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本文旨在采用表面肌电信号无创性方法诊断和评判膝骨性关节炎,以在早期能够预防和治疗膝骨性关节炎,改善生活质量.在研究中,采集了对照组和膝骨性关节炎患者水平行走时下肢的股外侧肌,股内侧肌,股二头肌和半腱肌的表面肌电信号.利用表面肌电信号建立自回归(AR)模型,提取AR模型参数为特征向量训练BP神经网络,并通过神经网络诊断膝骨性关节炎.实验表明,基于BP神经网络分类器可以得到较好的结果,正确率可达到88%以上.
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燕山大学学报
ISSN： 1007-791X
CN： 13-1219/N
Year： 2010
Issue： 2
Volume： 34
Page： 169-172,188
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