换一批基于多融合算法的青年男性三维足型类别划分及特征提取
Three-Dimensional Foot Type Classification and Feature Extraction for Young Males Based on Multi-Fusion Algorithms
摘要目的 通过将我国青年男性足型进行分类,提取出足型的特征指标,构建足型常模数据库.方法 采集1 483名青年健康男性的足型数据,通过谱聚类算法进行足型类别划分,采用深度神经网络(deep neural network,DNN)进行分类模型的训练,结合逐层相关传播(layer-wise relevance propagation,LRP)和相关系数法完成足型特征的提取,对比不同足型特征差异.结果 通过谱聚类得到4种足型分类,其中足型1表现为翘拇指、内收小趾、高足跟宽足;足型2表现为拇指外翻的窄足;足型3表现为拇指外翻的低弓足;足型4表现为翘拇指的高弓足.结合可解释神经网络和相关系数法,从27个足型指标中提取出踵心到足底长、拇指高、足舟骨高、足跟外缘高、拇外翻角度、小趾角度、足背围、后跟角度、纵弓角度9个指标,所提取指标构建的分类模型总判别准确率达93.67％.结论 我国青年男性分可为4种常规足型,在后足、中足和前足3个部分,可提取包含长度、高度、围度和角度共9个足型特征指标,为构建符合我国青年男性足型常模数据和足踝生物力学研究提供理论和数据支持.
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关键词
足型特征提取谱聚类多融合算法深度神经网络逐层相关传播foot typefeature extractionspectral clusteringmulti-fusion algorithmsdeep neural networklayer-wise relevance propagation
分类号
R318.01（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.16156/j.1004-7220.2025.03.016
发布时间
2025-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家人口健康科学数据中心课题（NCMI202307GEN）
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