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0.4 A 0.6 B 0.3 C

0.5
0.3 0.4 0.2
相对重要性 0.2 相对重要性 0.3 相对重要性

0.2 0.1
0.1
0.1

0 步速 步频 步幅 0 步速 步幅 步频 0 步速 步频 步幅
足趾离地角度 足跟着地角度 摆动时间 摆对相 支撑相 跨步时间 支撑时间 跨步时间 支撑时间 摆对相 摆动时间 足跟着地角度 足跟着地角度 支撑相 足趾离地角度 跨步时间 支撑时间 摆动时间
足趾离地角度
支撑相
摆对相
步态特征 步态特征 步态特征
注：A 图为自由行走测试时的结果，B 图为双任务倍数 7 测试时的结果，C 图为双任务倒数 100 测试时的结果；HC= 健康对照，AD= 阿尔
茨海默病
图 1 不同行走测试时的步态特征识别 HC 和 AD 患者的重要性
Figure 1 The importance of gait characteristics during performingdifferent walking tests in identifying healthycontrols and Alzheimer's disease patients

0.25 A 0.4 B 0.4 C

0.20
0.3 0.2
相对重要性 0.15 相对重要性 0.2 相对重要性

0.10
0.1
0.1
0.05

0 0 0
步频
足趾离地角度 支撑相 步频 摆对相 支撑时间 步幅 跨步时间 步速 摆动时间 足趾离地角度 步幅 步速 支撑时间 摆对相 支撑相 跨步时间 摆动时间 足跟着地角度 足跟着地角度 支撑相 步频 摆对相 步速 跨步时间 摆动时间 支撑相
足趾离地角度
足跟着地角度
步幅
步态特征 步态特征 步态特征
注：A 图为自由行走测试时的结果，B 图为双任务倍数 7 测试时的结果，C 图为双任务倒数 100 测试时的结果；aMCI= 遗忘型轻度认知障碍
图 2 不同行走测试时的步态特征识别 aMCI 患者和 AD 患者的重要性
Figure 2 The importance of gait characteristics during performing different walking tests in identifying amnestic mild cognitive impairment and Alzheimer's
disease patients

的性能。相比 GBDT 模型的性能，RF 模型的性能更佳。 期（支撑相、摆动相、支撑时间、摆动时间）和运动学
3 讨论 参数（步幅、步速、步频、跨步时间）比较，差异有统
本研究旨在使用单、双任务评估的步态数据探索最 计学意义 ［30-31］ 。很少有研究使用时间 - 空间参数（足
佳机器学习分类模型，以识别 HC、aMCI 和 AD，并根 趾离地角度、足跟着地角度）作为评估认知障碍的因素，
据验证过的分类模型进行重要特征选择，以找到各组间 但是有研究发现足趾离地角度和足跟着地角度是区分健
的最佳特征组合。本研究结果显示，RF 模型识别 HC、 康人群和有步态障碍者的重要且灵敏的指标 ［32-33］ 。本
aMCI 和 AD 的整体性能优于 GBDT 模型。RF 模型通 课题组前期研究发现足趾离地角度和足跟着地角度可能
过将 GBDT-RFE 选择的前两名或者三名特征作为输入 是区分卒中后痴呆和 AD 的典型步态特征 ［34］ 。因此，
特征，在本研究中实现了 HC 组 /AD 组和 aMCI 组 /AD 本研究将单双任务的步态周期、运动学参数和时间 - 空
组的最高分类准确率。HC 组 /AD 组的最高分类准确率 间参数 3 个领域的步态参数纳入。研究结果显示，单任
为 0.905 6，AUC 值为 0.944 4。aMCI 组 /AD 组的最高 务行走和双任务行走的部分步态特征（步幅、步速、支
分类准确率为 0.876 9，AUC 值为 0.933 3。 撑时间、足趾离地角度和足跟着地角度）可用来区分
既往研究显示，有认知障碍者和健康人群的步态周 HC 组与 aMCI 组、HC 组与 AD 组、aMCI 组与 AD 组受