运动障碍病的静止性震颤量化评估方法和系统与流程

1.本技术涉及运动障碍病的量化评估领域，尤其涉及运动障碍病的静止性震颤量化评估方法和评估系统。


背景技术：

2.静止性震颤是帕金森病、特发性震颤等运动障碍类疾病的主要临床症状之一，震颤是否发生、震颤的幅度和频率等量化指标对该类疾病的临床诊断、评估和分级具有重要参考意义。
3.目前静止性震颤的诊断评估主要通过医生目测量表打分、肌电图检查、穿戴式传感器等方式进行。目测量表打分机制严重依赖医生的临床经验，其主观性和差异性较强，因此在临床工作中经常可见到不同医生对同一患者的诊断、治疗以及愈后的判断存在较大差异的现象。肌电图检查多使用针电极并应用电刺激技术，被检者在检查过程中有一定的痛苦和损伤。穿戴式传感器在使用中需要穿戴、脱卸、充电、消毒等一系列操作流程，操作不够便捷。中国专利cn105701806b提供了一种种基于深度图像的帕金森震颤运动特征检测方法，但在使用中需要患者佩戴纯色手套并使用特定设备 (深度相机)进行拍摄，操作不够便捷，并且只能对手部的静止性震颤进行评估，无法应用于面部、腿部等身体其他部位。
4.总之，现有技术难以通过便捷的、非接触的方式对静止性震颤症状进行客观量化评估。
5.本发明说明书的此背景技术部分中所包括的信息，包括本文中所引用的任何参考文献及其任何描述或讨论，仅出于技术参考的目的而被包括在内，并且不被认为是将限制本发明范围的主题。


技术实现要素：

6.鉴于以上所述以及其它更多的构思而提出了本发明。
7.鉴于现有技术的不足，根据本发明的一方面的构思，旨在提供一种操作便捷的、非接触式的、结果客观的静止性震颤症状的量化评估方法。
8.根据本技术的一个方面，提供一种运动障碍病的静止性震颤量化评估方法，能够通过便捷和非穿戴的方式对静止性震颤进行客观的量化评估，所述方法包括以下步骤：
9.s1：通过成像设备采集患者的震颤易发部位的静止性震颤的视频影像；
10.s2：在所述视频影像的每一帧中提取人体关键点的坐标，形成所述人体关键点的坐标位置曲线；
11.s3：对所述坐标位置曲线进行频域变换，提取患者的静止性震颤的震颤频率；
12.s4：对频域变换后的坐标位置曲线进行带通滤波，提取患者的静止性震颤的最大像素震颤幅度；
13.s5：获取患者的实际人体特征长度及所述实际人体特征长度对应的像素长度，按比例换算出患者的最大实际震颤幅度。
14.优选的是，在所述步骤s1中的采集过程中需保持所述成像设备静止，并且所述成像设备与患者的距离保持固定。
15.优选的是，所述步骤s2中的所述坐标位置曲线为同一所述人体关键点在全部所述视频影像的帧中的坐标形成的曲线，其中所述坐标位置曲线包括下列方向维度的曲线中的至少一者：x方向曲线、y方向曲线、z方向曲线。
16.更具体而言，所述步骤s3包括以下步骤：
17.s3-1：对所述坐标位置曲线的各个方向维度分别进行离散傅里叶变换或快速傅里叶变换，得到各个方向维度的频域序列；
18.s3-2：将各个方向维度的所述频域序列换算为频域幅度曲线；
19.s3-3：分别确定各个方向维度的所述频域幅度曲线在不小于4hz的频段内绝对值最大的频率点，作为该方向维度的方向震颤频率；
20.s3-4：以所述方向震颤频率的最大值作为该方向维度下的频域震颤幅度，以所述频域震颤幅度最大的方向维度对应的所述方向震颤频率作为患者的所述震颤频率。
21.优选的是，所述步骤s4具体包括以下步骤：
22.s4-1：选取关键频率段，选取滤波方法和带通滤波器，对所述坐标位置曲线的各个方向维度的频域序列分别进行滤波，得到各个方向维度的滤波后曲线；
23.s4-2：根据各个方向维度的所述滤波后曲线，计算多个方向维度的综合震颤幅度曲线；
24.s4-3，确定所述综合震颤幅度曲线中的最大值，所述最大值对应患者的所述最大像素震颤幅度。
25.优选的是，所述步骤s4-1中的所述选取关键频率段包括：a)选取以患者的所述震颤频率为中心、合理阈值为半径的频率段；b)选取与患者已确诊病症有关的频率段。
26.更具体而言，所述步骤s5包括以下步骤：
27.s5-1：根据所述视频影像中所拍摄的所述震颤易发部位，测量该部位上两个距离基本不随震颤运动发生变化的人体关键点之间的实际长度；
28.s5-2：获取所述视频影像中两个所述人体关键点之间的像素距离；
29.s5-3：根据所述最大像素震颤幅度、所述实际人体特征长度和所述像素距离，按比例换算患者的所述最大实际震颤幅度。
30.根据本技术的另一个方面，提供一种运动障碍病的静止性震颤量化评估系统，所述系统包括：
31.视频影像采集模块，配置成通过成像设备采集患者的震颤易发部位的静止性震颤的视频影像；
32.坐标位置曲线形成模块，配置成在所述视频影像的每一帧中提取人体关键点的坐标，形成所述人体关键点的坐标位置曲线；
33.震颤频率提取模块，配置成对所述坐标位置曲线进行频域变换，提取患者的静止性震颤的震颤频率；
34.像素震颤幅度提取模块，配置成对频域变换后的坐标位置曲线进行带通滤波，提取患者的静止性震颤的最大像素震颤幅度；以及
35.实际震颤幅度换算模块，配置成获取患者的实际人体特征长度及所述实际人体特征长度对应的视频影像中的像素长度，按比例换算出患者的最大实际震颤幅度。
36.优选的是，在视频影像采集过程中，需保持所述成像设备静止，并且所述成像设备与患者的距离保持固定。
37.优选的是，所述坐标位置曲线为同一所述人体关键点在全部所述视频影像的帧中的坐标形成的曲线，其中所述坐标位置曲线包括下列方向维度的曲线中的至少一者：x 方向曲线、y方向曲线、z方向曲线。
38.优选的是，所述震颤频率提取模块配置成还用于：
39.对所述坐标位置曲线的各个方向维度分别进行离散傅里叶变换或快速傅里叶变换，得到各个方向维度的频域序列；
40.将各个方向维度的所述频域序列换算为频域幅度曲线；
41.分别确定各个方向维度的所述频域幅度曲线在不小于4hz的频段内绝对值最大的频率点，作为该方向维度的方向震颤频率；
42.以所述方向震颤频率的最大值作为该方向维度下的频域震颤幅度，以所述频域震颤幅度最大的方向维度对应的所述方向震颤频率作为患者的所述震颤频率。
43.优选的是，所述像素震颤幅度提取模块配置成还用于：
44.选取关键频率段，选取滤波方法和带通滤波器，对所述坐标位置曲线的各个方向维度的频域序列分别进行滤波，得到各个方向维度的滤波后曲线；
45.根据各个方向维度的所述滤波后曲线，计算多个方向维度的综合震颤幅度曲线；
46.确定所述综合震颤幅度曲线中的最大值，所述最大值对应患者的所述最大像素震颤幅度。
47.优选的是，所述选取关键频率段包括：a)选取以患者的所述震颤频率为中心、合理阈值为半径的频率段；b)选取与患者已确诊病症有关的频率段。
48.优选的是，所述实际震颤幅度换算模块配置成还用于：
49.根据所述视频影像中所拍摄的所述震颤易发部位，测量该部位上两个距离基本不随震颤运动发生变化的人体关键点之间的实际长度；
50.获取所述视频影像中两个所述人体关键点之间的像素距离；
51.根据所述最大像素震颤幅度、所述实际人体特征长度和所述像素距离，按比例换算患者的所述最大实际震颤幅度。
52.与现有技术相比，本技术的实施例具有如下的有益效果：
53.本技术的实施例具有便捷、准确、非接触性的优点，针对目前运动障碍病静止性震颤症状的量化评估，提供了一个全新、便捷的解决方案，并便于在远程问诊中使用。
54.本发明的更多实施例还能够实现其它未一一列出的有利技术效果，这些其它的技术效果在下文中可能有部分描述，并且对于本领域的技术人员而言在阅读了本发明后是可以预期和理解的。
附图说明
55.通过参考下文的描述连同附图，这些实施例的上述特征和优点及其他特征和优点以及实现它们的方式将更显而易见，并且可以更好地理解本发明的实施例，在附图中：
56.图1是根据本技术的一实施例的运动障碍病的静止性震颤量化评估方法的流程的示意图；
57.图2是根据本技术的一实施例的典型的帕金森病患者面部下颌尖的坐标位置曲线的示意图；
58.图3是根据本技术的一实施例的以hz为单位的频域幅度曲线的示意图；
59.图4是根据本技术的一实施例的经过带通滤波后的坐标位置曲线的示意图；和
60.图5是根据本技术的一实施例的综合震颤幅度曲线的示意图。
61.图6是根据本技术实施例的运动障碍病的静止性震颤量化评估系统的结构示意图。
具体实施方式
62.在以下对附图和具体实施方式的描述中，将阐述本发明的一个或多个实施例的细节。从这些描述、附图以及权利要求中，可以清楚本发明的其它特征、目的和优点。
63.应当理解，所图示和描述的实施例在应用中不限于在以下描述中阐明或在附图中图示的构件的构造和布置的细节。所图示的实施例可以是其它的实施例，并且能够以各种方式来实施或执行。各示例通过对所公开的实施例进行解释而非限制的方式来提供。实际上，将对本领域技术人员显而易见的是，在不背离本发明公开的范围或实质的情况下，可以对本发明的各实施例作出各种修改和变型。例如，作为一个实施例的一部分而图示或描述的特征，可以与另一实施例一起使用，以仍然产生另外的实施例。因此，本发明公开涵盖属于所附权利要求及其等同要素范围内的这样的修改和变型。
64.同样，可以理解，本文中所使用的词组和用语是出于描述的目的，而不应当被认为是限制性的。本文中的“包括”、“包含”或“具有”及其变型的使用，旨在开放式地包括其后列出的项及其等同项以及附加的项。
65.下面将参考本发明的具体实施例对本发明进行更详细的描述。
66.图1示出了根据本技术一实施例的运动障碍病的静止性震颤量化评估方法的流程示意图。根据本实施例的静止性震颤量化评估方法包括步骤s1～s5，具体如下。
67.步骤s1，通过成像设备采集患者的震颤易发部位的静止性震颤的视频影像。
68.可以使用的成像设备包括但不限于普通的单目摄像机、双目及多目摄像机、深度相机、红外摄像机等本领域常用的成像设备。能够进行静止性震颤量化评估的特定部位，也就是作为摄影或者成像对象的部位，一般是震颤易发部位，包括但不限于患者的嘴唇、下颌、整个面部、手掌、脚掌、整个上肢、整个下肢和全身等部位。所采集的视频影像的类型包括但不限于普通rgb彩色视频、灰度视频、带深度信息的彩色或灰度视频、双目及多目彩色或灰度视频等。
69.例如在医院等专业的诊疗机构中，可采用双目摄像机、深度相机等较为复杂精准的成像设备，对患者静坐状态下的多个震颤易发部位分别进行视频影像采集，获取带深度信息的视频影像，便于进行更精准的处理分析。而在远程问诊的过程中，可通过普通手机经简单固定后，用手机自带的摄像头对患者静坐状态下的全身视频影像进行采集，这更方便于陪护人员操作使用普通的成像设备来采集视频影像。
70.另外，在视频影像的采集过程中，为了后续进行准确的量化评估，一般需保持成像
设备静止，并且要求成像设备与患者的距离保持固定。
71.步骤s2，在所采集的视频影像的每一帧中提取人体关键点的坐标，形成坐标位置曲线。
72.其中，提取坐标的具体方法包括但不限于模板匹配、目标跟踪和目标识别等方法及这些方法的综合应用。人体关键点一般是在震颤易发部位上选取的特定点，包括但不限于容易出现震颤的上嘴唇中点、下嘴唇中点、下颌尖、腕关节、手指指尖、踝关节、趾尖等。
73.坐标位置曲线为追踪同一人体关键点在全部视频帧中的坐标而形成的曲线。该曲线通常具有多个方向维度，包括x方向曲线、y方向曲线、z方向曲线中的至少一者。
74.例如，可以采用模板匹配方法，利用预设的人体关键部位模型如面部轮廓模型、嘴部轮廓模型、手部轮廓模型等来与对应部位的视频影像进行匹配，并提取所述视频影像中与所述人体关键部位模型中对应的人体关键点匹配程度最高的点的坐标，作为所述人体关键点的坐标。
75.还可以采用目标跟踪方法，通过人工标注人体关键点在视频影像的第一帧图像中的坐标位置，提取所述人体关键点及其邻域在该第一帧图像中的图像特征，并在后续的每一帧图像中提取相应的图像特征，应用目标跟踪算法计算出后续的每一帧图像中所标注的人体关键点的坐标。所述图像特征包括但不限于图像模板、频域信息、hessian 矩阵、边缘轮廓信息、灰度直方图、积分直方图、harris角点、sift特征点、surf 特征点等。所述目标跟踪算法包括但不限于滑动窗口模板匹配、均值漂移、粒子滤波、 sift算法、surf算法等。
76.还可以采用目标识别方法，通过预先标注有某些人体关键点坐标的样本图像来对人工神经网络进行训练，以获得训练好的人工神经网络模型来对视频影像进行逐帧处理，识别出每一帧中的所述人体关键点坐标。
77.通常，基于模板匹配方法或目标识别方法提取的人体关键点的坐标位置在不同图像帧之间可能存在轻微波动，而基于目标跟踪方法提取的人体关键点的坐标位置在连续帧之间更为准确和稳定，但可能因局部形变过大而产生跟踪漂移或丢失，因此在实际中上述几种提取方法常需要综合应用。
78.例如在本技术的一个实施例中，在视频影像的第一帧图像中通过目标识别方法识别出患者的下颌尖关键点，然后在后续帧中通过目标跟踪方法对该关键点进行跟踪。当跟踪过程中跟随算法置信度低于设定阈值时，再应用目标识别方法对该关键点进行重新识别，然后再重新转入跟踪流程，如此循环。这样可以在无需人工标注的情况下获取更为准确和稳定的坐标位置曲线。
79.图2示出了根据本技术一实施例的典型的帕金森病患者面部下颌尖的坐标位置曲线示意图。如图2所示，本实施例在普通rgb视频影像中提取出一个典型的帕金森病患者面部下颌尖的坐标位置曲线。由于本实施例没有引入深度信息，所以只存在x和y 两个方向维度，若在本技术的另一实施例中采用了带深度信息的成像设备进行视频影像采集，则可提供额外的z方向维度信息。从图2中可以看出，由于患者的轻微宏观运动，并不能简单直观地通过坐标位置曲线的最大值和最小值之差来获取患者的震颤幅度；另外，震颤频率也难以简单直观地算出，因此需要本技术实施例所提供的后续的处理步骤来进行更为精确的计算。
80.步骤s3，对步骤s2中获得的坐标位置曲线进行频域变换，以提取患者的静止性震
颤的震颤频率。步骤s3具体包括如下步骤：
81.步骤s3-1，对坐标位置曲线的各个方向维度分别进行离散傅里叶变换(discrete fouriertransform，dft)或快速傅里叶变换(fastfouriertransform，fft)，得到各个方向维度的频域序列，变换公式如下公式(1)：
82.f
x
(n)＝dft(x(t)),fy(n)＝dft(y(t)),fz(n)＝dft(z(t))
ꢀꢀꢀ
(1)
83.其中，x(t)、y(t)和z(t)分别代表坐标位置曲线的三个方向维度，t＝1,
…
,n代表时间采样点，n＝1,
…
,n代表频域采样点，n代表视频影像的总帧数，dft()代表离散傅里叶变换或快速傅里叶变换，f
x
(n)、fy(n)和fz(n)分别代表三个方向维度的频域序列。
84.步骤s3-2，将各个方向维度的频域序列换算为以hz为单位的频域幅度曲线，换算公式如下公式(2)：
[0085][0086]
其中f代表频率，且满足f＝n
·fps
/n,n≤n/2，f
ps
代表视频影像的帧率，abs()代表取绝对值操作，f代表公式(1)中的任一方向维度的频域序列，代表频域幅度曲线。
[0087]
步骤s3-3，分别确定各个方向维度的频域幅度曲线在不小于4hz的频段内的绝对值最大的频率点，作为该方向维度的方向震颤频率，计算方法如下公式(3)：
[0088][0089]
其中f
max
代表方向震颤频率。
[0090]
步骤s3-4，以方向震颤频率的最大值作为该方向维度下的频域震颤幅度，以频域震颤幅度最大的方向维度对应的方向震颤频率作为患者的静止性震颤的震颤频率。
[0091]
图3示出了根据本技术一实施例的以hz为单位的频域幅度曲线示意图。如图3所示的频域幅度曲线由图2中的坐标位置曲线经过步骤s3-1和s3-2得到。从图3中可以看出，除去4hz以下的低频部分之后在5hz处有明显的峰值(除去4hz以下的低频分量是因为运动障碍病如帕金森病和特发性震颤病等的典型震颤频率均在4hz以上)，所以经过步骤s3-3提取得到的x、y两个方向的方向震颤频率均为5hz，同时，y方向的频域震颤幅度大于x方向，于是经过步骤s3-3和s3-4得到的患者的震颤频率为5hz。
[0092]
步骤s4，对频域变换后的坐标位置曲线进行带通滤波，提取患者的静止性震颤的最大像素震颤幅度。步骤s4具体包括如下步骤：
[0093]
步骤s4-1，选取关键频率段，选取滤波方法和带通滤波器，对步骤s3-1中得到的坐标位置曲线的各个方向维度的频域序列分别进行滤波，得到各个方向维度的滤波后曲线。
[0094]
其中，所述关键频率段的选取包括但不限于：a)选取以患者的震颤频率为中心、合理阈值(如1hz)为半径的频率段；b)选取与患者的已确诊病症有关的频率段。例如，根据《帕金森病基层诊疗指南(2019年)》，帕金森病患者的典型震颤频率段为 4至6hz。在本技术的一个实施例中，对于已确诊的帕金森病患者，选择所述关键频率段为4至6hz。
[0095]
所述滤波方法可以包括频域滤波和时域滤波方法。所述带通滤波器包括但不限于：频域带通滤波器和时域有限冲击响应(finite impulse response，fir)滤波器。
[0096]
步骤s4-2，根据各个方向维度的滤波后曲线，计算多个方向维度的综合震颤幅度曲线。更具体而言，可以将各个方向维度的滤波后曲线进行逐点平方后求和、然后再开方，
再乘以2，得到多个方向维度的综合震颤幅度曲线。计算公式如下公式(4)：
[0097][0098]
其中，和分别为三个方向维度的滤波后曲线，若在步骤s2中只计算了其中一个或两个方向维度，则未计算的方向维度的滤波后曲线则以全0填充。
[0099]
步骤s4-3，确定综合震颤幅度曲线中的最大值，所述最大值对应患者的所述最大像素震颤幅度。
[0100]
图4示出了根据本技术一实施例的经过带通滤波后的坐标位置曲线示意图。
[0101]
例如在本技术的一个实施例中，将图2经过频域变换之后得到的各个方向维度的频域序列经过一个通带为4至6hz的频率带通滤波器，然后经过离散傅里叶反变换 (idft)或快速傅里叶反变换(ifft)，再进行取绝对值操作后，得到时域的滤波后曲线如图4所示。可见，经过滤波处理之后，所述坐标位置曲线中对应患者缓慢宏观运动的低频分量得到了滤除，得到了图4中震颤特征更加明显的曲线。同时，由于患者在各个方向维度上出现最大幅度的时刻点可能不同，不能简单地通过各个方向维度上计算最大振幅之后进行叠加，需要通过步骤s4-2和s4-3进行逐帧计算。
[0102]
图5示出了根据本技术一实施例的综合震颤幅度曲线示意图。
[0103]
在本技术的一个实施例中，将图4所示的滤波后曲线经过步骤s4-2处理之后得到的综合震颤幅度曲线如图5所示，图5中以圆圈标出的最大值点即对应经过步骤s4-3 确定的最大像素震颤幅度。
[0104]
步骤s5，获取患者的实际人体特征长度及实际人体特征长度对应的像素长度，按比例换算出患者的最大实际震颤幅度。步骤s5具体包括如下步骤：
[0105]
步骤s5-1，根据视频影像所拍摄的震颤易发部位，测量与该部位距离成像设备的距离近似的两个人体关键点之间的实际长度，其中所述两个人体关键点之间的距离基本不随震颤运动发生变化。例如，在本技术的一个实施例中，视频影像所拍摄的震颤易发部位为面部，面部的震颤主要集中在下颌或下唇，在患者面部正对成像设备拍摄的情况下，患者的瞳孔到成像设备的距离与下颌或下唇到成像设备的距离基本相同，且瞳距基本不随震颤运动发生变化，因此可测量患者的瞳距作为所述实际人体特征长度。
[0106]
步骤s5-2，获取视频影像中对应的两个人体关键点之间的像素距离。例如，在本技术的一个实施例中，若步骤s5-1中测量的实际人体特征长度为瞳距，则需在视频影像中获取两个瞳孔中心之间的像素距离。获取方法包括在画面中人工标定或通过深度学习算法自动检测出瞳孔的像素坐标位置，然后计算像素坐标位置之间的像素距离；
[0107]
步骤s5-3，按比例换算患者的所述最大实际震颤幅度，换算公式如下公式(5)：
[0108][0109]
其中，为在步骤s4得到的最大像素震颤幅度，l
act
为实际人体特征长度，l
pix
为视频影像中的像素距离，为最大实际震颤幅度。
[0110]
例如在本技术的一个实施例中，患者的瞳距经测量为60毫米，所述视频影像中瞳孔的像素距离为50个像素，患者的最大像素震颤幅度如图5所示为8.2个像素，则经过公式
(5)计算得到的最大实际震颤幅度为8.2
×
60/50≈9.8毫米。
[0111]
通过以上的步骤s1～s5，可以得到震颤的幅度和频率等量化指标。这些指标可用于运动障碍病的静止性震颤的量化评估。运动障碍病例如帕金森病的震颤频率多为4-8 次/秒，一般要比单纯性震颤稍慢些，幅度也稍大，而比动作性震颤的频率快，幅度也略小。这个特征也可以帮助我们区别其它的疾病，如因舞蹈病、小脑疾患、还有甲状腺机能亢进等引起的疾病。
[0112]
上述详细阐述了根据本技术实施例的运动障碍病的静止性震颤量化评估方法，为了便于更好地实施本技术实施例的上述方案，相应地，下面提供了本技术实施例的系统装置。
[0113]
参见图6，图6是根据本技术实施例的运动障碍病的静止性震颤量化评估系统的结构示意图，该系统可以包括：视频影像采集模块，配置成通过成像设备采集患者的震颤易发部位的静止性震颤的视频影像；坐标位置曲线形成模块，配置成在所述视频影像的每一帧中提取人体关键点的坐标，形成所述人体关键点的坐标位置曲线；震颤频率提取模块，配置成对所述坐标位置曲线进行频域变换，提取患者的静止性震颤的震颤频率；像素震颤幅度提取模块，配置成对频域变换后的坐标位置曲线进行带通滤波，提取患者的静止性震颤的最大像素震颤幅度；以及实际震颤幅度换算模块，配置成获取患者的实际人体特征长度及所述实际人体特征长度对应的视频影像中的像素长度，按比例换算出患者的最大实际震颤幅度。
[0114]
优选的是，在视频影像采集过程中，需保持所述成像设备静止，并且所述成像设备与患者的距离保持固定。
[0115]
优选的是，所述坐标位置曲线为同一所述人体关键点在全部所述视频影像的帧中的坐标形成的曲线，其中所述坐标位置曲线包括下列方向维度的曲线中的至少一者：x 方向曲线、y方向曲线、z方向曲线。
[0116]
优选的是，所述震颤频率提取模块配置成还用于：
[0117]
对所述坐标位置曲线的各个方向维度分别进行离散傅里叶变换或快速傅里叶变换，得到各个方向维度的频域序列；
[0118]
将各个方向维度的所述频域序列换算为频域幅度曲线；
[0119]
分别确定各个方向维度的所述频域幅度曲线在不小于4hz的频段内绝对值最大的频率点，作为该方向维度的方向震颤频率；
[0120]
以所述方向震颤频率的最大值作为该方向维度下的频域震颤幅度，以所述频域震颤幅度最大的方向维度对应的所述方向震颤频率作为患者的所述震颤频率。
[0121]
优选的是，所述像素震颤幅度提取模块配置成还用于：
[0122]
选取关键频率段，选取滤波方法和带通滤波器，对所述坐标位置曲线的各个方向维度的频域序列分别进行滤波，得到各个方向维度的滤波后曲线；
[0123]
根据各个方向维度的所述滤波后曲线，计算多个方向维度的综合震颤幅度曲线；
[0124]
确定所述综合震颤幅度曲线中的最大值，所述最大值对应患者的所述最大像素震颤幅度。
[0125]
优选的是，所述选取关键频率段包括：a)选取以患者的所述震颤频率为中心、合理
阈值为半径的频率段；b)选取与患者已确诊病症有关的频率段。
[0126]
优选的是，所述实际震颤幅度换算模块配置成还用于：
[0127]
根据所述视频影像中所拍摄的所述震颤易发部位，测量该部位上两个距离基本不随震颤运动发生变化的人体关键点之间的实际长度；
[0128]
获取所述视频影像中两个所述人体关键点之间的像素距离；
[0129]
根据所述最大像素震颤幅度、所述实际人体特征长度和所述像素距离，按比例换算患者的所述最大实际震颤幅度。
[0130]
与现有技术相比，本技术的实施例具有如下的有益效果：本技术的技术方案具有便捷、准确、非接触性的优点，针对目前运动障碍病静止性震颤症状的量化评估，提供了一个全新、便捷的解决方案，并便于在远程问诊中使用。
[0131]
出于说明的目的而提出了对本发明的对实施例的前文描述。所述前文描述并非意图是穷举的，也并非将本发明限于所公开的精确步骤和/或形式，显然，根据上文的教导，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出许多修改和变型。本发明的范围和所有的等同者旨在由所附权利要求限定。

技术特征：
1.一种运动障碍病的静止性震颤量化评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：s1：通过成像设备采集患者的震颤易发部位的静止性震颤的视频影像；s2：在所述视频影像的每一帧中提取人体关键点的坐标，形成所述人体关键点的坐标位置曲线；s3：对所述坐标位置曲线进行频域变换，提取所述患者的静止性震颤的震颤频率；s4：对所述频域变换后的坐标位置曲线进行带通滤波，提取患者的静止性震颤的最大像素震颤幅度；和s5：获取患者的实际人体特征长度及所述实际人体特征长度对应的像素长度，按比例换算出患者的最大实际震颤幅度。2.根据权利要求1所述的运动障碍病的静止性震颤量化评估方法，其特征在于，在所述步骤s1中的采集过程中需保持所述成像设备静止，并且所述成像设备与患者的距离保持固定。3.根据权利要求1所述的运动障碍病的静止性震颤量化评估方法，其特征在于，所述步骤s2中的所述坐标位置曲线为同一所述人体关键点在全部所述视频影像的帧中的坐标形成的曲线，其中所述坐标位置曲线包括下列方向维度的曲线中的至少一者：x方向曲线、y方向曲线、z方向曲线。4.根据权利要求1所述的运动障碍病的静止性震颤量化评估方法，其特征在于，所述步骤s3具体包括以下步骤：s3-1：对所述坐标位置曲线的各个方向维度分别进行离散傅里叶变换或快速傅里叶变换，得到各个方向维度的频域序列；s3-2：将各个方向维度的所述频域序列换算为频域幅度曲线；s3-3：分别确定各个方向维度的所述频域幅度曲线在不小于4hz的频段内绝对值最大的频率点，作为该方向维度的方向震颤频率；s3-4：以所述方向震颤频率的最大值作为该方向维度下的频域震颤幅度，以所述频域震颤幅度最大的方向维度对应的所述方向震颤频率作为患者的所述震颤频率。5.根据权利要求1所述的运动障碍病的静止性震颤量化评估方法，其特征在于，所述步骤s4具体包括以下步骤：s4-1：选取关键频率段，选取滤波方法和带通滤波器，对所述坐标位置曲线的各个方向维度的频域序列分别进行滤波，得到各个方向维度的滤波后曲线；s4-2：根据各个方向维度的所述滤波后曲线，计算多个方向维度的综合震颤幅度曲线；s4-3，确定所述综合震颤幅度曲线中的最大值，所述最大值对应患者的所述最大像素震颤幅度。6.根据权利要求5所述的运动障碍病的静止性震颤量化评估方法，其特征在于，所述步骤s4-1中的所述选取关键频率段包括：a)选取以患者的所述震颤频率为中心、合理阈值为半径的频率段；b)选取与患者已确诊病症有关的频率段。7.根据权利要求1所述的运动障碍病的静止性震颤量化评估方法，其特征在于，所述步骤s5具体包括以下步骤：s5-1：根据所述视频影像中所拍摄的所述震颤易发部位，测量该部位上两个距离基本
不随震颤运动发生变化的人体关键点之间的实际长度；s5-2：获取所述视频影像中两个所述人体关键点之间的像素距离；和s5-3：根据所述最大像素震颤幅度、所述实际人体特征长度和所述像素距离，按比例换算患者的所述最大实际震颤幅度。8.一种运动障碍病的静止性震颤量化评估系统，其特征在于，所述系统包括：视频影像采集模块，配置成通过成像设备采集患者的震颤易发部位的静止性震颤的视频影像；坐标位置曲线形成模块，配置成在所述视频影像的每一帧中提取人体关键点的坐标，形成所述人体关键点的坐标位置曲线；震颤频率提取模块，配置成对所述坐标位置曲线进行频域变换，提取患者的静止性震颤的震颤频率；像素震颤幅度提取模块，配置成对频域变换后的坐标位置曲线进行带通滤波，提取患者的静止性震颤的最大像素震颤幅度；和实际震颤幅度换算模块，配置成获取患者的实际人体特征长度及所述实际人体特征长度对应的视频影像中的像素长度，按比例换算出患者的最大实际震颤幅度。9.根据权利要求8所述的运动障碍病的静止性震颤量化评估系统，其特征在于，在视频影像采集过程中，需保持所述成像设备静止，并且所述成像设备与患者的距离保持固定。10.根据权利要求8所述的运动障碍病的静止性震颤量化评估系统，其特征在于，所述坐标位置曲线为同一所述人体关键点在全部所述视频影像的帧中的坐标形成的曲线，其中，所述坐标位置曲线包括下列方向维度的曲线中的至少一者：x方向曲线、y方向曲线、z方向曲线。11.根据权利要求8所述的运动障碍病的静止性震颤量化评估系统，其特征在于，所述震颤频率提取模块配置成还用于：对所述坐标位置曲线的各个方向维度分别进行离散傅里叶变换或快速傅里叶变换，得到各个方向维度的频域序列；将各个方向维度的所述频域序列换算为频域幅度曲线；分别确定各个方向维度的所述频域幅度曲线在不小于4hz的频段内绝对值最大的频率点，作为该方向维度的方向震颤频率；以所述方向震颤频率的最大值作为该方向维度下的频域震颤幅度，以所述频域震颤幅度最大的方向维度对应的所述方向震颤频率作为患者的所述震颤频率。12.根据权利要求8所述的运动障碍病的静止性震颤量化评估系统，其特征在于，所述像素震颤幅度提取模块配置成还用于：选取关键频率段，选取滤波方法和带通滤波器，对所述坐标位置曲线的各个方向维度的频域序列分别进行滤波，得到各个方向维度的滤波后曲线；根据各个方向维度的所述滤波后曲线，计算多个方向维度的综合震颤幅度曲线；确定所述综合震颤幅度曲线中的最大值，所述最大值对应患者的所述最大像素震颤幅度。13.根据权利要求12所述的运动障碍病的静止性震颤量化评估系统，其特征在于，所述选取关键频率段包括：a)选取以患者的所述震颤频率为中心、合理阈值为半径的频率段；b)
选取与患者已确诊病症有关的频率段。14.根据权利要求8所述的运动障碍病的静止性震颤量化评估系统，其特征在于，所述实际震颤幅度换算模块配置成还用于：根据所述视频影像中所拍摄的所述震颤易发部位，测量该部位上两个距离基本不随震颤运动发生变化的人体关键点之间的实际长度；获取所述视频影像中两个所述人体关键点之间的像素距离；根据所述最大像素震颤幅度、所述实际人体特征长度和所述像素距离，按比例换算患者的所述最大实际震颤幅度。

技术总结
本申请实施例公开了一种运动障碍病的静止性震颤量化评估方法和系统，该评估方法包括以下步骤：S1，通过成像设备采集患者的震颤易发部位的静止性震颤的视频影像；S2，在所述视频影像的每一帧中提取人体关键点的坐标，形成所述人体关键点的坐标位置曲线；S3，对所述坐标位置曲线进行频域变换，提取患者的静止性震颤的震颤频率；S4，对频域变换后的坐标位置曲线进行带通滤波，提取患者的静止性震颤的最大像素震颤幅度；S5，获取患者的实际人体特征长度及所述实际人体特征长度对应的像素长度，按比例换算出患者的最大实际震颤幅度。根据本申请实施例的技术方案具有便捷、准确、非接触性的优点，尤其便于在远程问诊中使用。尤其便于在远程问诊中使用。尤其便于在远程问诊中使用。


技术研发人员：付思超 董博雅 何麒 肖郧峰 易典 程耿
受保护的技术使用者：凝动万生医疗科技(武汉)有限公司
技术研发日：2022.03.28
技术公布日：2023/10/7