小波包变换分析帕金森病患者足底的压力信号**

背景：帕金森病属中枢神经系统的退行性疾病，步态失调是帕金森病3大特征之一。因此对帕金森病患者足底压力的研究较为广泛。以往研究多集中于从力学方面揭示足底压力的分布，而对足底压力信号的研究较少。 目的：观察比较帕金森病患者与正常人足底压力信号的差异。 方法：采集93例帕金森病患者和72名正常对照的足底数据。被试者以其平时自然的步态在水平地面上行走约2 min，足底在垂直方向所受的反作用力(N)以时间序列记录下来。足底的16个传感器以采样100次/s的速度记录，数据中还包括了每只足底8个传感器的记录之和。采样速度为100 Hz，每个被试采样时间为121.171 5 s。利用小波包分解来分析帕金森病患者和对照组步态数据。 结果与结论：通过分解和计算，得到了来自足底不同传感器的信号的熵。D1层分解结果的熵值显示，来自于传感器L1，R1，L2，R2，L6和R6信号的P值明显小于其他传感器的数值，且小于0.05；DD2层分解结果的熵值显示，来自于传感器L1，R1，L6和R6信号的P值明显小于其他传感器的数值，且小于0.05。由统计结果可知，帕金森病患者与正常对照的足底压力信号熵值存在明显差异，通过分析足底压力信号可以辅助医师诊断和治疗帕金森病患者。 关键词：帕金森病；小波包；小波熵；步态；足底运动；压力信号；数字化神经科技术