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福建省教育厅资助项目(JD08018)

作品数：1 被引量：0H指数：0
相关作者：李玉榕蒋锦萍杜民廖志伟更多>>
相关机构：福州大学福建省医疗器械和医药技术重点实验室更多>>
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇性关节炎
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇特征向量
  • 1篇网络
  • 1篇膝骨
  • 1篇膝骨性
  • 1篇膝骨性关节炎
  • 1篇向量
  • 1篇骨性
  • 1篇骨性关节
  • 1篇骨性关节炎
  • 1篇关节
  • 1篇关节炎
  • 1篇关节炎诊断
  • 1篇AR模型
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络

机构

  • 1篇福州大学
  • 1篇福建省医疗器...

作者

  • 1篇廖志伟
  • 1篇杜民
  • 1篇蒋锦萍
  • 1篇李玉榕

传媒

  • 1篇燕山大学学报

年份

  • 1篇2010
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于AR模型和神经网络的膝骨性关节炎诊断
2010年
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。
廖志伟蒋锦萍李玉榕杜民
关键词：AR模型特征向量BP神经网络膝骨性关节炎
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