前交叉韧带断裂后足底压力特征的聚类分析

运动过程中,人体的步态特征可以在足底压力图像上有准确的记录,而这也就可以成为判断步态正常与否的一条有效依据.通过一组压力传感器阵列获取人体运动过程的足底压力分布数据,提取步态的运动学和动力学特性.在此基础上,采用极限学习机(Extreme learning machines,ELM)神经网络聚类算法对足底压力数据进行分析,完成正常与异常步态的分类辨识工作.本文从实际临床数据出发,对前交叉韧带断裂患者进行步态分析,并据医生的临床诊断结果进行校验.该方法在步态分析上取得了较为良好的效果,仿真结果表明了其有效性.