一种基于毫米波雷达信号的帕金森步态评估方法与系统

本发明涉及步态评估领域，具体涉及一种基于毫米波雷达信号的帕金森步态评估方法与系统。

背景技术：

1、传统的帕金森步态评估中，医生通过表型测试来观察和评估患者的行为特征、运动能力、姿势等相关症状，以此评估帕金森步态。但表型测试依赖于专业医生对帕金森症状主观、定性的评估，有着准确率低、误差大、容易受到医生心理因素影响等缺点。因此，近年来该领域一直在寻求引入精准量化的数据采集和分析机制来辅助医生进行步态评估，基于各种传感器的应用系统数量迅速增长，呈现出蓬勃发展的趋势。例如，基于三维动作捕捉系统的技术可以追踪帕金森病人身体各个关节的位置信息，通过人体关节位置的变化可以量化整个走路的过程，以实现步态特征的提取。基于惯性传感器的技术可以追踪帕金森病人在走路过程中身体特定部位如脚、小腿、手腕、腰部等的速度、加速度、角速度信息，通过计算得到步长步速等步态特征。基于压力传感器的技术通过安装特制的压力感应垫或要求病人穿上压力感应鞋垫，来测量病人走路过程中足底压力的变化，通过分析压力的变化间接得到步态特征。

2、虽然现有的应用系统已经可以得到较为精确的步态特征，但是这些系统都有着使用不便利的问题：使用三维动作捕捉系统需要患者穿上带有特殊标记的紧身衣，使用惯性传感器需要患者在身体的关节处佩戴相关的设备，使用压力感应垫或压力感应鞋垫都需要病人换上专用的鞋。帕金森病人通常都是老人，穿戴额外的设备是一种负担且会影响到他们的正常行走，甚至会使得一些病人产生恐惧情绪。另一方面，因为高昂的售价和复杂的安装使用过程，这些设备都只适用于医院专用检查室中的一次性步态评估，不能帮助医生对患者的步态进行长期评估。

3、毫米波雷达是一种利用毫米波频段射频信号进行探测和感知的雷达技术，具有高精度、高分辨率和受环境干扰小等特点。近年来，随着移动计算和毫米波技术的发展，毫米波雷达在商业领域得到了广泛应用。然而，现有的基于毫米波雷达信号的步态评估技术还停留在测量普通用户的步态特征。不仅没有考虑帕金森病人由于受到肌强直、运动迟缓、姿势不稳等症状的影响，步态特征显著异于正常人的问题；也没有根据得到的步态特征进行进一步的步态评估分析。

技术实现思路

1、针对现有的毫米波雷达步态分析的弱点，本发明提出了一种基于毫米波雷达信号的帕金森步态评估方法与系统，解决了如何通过毫米波雷达发射和接收阵列获取准确的帕金森病人异常步态特征，并使用机器学习的方法评估帕金森病人updrs-iii步态分数的问题。

2、为了实现以上发明目的，本发明的技术方案如下：

3、第一方面，一种基于毫米波雷达信号的帕金森步态评估方法，包括以下步骤：

4、获取环境中的毫米波射频信号，对信号进行数据处理得到帕金森病人身体所在位置变化的距离谱和反映帕金森病人身体度变化的多普勒谱；

5、通过滤波方法对距离谱提取每时刻峰值，计算多普勒谱的互相关系数作为步态模式匹配的指标，将多普勒谱按每一步进行分割；

6、根据滤波后的距离谱峰值和分割的多普勒谱进行步态特征计算；

7、对计算得到的步态特征归一化后输入训练好的机器学习模型中进行特征评估，得到病人的updrs-iii分数。

8、优选的，环境中的毫米波射频信号是通过发射天线阵列的多个发射天线共同发出的调频连续波信号，发射的信号由毫米波接收天线阵列接收。

9、优选的，对信号进行数据处理得到帕金森病人身体所在位置变化的距离谱和反映帕金森病人身体度变化的多普勒谱，包括：

10、对接收到的信号求平均得到环境中物体产生的静态分量，从接收信号中移除静态分量得到仅包含帕金森病人身体动作的信号；

11、对移除静态分量的信号，利用接收天线阵列中多个天线接收到的信号之间的相位差补充单个天线接收到的信号，实现多通道信号增强；

12、对增强后的信号进行快速傅里叶变换，得到反映帕金森病人身体所在位置变化的距离谱和反映帕金森病人身体速度变化的多普勒谱。

13、优选的，通过滤波方法对距离谱提取每时刻峰值，包括：

14、对距离谱使用平均滤波，将每一时刻的距离谱替换为指定长度时间窗内距离谱能量的平均值；

15、提取每个时刻距离谱能量最大的点对应的位置，得到患者的位置变化曲线，使用汉普尔过滤器和平均滤波器对曲线进行平滑并排除离群点，最终获得滤波后的代表患者所在位置信息的距离谱峰值。

16、优选的，计算多普勒谱的互相关系数作为步态模式匹配的指标，将多普勒谱按每一步进行分割，包括：

17、将多普勒谱视作二维图像，计算图像的互相关系数，作为多普勒谱的互相关系数；

18、根据参考的步态周期确定一个时间范围，在该时间范围内，查找与当前步的多普勒谱互相关系数最大的下一步的多普勒谱，确定当前步的步态周期；

19、根据确定的步态周期，将多普勒谱按每一步进行分割。

20、优选的，根据滤波后的距离谱峰值和分割的多普勒谱进行步态特征计算，包括：

21、根据分割的多普勒谱得到每个步态周期的开始和结束时刻，根据滤波后的距离谱峰值求得患者在每个步态周期的开始和结束时刻到雷达的距离，得到每个步态周期的步幅；

22、将每个步态周期的开始时刻和结束时刻相减，得到步时信息，根据步幅和步时求得每个步态周期内的平均步速。

23、优选的，机器学习模型采用xgboost模型。

24、第二方面，提供一种基于毫米波雷达信号的帕金森步态评估系统，包括：

25、发射天线阵列，用于发射调频连续波信号；

26、接收天线阵列，用于接收环境中的毫米波射频信号；

27、计算装置，用于根据第一方面所述的基于毫米波雷达信号的帕金森步态评估方法实现帕金森患者的步态评估。

28、第三方面，提供一种计算设备，包括：一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述程序被处理器执行时实现如第一方面所述的基于毫米波雷达信号的帕金森步态评估方法的步骤。

29、第四方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于毫米波雷达信号的帕金森步态评估方法的步骤。

30、有益效果：本发明针对现有毫米波雷达步态分析技术的缺陷，提出通过毫米波雷达阵列对调频连续波信号进行数据增强，然后根据微多普勒谱相似性对特定的帕金森步态特征进行提取，并使用机器学习的方法评估帕金森病人的updrs-iii步态分数。本发明可以通过简单的软件算法，在通用的毫米波雷达硬件平台上实现帕金森步态特征测量和updrs-iii步态分数评估。本发明可以以低成本的方式，实现对帕金森步态特征的非侵入式测量和评估，为医生提供了量化数据和诊断参考的同时，整个数据采集的过程对帕金森病人也非常方便。

1.一种基于毫米波雷达信号的帕金森步态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，环境中的毫米波射频信号是通过发射天线阵列的多个发射天线共同发出的调频连续波信号，发射的信号由毫米波接收天线阵列接收。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对信号进行数据处理得到帕金森病人身体所在位置变化的距离谱和反映帕金森病人身体度变化的多普勒谱，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过滤波方法对距离谱提取每时刻峰值，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算多普勒谱的互相关系数作为步态模式匹配的指标，将多普勒谱按每一步进行分割，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据滤波后的距离谱峰值和分割的多普勒谱进行步态特征计算，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，机器学习模型采用xgboost模型。

8.一种基于毫米波雷达信号的帕金森步态评估系统，其特征在于，包括：

9.一种计算设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述程序被处理器执行时实现如如权利要求1-7中任一项所述的基于毫米波雷达信号的帕金森步态评估方法的步骤。

10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于毫米波雷达信号的帕金森步态评估方法的步骤。