• 研究生: 游東樺
• 畢業學年度: 108
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步態是一個描述擁有四肢動物移動行為的重要特徵，在神經醫學中步態扮演重要的角色，它提供神經及肌肉運作的資訊。步態疾病有三個主要的面向為感覺缺失、脊髓病變和巴金森氏症，本論文將以脊髓病變病人於走路行為提出量化分析的方法。本論文所採用的步態量測儀器為加速度計，由於加速度計有高取樣頻率、價格相較便宜及便利等等的優點，論文中步態的觀測重點為人行走時重心的變化，故將加速器設置於受測者腰間。步態特徵主要來自時域及時頻域，其中時頻域是以HHT方法轉換達成，資料觀測窗口是基於步態周期(gait cycle)切割，例如:「站立期(stancephase)」、「擺盪期(swing phase)」、「步伐(step)」、「步伐(stride)」。步態特徵萃取是源自觀測視窗資料之統計值，例如:「平均值」、「變異數」。並使用正交子空間投影(OSP)結合資訊理論方法，並以切割假定群組能力來排序特徵。由於不易蒐集大量脊髓型頸椎病(CSM)的案例，所以論文的分類器採用支持向量機(SVM)，並透過實驗結
果證明本分類器可以提供優異的分類效能。