换一批基于多尺度熵的人体姿势控制复杂度研究进展
Research Progress of Human Postural Control Complexity Based on Multiscale Entropy Analysis
摘要多尺度熵(multiscale entropy,MSE)作为一种量化时间序列复杂度的非线性指标,已广泛用于揭示姿势控制系统的多尺度调控机制.传统线性指标多关注单尺度统计特征,而 MSE 能揭示时间序列跨尺度的非线性特征,是识别生理完整性和功能退化的更敏感指标.本文总结了 MSE 在姿势控制研究中的应用进展,涵盖跌倒风险预测、疾病特异性机制识别(如帕金森病、多发性硬化症、精神分裂症),以及干预评估(如太极拳、神经刺激),强调其行为层面与中枢调控的双重敏感性.同时指出当前参数(如嵌入维数、容差、尺度因子)设置与数据处理方法尚缺统一标准,制约跨研究比较.未来研究需统一核心参数范围、开发任务驱动的自适应算法框架.MSE 为姿势控制的多尺度机制分析提供了跨行为层面与中枢神经系统的整合视角,有望成为复杂度导向的康复评估和干预优化的重要工具.
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分类号
R318.01（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.16156/j.1004-7220.2026.02.043
发布时间
2026-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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