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摘要：本发明公开了一种基于聚类的脊髓损伤肢体功能障碍自动评估方法，首先对常用的脊髓损伤肢体功能评估量表和查体信息进行了数字化处理；其次，提出改进的半监督K‑means聚类方法，并据此构建评估模型，以实现对不同肢体功能障碍程度患者的自动区分；最后，提出参考得分指标RefScore用于判定聚类后各类患者的肢体功能障碍等级。该方法首次提出利用聚类模型融合肢体功能障碍评估的特征，能够对脊髓损伤患者的肢体功能障碍程度作出定量评估。具有准确度高、可靠性强、操作简便、鲁棒性强的优势，并且具抗干扰能力强、易于推广的特点。同时为其他类型疾病的功能障碍评估提供一种有效的解决手段和途径。

主权项：1.一种基于聚类的脊髓损伤肢体功能障碍自动评估方法，其特征在于，具体实现步骤如下：步骤一：收集患者量表和查体数据，包括SCIM量表、Berg量表、AISA残损指数、脊髓损伤截面、肩肘腕手和髋膝踝足各关节肌力和肌张力；步骤二：将数据中的非数字信息进行数字化处理，构成特征集；步骤三：对特征进行归一化处理；步骤四：将特征按照与上下肢的相关度进行分类，把特征集划分为上肢相关部分和下肢相关部分，分别用于对上肢和下肢的评估；步骤五：设置需要划分的等级数量，并计算患者两两之间的相似性，基于以上特征集和患者相似性关系训练半监督K-means聚类模型；步骤六：依据特征集的聚类结果计算聚类后各类患者的肢体功能障碍等级参考得分RefScore，用于判断各类患者的肢体功能障碍严重程度；步骤二中对数据中的非数字信息进行数字化的方法如下：①将AISA残损指数分为A、B、C、D、E五个等级，分别表示脊髓损伤严重程度依次减弱；数字化处理中将所述AISA残损指数A、B、C、D、E分别用1、2、3、4、5表示；②脊髓损伤截面按照脊柱分段规则进行数字化，从上至下，7段颈椎表示为1-7，12段胸椎表示为8-19，5段腰椎表示为20-24，5段骶椎表示为25-29；步骤三中特征归一化处理的计算公式为： 式中，为第j名患者第i个参考特征的评分，为第i个特征可以达到的最高评分；步骤四具体实现的方法是：逐条查验量表和查体数据，将与上肢相关的部分纳入上肢特征集，与下肢相关的部分纳入下肢特征集；划分结果为：上肢特征集包括上肢肌力、上肢肌张力、SCIM量表上肢部分、脊髓损伤截面和AISA残损指数；所述上肢是指肩、肘、腕和手；下肢特征集包括下肢肌力、下肢肌张力，SCIM量表下肢部分、Berg量表、脊髓损伤截面和AISA残损指数；所述下肢是指髋、膝、踝和足；步骤六中所述肢体功能障碍等级参考得分指标RefScore的计算方法如下：挑选出部分具有代表性的特征作为参考特征，通过参考特征的线性加权融合计算出肢体功能障碍等级参考指标RefScore，依据该指标可判定所聚各类中患者的的肢体功能障碍等级，RefScore越大表示障碍程度越低，其计算方式如下： 其中：为第j名患者第i个参考特征归一化后的值，为第k类包含的患者总数；表示特征的类型，的特征评分越高表示障碍程度越低，的特征评分越高表示障碍程度越高；为第k类患者的第i类特征得分均值的归一化结果；m表示挑选出了m种参考特征；选取的参考特征包括：AISA残损指数、脊髓损伤截面、Berg量表总分、SCIM量表总分、肌力总和以及肌张力； 表示第k类患者的肢体功能障碍等级参考得分；计算聚类后各类的RefScore后，RefScore值最大的一类患者的肢体功能障碍等级为轻度，RefScore值最小的一类患者的肢体功能障碍等级为重度。

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