声发射信号诊断的膝盖骨性关节炎

针对目前膝盖骨性关节炎(OA)发病率高,传统的诊断方法缺乏便携性,价格贵,存在放射性危害等局限性。该文提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的膝盖OA诊断。该方法以健康组和患病组为研究对象,将采集到的声发射(AE)信号通过遗传优化算法得到BP网络的最佳初始权值和阈值,利用BP神经网络对AE信号进行诊断分类。经实验室建立的膝盖OA声发射数据库的实验结果表明,该诊断方法效果好,误差小,能对膝盖OA患者进行实时检测和早期预测,具有临床价值。