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申请/专利权人：深圳市前海蛇口自贸区医院
摘要：本发明提供了一种胸廓出口综合征的预测装置。该装置通过采集被测个体执行预定动作时的肌电信号数据，提取包含激活强度、激活同步性、激活持续时间和激活频率的肌肉活动信息；接着获取被测个体胸廓出口区域的解剖结构信息，该信息包括解剖结构变化及其具体结构如肌肉、神经、血管的位置、形状、大小；进一步地，通过肌电信号数据和解剖结构信息，提取肌电‑解剖结构关联特征数据，并据此和解剖结构变化提取病理改变特征参数。最后，通过上述所有的信息确定被测个体的胸廓出口综合征预测结果。此装置提供了一种系统的、多方位的评估手段，能够提高胸廓出口综合征的预测准确性。
主权项：1.一种胸廓出口综合征的预测装置，其特征在于，包括：采集单元，用于采集被测个体的胸廓出口区域在执行预定动作过程中的肌电信号数据；提取单元，用于从所述肌电信号数据中提取肌肉活动信息，其中，所述肌肉活动信息包括肌肉的激活强度、激活同步性、激活持续时间、和激活频率；获取单元，用于获取被测个体的胸廓出口区域的解剖结构信息，其中，所述解剖结构信息包括解剖结构变化以及肌肉、神经、血管结构的位置、形状、大小；第二提取单元，用于根据所述肌电信号数据和解剖结构信息，提取肌电-解剖结构关联特征数据；第三提取单元，用于根据所述肌电-解剖结构关联特征数据和解剖结构变化，提取病理改变特征参数；预测单元，用于根据所述肌肉活动信息、解剖结构信息、肌电-解剖结构关联特征数据以及病理改变特征参数，确定被测个体的胸廓出口综合征预测结果；其中，所述肌电-解剖结构关联特征数据是指通过将肌电信号数据和解剖结构信息相结合，提取出的反映肌肉活动和身体解剖结构关系的特征，其通过以下方法提取：把每个肌肉的肌电信号数据与其在解剖结构中的信息相对应；分析肌电信号数据和解剖结构信息之间的关系：把肌电信号数据和解剖结构信息转换为关联规则学习可以处理的形式；使用Apriori关联规则学习算法来发现肌电信号数据和解剖结构信息之间的关联规则。
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