19

4.1.1 对称性原理 19

4.1.2 对称性实现 19

4.2 基于相关性评估方法 20

4.2.1 自相关性原理 20

4.2.2 自相关性实现 20

4.2.3 预测值相关性原理 22

4.2.4 预测值相关性实现 23

4.3 基于转弯时间评估方法 26

第5章 试验结果分析 29

5.1 对称性评级 29

5.1.1 对称性评级结果 29

5.1.2 对称性评级结果分析 29

5.2 相关性评级 30

5.2.1 相关性评级结果 30

5.2.2 相关性评级结果分析 30

5.3 转弯时间评级 31

5.3.1 转弯时间评级结果 31

5.3.2 转弯时间评级结果分析 31

5.4 综合性评级 32

5.4.1 综合性指标说明 32

5.4.2 综合评级结果 32

5.4.3 综合评级结果分析 33

第6章 总结与展望 34

6.1 全文总结 34

6.2 工作展望 34

参考文献 35

绪论

本章分析说明了帕金森等级评估系统研究的背景及意义，阐述了现有帕金森等级评估方法、存在的问题以及解决思路，并介绍了国内外学者针对相关研究的发展及技术革新历程。此外，本章最后一节说明了全文段落组织结构。

课题研究背景及意义

帕金森病（Parkinson's disease，PD）是常见的神经系统疾病^[1]。该病最常见的病症为肢体运动异常，该运动症状严重影响了病人的生活质量。具体表现为行动缓慢（bradykinesia）、运动不能（akinesia）和运动衰退（hypokinesia），该症状也因此作为帕金森病最重要的临床诊断标准和评估依据之一^[2]。

目前，传统的帕金森病运动症状的评估方法主要是量表评定法，其中使用最广泛的是统一帕金森评定表第三部分（UPDRSⅢ）^[3]。该表对患者指定动作的表现进行评分，各项评分之和作为结果，以此表现患者病情严重程度。然而，这种评估方法具有很强的临床经验依赖性，即不同评价者的评价结果具有个体差异性，并且存在主观偏差。因此，目前临床上普遍使用的量表评定准确性取决于评定者经验，因此，其客观性和稳定性不能保证。

近年来，基于临床应用的客观量化帕金森运动症状的评估系统越来越受到重视，可将患者实际运动障碍情况进行量化，给予医护工作者更为客观的评估依据。目前常见的帕金森病运动症状评估系统多采用可穿戴式的多轴传感器，用以获得患者运动过程中的姿态数据，再通过算法设计、计算机处理等操作得到可描述患者病状的可靠参数。该方法相较于传统的量表评定法具有可靠性高、稳定性强，评定标准客观统一等优点。