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共济失调是一种外部特征，当人体的协调不良和平衡障碍时，通常表明身体某些部位的疾病。许多内部因素可能导致共济失调；目前，观察到的外部特征，结合医生的个人临床经验在诊断共济失调中起主要作用。在这种情况下，可能会感到困惑，导致治疗和康复的延迟。现代高精度医疗工具将提供更好的准确性，但经济成本是不可忽略的因素。在本文中，新型的非接触式感应技术用于检测和区分感觉共济失调和小脑共济失调。首先，Romberg的测试和步态分析数据由微波传感平台收集；然后，经过一些预处理后，已经采用了一些机器学习方法来训练模型。对于Romberg的测试，考虑了时域特征，所有三种算法的准确性都高于96％；为了进行步态检测，主成分分析（PCA）用于降低维度，背部传播（BP）神经网络，支持向量机（SVM）和随机森林（RF）的准确性分别为97.8、98.9和91.1％。
感觉共济失调和小脑共济失调的临床识别
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