基于BP神经网络的高足弓异常程度评价模型的构建  

Construction of an Evaluation Model for High Arch Anomaly Based on BP Neural Network

作　　者：王新亭[1,2] 王琪 徐聃弟 邱念 任建平 Wang Xinting;Wang Qi;Xu Dandi;Qiu Nian;Ren Jianping(School of Mechanical Engineering,Tianjin University of Science and Technology,Tianjin 300222,China;Tianjin Key Laboratory of Integrated Design and On-Line Monitoring for Light Industry&Food Machinery and Equipment,Tianjin 300222,China)

机构地区：[1]天津科技大学机械工程学院,天津300222 [2]天津市轻工与食品工程机械装备集成设计与在线监控重点实验室,天津300222

出　　处：《中国生物医学工程学报》2021年第2期252-256,共5页Chinese Journal of Biomedical Engineering

基　　金：天津市科技支撑计划资助项目(14ZCDSY00010);天津市自然科学基金重点资助项目(16JCZDJC35900)。

摘　　要：为准确评估高足弓患者的足弓异常程度,提出相应的评价模型。采用鞋垫式足底压力测量装置,采集110名高足弓和90名正常足志愿者自然行走时的足底压力特征参数。提取两者在足底8个分区的峰值压强、接触面积、接触时间和冲量等4个方面具有显著差异的特征参数,利用因子分析法,选出能够反映各指标变量之间内部关系的5个特征因子,并计算其综合得分,建立高足弓异常评价标准,并采用BP神经网络算法构建评价模型。结果显示,该模型对高足弓异常程度的预测值与期望值之间的相关系数R为0.9995,最大误差为0.0377,且预测准确率达到99%,可以对高足弓异常程度准确判断。该方法相对于以往的足型测量法更加准确与全面,同时可对患者的恢复情况及矫正鞋垫的治疗效果进行评估。

关 键 词：BP神经网络 足底压力 高足弓异常程度 评价模型 

分 类 号：R318[医药卫生—生物医学工程]