【摘 要】
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基于脑卒中患者的运动及脑功能评估指标,构建康复训练处方智能推荐模型。选取120例脑卒中患者,进行Brunnstrom、Holden步行能力分级、Berg平衡量表和改良的Ashworth量表评估;同时采用近红外脑功能成像系统,采集患者静息态的脑血氧数据。提取量表评估结果和脑区激活度、侧偏性、脑区间功能连接等脑功能评估指标特征,利用支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)以及结合两者优势改进的CNN-SVM算法,分别建立训练处方推荐模型,对8种训练内容的训练模式进行推荐。结果表明,采用量表评估结果和脑区间
【机 构】
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国家康复辅具研究中心,中国生物医学工程学会,北京航空航天大学生物与医学工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(31771071),国家自然科学基金区域联合基金重点项目(U20A20192)。
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基于脑卒中患者的运动及脑功能评估指标,构建康复训练处方智能推荐模型。选取120例脑卒中患者,进行Brunnstrom、Holden步行能力分级、Berg平衡量表和改良的Ashworth量表评估;同时采用近红外脑功能成像系统,采集患者静息态的脑血氧数据。提取量表评估结果和脑区激活度、侧偏性、脑区间功能连接等脑功能评估指标特征,利用支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)以及结合两者优势改进的CNN-SVM算法,分别建立训练处方推荐模型,对8种训练内容的训练模式进行推荐。结果表明,采用量表评估结果和脑区间
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