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基于惯性测量单元和机器学习的呼吸模式检测
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| 其它 | 目的采用惯性测量单元(IMU)采集胸腹部呼吸运动数据,建立腹式呼吸(AB)训练检测的机器学习模型.方法招募康复治疗师10例作为专业组和进行AB训练的患者15例作为验证组.采用2颗IMU同步采集2组受试者在自然呼吸(NB),深呼吸(DB)和AB模式下的呼吸运动,提取单个呼吸周期的6个运动学特征,分析其组间和模式间差异,并与胸腹围变化的手动测量值间进行相关性分析.最后以专业组数据为训练集,验证组数据为测试集,构建AB模式检测的支持向量分类模型.结果共提取1113个呼吸周期.呼吸模式因素对各运动学特征有较大的影响(0.21≤偏η2≤0.65,P<0.001).IMU内外轴角度变化与腹围和胸围的变化均呈显著相关性(ρ1=0.928,ρ2=0.807,P<0.001),AB模式下的腹壁角度变化>NB和DB模式下(P<0.001).最佳分类模型在验证组中F1分数达0.970(灵敏度为0.983,特异度为0.980).结论IMU结合机器学习算法可实现呼吸训练时胸腹部运动的实时量化和AB训练动作的准确识别,在呼吸康复训练监测中具有良好的应用潜力. |
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(2025-6-4)
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