一种基于步态特征的关节类疾病诊断装置的制作方法

本发明属于辅助诊断，尤其涉及一种基于步态特征的关节类疾病诊断装置。

背景技术：

1、步态是指人体在步进条件下的躯体姿态，是人体相关神经肌肉调节系统、肢体功能表征、运动生理及心理学指标在行走时的整体外在表现。正常步态具有稳定性、周期性、方向性、节律性、协调性以及个体差异性等诸多特点，而一旦关节老化或者存在关节类疾病时，其步态特征也会发生变化，因此如何结合步态特征进行关节类疾病的识别和诊断成为亟待解决的技术问题。

2、为了解决上述技术问题，现有技术方案中cn201811067995.8《基于相空间重构、欧氏距离和神经网络的膝骨性关节炎诊断系统》中利用健康人群和膝骨性关节炎患者之间在步态系统动力学上的差异进行分类，以辅助诊断检测膝骨性关节炎，实现对膝骨性关节炎的无创诊断，但是与此同时，却存在以下技术问题：

3、现有技术方案中忽视了不同的图像中的步态特征的相似性，由于人员的步态特征往往存在一定的周期性和稳定性，因此不同时段的步态特征往往存在一定的相似性，若不考虑步态特征的相似性，则无法准确的实现对置信度较高的步态特征的筛选。

4、针对上述技术问题，本发明提供了一种基于步态特征的关节类疾病诊断装置。

技术实现思路

1、为实现本发明目的，本发明采用如下技术方案：

2、根据本发明的一个方面，提供了一种基于聚类算法的产品模块划分方法。

3、一种基于步态特征的关节类疾病诊断装置，其特征在于，具体包括：

4、图像识别模块，特征筛选模块，置信度评估模块，疾病诊断模块；

5、所述图像识别模块负责根据用户的不同的步态图像进行所述用户的不同的推测疾病类型的患病概率以及疑似患者的确定；

6、所述特征筛选模块负责根据不同的步态特征与不同的推测疾病类型的自相关系数以及不同的推测疾病类型的患病概率进行不同的步态特征的综合关联系数和筛选步态特征的确定，并根据不同的步态图像提取筛选步态特征；

7、所述置信度评估模块负责根据不同的步态图像的筛选步态特征的相似度以及包含所述筛选步态特征的步态图像的数量进行不同的筛选步态特征的置信度的确定，并根据不同的筛选步态特征的置信度以及综合关联系数进行所述疑似患者的综合特征置信度的确定；

8、所述疾病诊断模块负责当所述疑似患者的综合特征置信度满足要求时，根据置信度以及综合关联系数进行不同的筛选步态特征的权重的确定，并基于所述筛选步态特征的权重以及筛选步态特征进行所述疑似患者的关节类疾病的诊断。

9、本发明的有益效果在于：

10、1、通过根据用户的不同的步态图像进行用户的不同的推测疾病类型的患病概率以及疑似患者的确定，从而首先通过步态图像的角度进行推测疾病类型的患病概率的评估，实现了对疑似患者的筛选，提升了疾病诊断处理的效率。

11、2、通过根据不同的筛选步态特征的置信度以及综合关联系数进行疑似患者的综合特征置信度的确定，充分考虑到筛选步态特征的可信度以及与疾病诊断结果的关联性，避免了由于筛选步态特征的可信度不高导致的疾病诊断结果不够准确的问题，进一步保证了疾病诊断结果的准确性。

12、3、通过基于筛选步态特征的权重以及筛选步态特征进行疑似患者的关节类疾病的诊断，不仅充分考虑到不同的筛选步态特征由于置信度以及关联性的差异导致的对疾病诊断结果的准确性的影响的差异，同时还通过挖掘关联性较高的筛选步态特征，在减少输入特征维度的基础上，保证了疾病诊断结果的准确性。

13、进一步的技术方案在于，所述步态图像根据所述用户在指定时间段内的行走视频进行提取。

14、进一步的技术方案在于，所述疑似患者的综合特征置信度的确定的方法为：

15、根据不同的筛选步态特征的综合关联系数进行不同的筛选步态特征的置信度的权重值的确定，并结合不同的筛选步态特征的置信度进行不同的筛选步态特征的修正置信度的确定；

16、通过不同的筛选步态特征的修正置信度进行修正置信度大于预设置信度的筛选步态特征的数量的确定，并结合不同的筛选步态特征的修正置信度以及筛选步态特征的数量进行所述疑似患者的综合特征置信度的确定。

17、进一步的技术方案在于，当所述疑似患者的综合特征置信度大于置信度阈值时，则确定所述疑似患者的综合特征置信度满足要求，并当所述综合特征置信度不满足要求时，继续进行所述疑似患者的步态图像的获取直到所述疑似患者的综合特征置信度满足要求。

18、其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

19、为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

技术特征：

1.一种基于步态特征的关节类疾病诊断装置，其特征在于，具体包括：

2.如权利要求1所述的基于步态特征的关节类疾病诊断装置，其特征在于，所述步态图像根据所述用户在指定时间段内的行走视频进行提取。

3.如权利要求1所述的基于步态特征的关节类疾病诊断装置，其特征在于，所述推测疾病类型的患病概率的确定的具体步骤为：

4.如权利要求1所述的基于步态特征的关节类疾病诊断装置，其特征在于，所述疑似患者的确定的具体步骤为：

5.如权利要求4所述的基于步态特征的关节类疾病诊断装置，其特征在于，所述预设概率根据所述步态图像的数量以及步态图像的识别准确率进行确定，其中所述用户的步态图像的数量越多，步态图像的识别准确率越高，则所述预设概率越大。

6.如权利要求1所述的基于步态特征的关节类疾病诊断装置，其特征在于，所述筛选步态特征的确定的方法为：

7.如权利要求6所述的基于步态特征的关节类疾病诊断装置，其特征在于，基于所述综合关联系数进行所述筛选步态特征的确定，具体包括：

8.如权利要求1所述的基于步态特征的关节类疾病诊断装置，其特征在于，所述疑似患者的综合特征置信度的确定的方法为：

9.如权利要求1所述的基于步态特征的关节类疾病诊断装置，其特征在于，当所述疑似患者的综合特征置信度大于置信度阈值时，则确定所述疑似患者的综合特征置信度满足要求，并当所述综合特征置信度不满足要求时，继续进行所述疑似患者的步态图像的获取直到所述疑似患者的综合特征置信度满足要求。

技术总结
本发明提供一种基于步态特征的关节类疾病诊断装置，属于辅助诊断技术领域，具体包括：图像识别模块，特征筛选模块，置信度评估模块，疾病诊断模块；图像识别模块负责根据用户的不同的步态图像进行所述用户的不同的推测疾病类型的患病概率以及疑似患者的确定；特征筛选模块负责根据不同的步态图像提取筛选步态特征；置信度评估模块负责根据不同的筛选步态特征的置信度以及综合关联系数进行疑似患者的综合特征置信度的确定；疾病诊断模块负责当所述疑似患者的综合特征置信度满足要求时，基于所述筛选步态特征的权重以及筛选步态特征进行所述疑似患者的关节类疾病的诊断，从而进一步提升了疾病诊断处理的效率和准确性。

技术研发人员：崔文波,张利娜,贠勇,石见,王江龙,赵长伟,王姣艳,周志丹,龚伟莹,李敏,张军辉,齐丛林,王旭东
受保护的技术使用者：新乡市华西卫材有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/4