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基于遗传算法和极限学习机的Fugl-Meyer量表自动评估被引量：18: 2014年; 为实现脑卒中上肢居家康复评定的自动化和定量化,针对临床上最常用的Fugl-Meyer运动功能评定(FMA)量表,利用极限学习机(ELM)建立了FMA量表得分自动预测模型。选取FMA肩肘部分中的4个动作,采用固定于偏瘫侧前臂和上臂的两个加速度传感器采集24名患者的运动数据,经预处理和特征提取,基于遗传算法(GA)和ELM进行特征选择,分别建立单个动作ELM预测模型和综合预测模型。结果显示,该模型可对FMA肩肘部分得分进行精确的自动预测,预测均方根误差为2.1849分。该方法突破了传统评定中主观性、耗时性的限制及对康复医师或治疗师的依赖性,可方便用于居家康复的评定。; 王景丽李亮郁磊王计平方强; 关键词：脑卒中加速度传感器遗传算法极限学习机

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王景丽