利用2D动作评估系统评估早期帕金森病患者步态

刘志佳，于宁波，杨宇辰，于洋，刘培培，韩建达，巫嘉陵，3，4

(1.天津市环湖医院a.神经内科,b.康复医学科,天津 300350； 2.南开大学人工智能学院 天津市智能机器人技术重点实验室，天津 300350； 3.天津市脑血管与神经变性重点实验室，天津 300350； 4.天津市神经外科研究所，天津 300350)

帕金森病是一种主要影响中老年人的神经退行性病变，主要的运动系统症状为震颤、僵直以及行走困难。随着疾病进展及运动症状的加重，帕金森病患者的上肢及步行功能受损，跌倒风险增加，进而影响患者的生存质量。因此，客观、量化的步态分析可能有助于协助诊断、症状监控、治疗管理、康复训练以及跌倒风险的评估及预防等。目前，步态异常的客观评估方法及技术较多，包括加速器[1]、3D动作捕捉[2]、步态分析仪[3]，这些先进技术费用较高，相关设备的操作及数据分析需要特殊培训，无法实现临床广泛普及。OpenPose是一种学习型的2D动作评估系统[4]，动作视频可由智能手机录制，不需要其他专业设备，可能更适合在临床工作中开展，将来可能为帕金森病患者的居家日常活动监测与评估提供帮助。本研究旨在通过2D动作评估系统量化评估早期帕金森病患者的步态特点及步态参数，探索左旋多巴类药物改善帕金森病异常步态的情况。

1 资料及方法

1.1一般资料 选择2019年10月至2021年8月在天津市环湖医院神经内科就诊的21例帕金森病患者作为帕金森病组，其中男15例，女6例，年龄49～71岁，身高155～180 cm，蒙特利尔认知评估量表(Montreal cognitive assessment,MoCA)评分24～30分，病程1～11年。……