基于牵张反射阈值的上肢痉挛评定方法与装置及其效度信度研究

针对目前临床痉挛评定主观性大，信度与效度有待提高的问题，提出了一种新的基于牵张反射阈值的痉挛评定方法，利用关节角加速度变化判定牵张反射阈值，通过设计相应装置检验了牵张反射阈值在上肢痉挛评定中的信度与效度，并探讨了加速度变化在上肢痉挛评定中的信度与效度.4位检查者利用改良Ashworth量表（Modified Ashworth scale，MAS）及该痉挛检测装置对招募的22例伴随有上肢痉挛症状的受试者进行了痉挛评定.将评定过程中采集的牵张反射阈值以及加速度平均变化值（Acceleration mean variance，AMV）与MAS评分进行相关性分析，显示牵张反射阈值数据与MAS评分显著相关，相关性满足（r=-0.831~-0.953，P < 0.05），AMV与MAS评分相关性满足（r=0.665~0.900，P < 0.05）.它们重测信度分别满足（r=0.890~0.962，P < 0.05）和（r=0.632~0.928，P < 0.05）.实验结果表明该方法及装置可为痉挛评定提供一种实用的定量分析手段.     

基于肢体加速度和关节角度参数检测的痉挛状态定量评定研究

针对脑卒中患者痉挛状态难以精准量化评定的问题,提出了基于加速度和角度信号的痉挛状态量化评定方法,并研制了痉挛状态量化评定装置。通过分析患者肢体加速度和关节角度信号数据,提取加速度突变点对应的关节角度θ_p及关节活动度θ_(rom),计算θ_p/θ_(rom)值用于痉挛状态等级评定。使用改良Ashworth量表(modified Ashworth scale, MAS)和本装置对27名受试者进行临床实验,并针对不同肌肉群采用不同的痉挛状态检测方法。将MAS等级与θ_p/θ_(rom)值进行相关性分析,结果表明θ_p/θ_(rom)值可用于痉挛状态评估,且该装置具有很好的效度,相关性满足r=-0.869,P0.05。基于MAS和θ_p/θ_(rom)值重新修正表示痉挛状态的MAS等级,结果表明修正后的MAS各等级之间具有显著差异(P0.001),可以实现痉挛状态量化评定。     

模糊散布熵及其应用

散布熵（dispersion entropy,DispEn）是近期提出的一种衡量信号不规则程度的动力学指标。相比于样本熵,散布熵可同时检测信号幅度和频率的变化,计算时间也大大缩短。然而,由于散布熵是基于取整函数（阶跃函数）设置的,对数据长度和参数选择较敏感,特别是类的数量（量化级别）,某些情况下由噪声引起的信号幅值的微小变化会改变量化序列从而引起熵值剧烈波动。为解决这些局限性,结合模糊隶属度函数提出了模糊散布熵（fuzzy dispersion entropy,FuzzyDispEn）。在FuzzyDispEn中,基于欧式距离实现嵌入向量与量化级别的模糊化隶属。使用合成时间序列信号测试FuzzyDispEn相比DispEn的性能。结果表明,与DispEn相比,FuzzyDispEn对信号数据长度、参数选择的灵敏度更低,而且抗噪性更好。FuzzyDispEn还应用于脑电与轴承信号的复杂度检测,实验结果表明在真实物理信号分析方面FuzzyDispEn的性能表现同样优于DispEn。结果表明模糊散布熵可为信号复杂度测量提供一种新的方法。     

基于改进样本熵的牵张反射起始点检测研究

针对痉挛状态患者表面肌电(sEMG)信号质量差、易出现尖锐毛刺噪声且信号时序较短的问题,提出基于改进样本熵的牵张反射起始点(SRO)判定方法,利用固定长度的滑动窗对sEMG信号进行分帧,计算每帧信号改进样本熵,设定自适应阈值确定SRO,并分析对比了基于标准样本熵的SRO检测性能。实验结果表明,基于改进样本熵SRO最大识别率为89.06%,SRO识别能力优于标准样本熵(最大识别率为48.18%),且数据长度依赖性优于标准样本熵,在短时序列与含尖锐毛刺噪声sEMG信号处理上表现出更好的鲁棒性,为定量与细化上肢痉挛状态提供了基础。