| 摘 要： | ![]()
目的通过手机拍摄PD伴冻结步态(FOG)患者的步态视频, 构建基于手机视频的PD伴FOG患者的自动识别系统。方法选择广州市第一人民医院神经内科自2020年12月至2021年5月收治的49例PD伴FOG患者, 收集患者的临床资料, 使用手机拍摄患者"3 m往返"和"3 m往返通过窄道(长0.6 m)的过程, 获得87个有效视频, 标注每个视频的转身阶段、直行阶段及其中的FOG事件。提取视频中关键点的位置信号, 对信号预处理后提取特征数据, 由特征数据分别建立动作识别模型、直行FOG识别模型和转身FOG识别模型, 最后组成端到端的FOG识别模型。采用留一法(LOSO)评估上述模型的性能。结果 87个有效视频中25 881个窗口样本, 其中22 066个非FOG窗口样本, 3815个FOG窗口样本。LOSO法评估结果显示, 动作识别模型的灵敏度为83.27%, 特异度为91.38%, 准确度为89.28%。直行FOG识别模型的灵敏度为57.69%, 特异度为88.12%。转身FOG识别模型的灵敏度为61.54%, 特异度为98.72%。端到端的FOG识别模型的灵敏度和特异度分别为85.71%...
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