基于BIS与GRNN网络结合的肘关节挛缩诊断预测模型研究

来源 :兰州理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dada_2003
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肘关节在创伤或手术后容易僵硬和粘连。高能量创伤易导致肘关节活动性丧失。轻度创伤也可能导致肘关节僵硬。近年来,尽管肘关节及周围组织创伤的治疗手术取得了世人瞩目的进步,但术后肘关节粘连挛缩仍很常见。改良肘关节矫形器能够提供术后肘关节一个不受环境影响、能做康复运动、便携的康复环境。生物阻抗谱法(BIS)能通过对生物电信号的分析,快速准确的得到其机理信息,具有高速、便携、无创伤等特点。因此,本文提出一种基于生物电阻抗谱法与GRNN神经网络相结合的肘关节矫形器技术方案,具体的研究工作如下:(1)调研了肘关节康复及医学信息检测研究现状,提出并设计改良肘关节矫形器作为本文实验平台。(2)对传统的Cole-Cole模型和VMD-HHT模型进行了改进,并通过Matlab进行了仿真,验证了算法的有效性与实用性。(3)设计了基于传统肘关节矫形器机械结构与电阻抗信号采集硬件相结合的反馈型肘关节矫形器,实现了肘关节矫形器对患者肘关节恢复病理状况以及是否挛缩的实时分析,并基于分析结果实现肘关节矫形器施力大小的调整。(4)提出了基于GRNN网络的反馈型肘关节控制系统,实现了将患者肘关节病理信息转换为肘关节矫形器控制信息的控制策略。(5)将实验得到的数据分别采用改进Cole-Cole模型和偏最小二乘法、改进VMD-HHT模型进行了处理,得到随着肘关节的不断康复,其内部的变化为先产生大量细胞外液,再通过细胞分裂使得伤口得以康复的结论。并将信息输入到GRNN网络中进行训练,最终通过训练结果进行肘关节矫形器对患者肘关节的施力大小的调整,取得良好效果。本文论证了生物阻抗谱法(BIS)在肘关节上的可实施性,以及GRNN神经网络对肘关节矫形器控制的可行性。为后续基于肘关节的病理信号研究与便携式肘关节康复器械的开发提供了理论基础。
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