Survey of Parkinson’s disease auxiliary diagnosis methods based on gait analysis

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2022060926

Journal of Computer Applications ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (6): 1687-1695.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022060926

Special Issue: 综述； CCF第37届中国计算机应用大会 (CCF NCCA 2022)

• The 37 CCF National Conference of Computer Applications (CCF NCCA 2022) • Previous Articles Next Articles

Survey of Parkinson’s disease auxiliary diagnosis methods based on gait analysis

Jing QIN¹, Xueqian MA², Fujie GAO², Changqing JI²^,³, Zumin WANG²()

^1.School of Software Engineering，Dalian University，Dalian Liaoning 116622，China
^2.College of Information Engineering，Dalian University，Dalian Liaoning 116622，China
^3.College of Physical Science and Technology，Dalian University，Dalian Liaoning 116622，China

Received:2022-06-27 Revised:2022-07-27 Accepted:2022-07-29 Online:2022-09-22 Published:2023-06-10
Contact: Zumin WANG
About author:QIN Jing， born in 1981， Ph. D.， associate professor. Her research interests include signal processing， big data analysis.
MA Xueqian， born in 1997， M. S. candidate. Her research interests include deep learning， intelligent medicine.
GAO Fujie， born in 1997， M. S. candidate. His research interests include intelligent medicine， machine learning.
JI Changqing， born in 1980， Ph. D.， associate professor. His research interests include artificial intelligence， big data analysis， spatial databases.
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(62002038)

基于步态分析的帕金森病辅助诊断方法综述

秦静¹, 马雪倩², 高福杰², 季长清²^,³, 汪祖民²()

^1.大连大学软件工程学院, 辽宁大连 116622
^2.大连大学信息工程学院, 辽宁大连 116622
^3.大连大学物理科学与技术学院, 辽宁大连 116622

通讯作者: 汪祖民
作者简介:秦静（1981—），女，甘肃张掖人，副教授，博士，CCF会员，主要研究方向：信号处理、大数据分析
马雪倩（1997—），女，安徽亳州人，硕士研究生，CCF会员，主要研究方向：深度学习、智慧医疗
高福杰（1997—），男，江苏盐城人，硕士研究生，CCF会员，主要研究方向：智慧医疗、机器学习
季长清（1980—），男，辽宁大连人，副教授，博士，CCF会员，主要研究方向：人工智能、大数据分析、空间数据库
汪祖民（1975—），男，河南信阳人，教授，博士，CCF会员，主要研究方向：物联网。Email：wangzumin@dlu.edu.cn

Abstract

Abstract:

Focused on the existing diagnosis methods of Parkinson's Disease （PD）， the auxiliary diagnosis methods of PD based on gait analysis was reviewed. In clinical practice， the common diagnosis method of gait assessment for PD is based on scales， which is simple and convenient， but is highly subjective and requires well-experienced clinical doctors. With the development of computer technology， more methods of gait analysis are provided. Firstly， PD and its abnormal manifestations in gait were summarized. Then， the common methods of auxiliary diagnosis for PD based on gait analysis were reviewed. These methods were able to be roughly divided into two types： methods based on wearable or non-wearable devices. Wearable devices are small and have high accuracy for diagnosis， and with the use of them， the gait status of patients can be monitored for a long time. With the use of non-wearable devices， human gait data is captured through video sensors such as Microsoft Kinect， without wearing related devices and restricting patients' movements. Finally， the deficiencies in the existing gait analysis methods were pointed out， and the possible development trends in the future were discussed.

Key words: Parkinson's Disease (PD), gait analysis, wearable device, deep learning, auxiliary diagnosis

摘要：

针对现有的帕金森病（PD）的诊断方法，对基于步态分析的PD的辅助诊断方法进行了综述。在临床上，常见的步态评估PD的诊断方法是基于量表的，该方法虽然简单方便，但主观性强，且对医生的临床经验要求较高。而计算机技术的发展为步态分析提供了更多的方法。首先，总结了PD以及它在步态上的异常表现。然后，回顾了基于步态分析的PD辅助诊断的常用方法，这些方法大致可分为基于可穿戴设备的和基于非可穿戴设备的：可穿戴设备体积小、辅助诊断准确率高，可长时间监测患者的步态状况；非可穿戴设备则是通过微软Kinect等视频传感器捕捉人体步态数据，避免了穿戴相关设备以及对患者行动的限制。最后，指出了现有的步态分析方法中存在的不足并探讨了未来可能的发展趋势。

关键词: 帕金森病, 步态分析, 可穿戴设备, 深度学习, 辅助诊断

CLC Number:

TP391.7

Jing QIN, Xueqian MA, Fujie GAO, Changqing JI, Zumin WANG. Survey of Parkinson’s disease auxiliary diagnosis methods based on gait analysis[J]. Journal of Computer Applications, 2023, 43(6): 1687-1695.

秦静, 马雪倩, 高福杰, 季长清, 汪祖民. 基于步态分析的帕金森病辅助诊断方法综述[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2023, 43(6): 1687-1695.

Figures/Tables 13

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数据集	数据类型	受试者数	实例数	基本活动
HAR（Human Activity Recognition）^［21］	加速度计线速度、陀螺仪角速度	30	10 299	走路、上楼、下楼、坐、站、躺
USC-HAD（University of Southern California Human Activity Dataset）^［22］	加速度计线速度、陀螺仪角速度	14	2 520 000	向前走、向左（右）转、上（下）楼、向前跑、跳跃、坐下、站立、睡觉等
Gait in Parkinson’s Disease^［23］	垂直地面反作用力	166		以通常的、自行选择的速度行走大约2 min
Daphnet（Daphnet freezing of gait data set）^［24］	加速度计线速度	10	237	直线行走、转弯行走、日常生活活动
mHealth（mobile Health）^［25］	加速度计线速度、陀螺仪角速度、磁强计信号、二导联心电图信号	10	16 740	站立、坐下和放松、躺下、行走、爬楼梯、骑自行车、慢跑、前后跳跃等

数据集	数据类型	受试者数	实例数	基本活动
HAR（Human Activity Recognition）^［21］	加速度计线速度、陀螺仪角速度	30	10 299	走路、上楼、下楼、坐、站、躺
USC-HAD（University of Southern California Human Activity Dataset）^［22］	加速度计线速度、陀螺仪角速度	14	2 520 000	向前走、向左（右）转、上（下）楼、向前跑、跳跃、坐下、站立、睡觉等
Gait in Parkinson’s Disease^［23］	垂直地面反作用力	166		以通常的、自行选择的速度行走大约2 min
Daphnet（Daphnet freezing of gait data set）^［24］	加速度计线速度	10	237	直线行走、转弯行走、日常生活活动
mHealth（mobile Health）^［25］	加速度计线速度、陀螺仪角速度、磁强计信号、二导联心电图信号	10	16 740	站立、坐下和放松、躺下、行走、爬楼梯、骑自行车、慢跑、前后跳跃等

方法	受试者数	受试者情况	安放位置	实验方法	实验结果/%
方法	受试者数	受试者情况	安放位置	实验方法	敏感性	特异性	准确率
文献［26］方法	15	7名男性和8名女性	脚踝、口袋、腰部	AdaBoost.M1算法分类FoG事件	86.00	92.50
文献［27］方法	60	25名患者和 35名健康对照组	小腿	采用9种机器学习分类算法训练二元分类器			91.13
文献［28］方法	40	PD患者：35名男性和 5名女性	手腕、脚踝	使用SVM检测FoG，并使用Lasso回归算法估计PD严重等级	89.00		82.00
文献［29］方法	20	5名女性和 15名男性患者	髋关节	使用Moore-Bachlin算法和加入步长信息的改进算法识别FoG事件	87.57	94.97	84.30
文献［30］方法	20	H&Y量表中处于 2~4阶段患者	腰部	利用冻结阈值（FI_th）和能量阈值（EI_th）确定FoG事件	90.60±7.71	94.30±8.36

方法	受试者数	受试者情况	安放位置	实验方法	实验结果/%
方法	受试者数	受试者情况	安放位置	实验方法	敏感性	特异性	准确率
文献［26］方法	15	7名男性和8名女性	脚踝、口袋、腰部	AdaBoost.M1算法分类FoG事件	86.00	92.50
文献［27］方法	60	25名患者和 35名健康对照组	小腿	采用9种机器学习分类算法训练二元分类器			91.13
文献［28］方法	40	PD患者：35名男性和 5名女性	手腕、脚踝	使用SVM检测FoG，并使用Lasso回归算法估计PD严重等级	89.00		82.00
文献［29］方法	20	5名女性和 15名男性患者	髋关节	使用Moore-Bachlin算法和加入步长信息的改进算法识别FoG事件	87.57	94.97	84.30
文献［30］方法	20	H&Y量表中处于 2~4阶段患者	腰部	利用冻结阈值（FI_th）和能量阈值（EI_th）确定FoG事件	90.60±7.71	94.30±8.36

方法	受试者数	受试者情况	传感器	实验方法	实验结果/%
方法	受试者数	受试者情况	传感器	实验方法	敏感性	特异性	准确率
文献［31］方法	10	Daphnet数据集	可穿戴加速度计	使用CNN作特征提取器，LSTM对时间特征建模，引入注意力机制，使用数据扩充消除不平衡数据集对模型训练的影响	95.10	98.80
文献［32］方法	10	Daphnet数据集	加速度计传感器	使用KNN算法将步态分为pre-FoG，non-FoG和FoG	94.10	97.10
文献［33］方法	10	PD患者：5名男性和 5名女性	加速度计、微处理器、微型SD卡	小批量k-means聚类算法分类为FoG和non-FoG	92.40	94.90	93.20
文献［34］方法	32	PD患者：22名男性和 10名女性	微电子机械传感器（由两个IMU传感器组成）	计算角速度和低通滤波器（k_left，k_right），使用k_left和k_right之和给出的指数K最终与特定的阈值进行比较，检测FoG事件	93.41	97.57	97.56
文献［35］方法	8	7名PD患者和 1名健康对照者	IMU（分别安置在左下肢和右下肢）	通过DWT识别步态异常	60.61	86.66
文献［36］方法	88	PD患者：25名男性和 23名女性；健康对照组： 22名男性和18名女性	三轴加速度计（左膝和右膝）	使用4种分类算法进行分类，决策树的分类器的准确率最高	92.86	90.91	88.46

Survey of Parkinson’s disease auxiliary diagnosis methods based on gait analysis

基于步态分析的帕金森病辅助诊断方法综述

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数据集	数据类型	受试者数	实例数	基本活动
CMU MoBo（Carnegie Mellon University Motion of Body）^［43］	人体轮廓	25	600	慢步行、快步行、斜步行、带球步行
CASIA-A（CASIA dataset（A））^［44］	RGB	20	240	正常行走
CASIA-B（CASIA dataset（B））^［45］	RGB、人体轮廓	124	13 680	正常行走、背包、穿外套
USF HumanID（University of South Florida Human IDentification）^［46］	RGB	122	1 870	户外行走、携带公文包、不同时间间隔
OU-MVLP（Osaka University Multi-View Large Population） Pose^［47］	骨骼序列	10 307	259 013	正常行走

方法	受试者数	受试者情况	数据类型	实验方法	实验结果/%
方法	受试者数	受试者情况	数据类型	实验方法	精确率	准确率
文献［49］方法	124	CASIA-B数据集	连续的人体轮廓生成CSD-maps	利用CNN从CSD-maps中学习步态事件，对步态进行分类，实验结果显示，在90°视角下，使用6张连续的CSD-maps准确率最高		96.78
文献［50］方法	60	其中18名为PD患者	RGB图像（只包含腿和脚）	利用3D-CNN提取帧序列的多层次特征，使用特征融合对多层次特征在时间和空间维度上进行聚合	92.10	90.80
文献［51］方法	124	CASIA-B数据集	步态能量图像（Gait Energy Image， GEI）	应用PixelDTGAN模型，提出了GaitGAN方法， GAN模型作为回归器，生成不变步态图像		62.80
文献［52］方法	约4 124	OULP数据集约有4 000名； CASIA-B数据集有124名	步态轮廓图像	提出DeepGait方法，将原始轮廓图像进行归一化，检测步态周期，将步态周期送入VGG-D进行步态识别		94.30
文献［53］方法	124	CASIA-B数据集	人体轮廓	使用一个具有两级结构的3D-CNN识别多视角下的步态	96.10

[1]	Jing QIN, Zhiguang QIN, Fali LI, Yueheng PENG. Diagnosis of major depressive disorder based on probabilistic sparse self-attention neural network [J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(9): 2970-2974.
[2]	Xiyuan WANG, Zhancheng ZHANG, Shaokang XU, Baocheng ZHANG, Xiaoqing LUO, Fuyuan HU. Unsupervised cross-domain transfer network for 3D/2D registration in surgical navigation [J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(9): 2911-2918.
[3]	Yexin PAN, Zhe YANG. Optimization model for small object detection based on multi-level feature bidirectional fusion [J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(9): 2871-2877.
[4]	Yunchuan HUANG, Yongquan JIANG, Juntao HUANG, Yan YANG. Molecular toxicity prediction based on meta graph isomorphism network [J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(9): 2964-2969.
[5]	Shunyong LI, Shiyi LI, Rui XU, Xingwang ZHAO. Incomplete multi-view clustering algorithm based on self-attention fusion [J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(9): 2696-2703.
[6]	Yuhan LIU, Genlin JI, Hongping ZHANG. Video pedestrian anomaly detection method based on skeleton graph and mixed attention [J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(8): 2551-2557.
[7]	Yanjie GU, Yingjun ZHANG, Xiaoqian LIU, Wei ZHOU, Wei SUN. Traffic flow forecasting via spatial-temporal multi-graph fusion [J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(8): 2618-2625.
[8]	Qianhong SHI, Yan YANG, Yongquan JIANG, Xiaocao OUYANG, Wubo FAN, Qiang CHEN, Tao JIANG, Yuan LI. Multi-granularity abrupt change fitting network for air quality prediction [J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(8): 2643-2650.
[9]	Zheng WU, Zhiyou CHENG, Zhentian WANG, Chuanjian WANG, Sheng WANG, Hui XU. Deep learning-based classification of head movement amplitude during patient anaesthesia resuscitation [J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(7): 2258-2263.
[10]	Huanhuan LI, Tianqiang HUANG, Xuemei DING, Haifeng LUO, Liqing HUANG. Public traffic demand prediction based on multi-scale spatial-temporal graph convolutional network [J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(7): 2065-2072.
[11]	Zhi ZHANG, Xin LI, Naifu YE, Kaixi HU. DKP： defending against model stealing attacks based on dark knowledge protection [J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(7): 2080-2086.
[12]	Yiqun ZHAO, Zhiyu ZHANG, Xue DONG. Anisotropic travel time computation method based on dense residual connection physical information neural networks [J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(7): 2310-2318.
[13]	Song XU, Wenbo ZHANG, Yifan WANG. Lightweight video salient object detection network based on spatiotemporal information [J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(7): 2192-2199.
[14]	Xun SUN, Ruifeng FENG, Yanru CHEN. Monocular 3D object detection method integrating depth and instance segmentation [J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(7): 2208-2215.
[15]	Yajuan ZHAO, Fanjun MENG, Xingjian XU. Review of online education learner knowledge tracing [J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(6): 1683-1698.

方法	受试者数	受试者情况	传感器	实验方法	实验结果/%
方法	受试者数	受试者情况	传感器	实验方法	敏感性	特异性	准确率
文献［37］方法	20	PD患者	微型印刷电路板（包含三轴加速度计和一个微型处理器，安装在鞋垫底部）	采用时域检测算法，使用1D垂直加速度信号或所有的3D信号进行FoG检测，与传统的频域算法进行比较	85.80	85.80
文献［38］方法	20	PD患者：14名男性和6名女性	压力传感器、三轴加速度计	使用OpenGo内部的算法，分析压力、力和加速度，自动检测FoG	96.00	94.00
文献［40］方法	5	PD患者： 5名男性	FScan压力感应鞋垫	将左右脚的FScan压力框连接成一个60×42压力阵列，每一帧都被看作是一个二维图像，使用CNN对步态进行分类	94.30	95.10
文献［41］方法	1	记录1个人在 6种不同情况下的步态序列	基于Velostat的可穿戴足部压力传感器	通过测量足部的压力分布，分析主要参数评估步态，其中步态模式可以通过在时域分析传感器信号，并提取主要参数进行监测			94.00

方法	受试者数	受试者情况	传感器	实验方法	实验结果/%
方法	受试者数	受试者情况	传感器	实验方法	敏感性	特异性	准确率
文献［37］方法	20	PD患者	微型印刷电路板（包含三轴加速度计和一个微型处理器，安装在鞋垫底部）	采用时域检测算法，使用1D垂直加速度信号或所有的3D信号进行FoG检测，与传统的频域算法进行比较	85.80	85.80
文献［38］方法	20	PD患者：14名男性和6名女性	压力传感器、三轴加速度计	使用OpenGo内部的算法，分析压力、力和加速度，自动检测FoG	96.00	94.00
文献［40］方法	5	PD患者： 5名男性	FScan压力感应鞋垫	将左右脚的FScan压力框连接成一个60×42压力阵列，每一帧都被看作是一个二维图像，使用CNN对步态进行分类	94.30	95.10
文献［41］方法	1	记录1个人在 6种不同情况下的步态序列	基于Velostat的可穿戴足部压力传感器	通过测量足部的压力分布，分析主要参数评估步态，其中步态模式可以通过在时域分析传感器信号，并提取主要参数进行监测			94.00

方法	受试者数	受试者情况	数据类型	实验方法	实验结果/%
方法	受试者数	受试者情况	数据类型	实验方法	敏感性	特异性	准确率
文献［42］方法	199	其中157名是基于MDS-UPDRS； 42名用于测试	骨骼序列	将骨骼序列输入2s-ST-AGCN模型，将它分为关节流和骨流，分别送入独立的ST-GCN结构中对PD步态进行分类			98.90
文献［55］方法		Kinect数据集；NTU RGB+D 数据集含有40名受试者	骨骼序列	提出ST-GCN，在骨骼序列上构建时空图，应用ST-GCN，在图上生成高级特征，最后由标准的Softmax分类器分类相应动作类别			88.30
文献［56］方法	45	全部为PD患者	视频帧	使用GCN，并使用解剖关节图描述FoG的步态模式	81.90	82.10	82.10
文献［57］方法	124	CASIA-B数据集	RGB 图片	提出GaitGraph方法，通过HRNet提取骨骼序列，将该序列输入ResGCN嵌入步态特征			87.70
文献［60］方法		SBU Kinect数据集；NTU RGB+D 数据集含有40个对象	骨骼序列	使用STA-LSTM网络，使用时空注意力模块关注人体骨骼关键特征，并引入正则化的交叉熵损失驱动模型学习			91.51

方法	受试者数	受试者情况	数据类型	实验方法	实验结果/%
方法	受试者数	受试者情况	数据类型	实验方法	敏感性	特异性	准确率
文献［42］方法	199	其中157名是基于MDS-UPDRS； 42名用于测试	骨骼序列	将骨骼序列输入2s-ST-AGCN模型，将它分为关节流和骨流，分别送入独立的ST-GCN结构中对PD步态进行分类			98.90
文献［55］方法		Kinect数据集；NTU RGB+D 数据集含有40名受试者	骨骼序列	提出ST-GCN，在骨骼序列上构建时空图，应用ST-GCN，在图上生成高级特征，最后由标准的Softmax分类器分类相应动作类别			88.30
文献［56］方法	45	全部为PD患者	视频帧	使用GCN，并使用解剖关节图描述FoG的步态模式	81.90	82.10	82.10
文献［57］方法	124	CASIA-B数据集	RGB 图片	提出GaitGraph方法，通过HRNet提取骨骼序列，将该序列输入ResGCN嵌入步态特征			87.70
文献［60］方法		SBU Kinect数据集；NTU RGB+D 数据集含有40个对象	骨骼序列	使用STA-LSTM网络，使用时空注意力模块关注人体骨骼关键特征，并引入正则化的交叉熵损失驱动模型学习			91.51