中文摘要：

帕金森病(Parkinson disease,PD)是一种常见的神经系统变性疾病，发病率高居世界第二。目前，衡量帕金森病人的患病类型和严重程度的方法主要依靠医生评分，评估的准确程度仍然依赖于医生的经验和主观判断，缺乏量化指标。基于此，本项目构建出基于MEMS惯性传感器网络帕金森姿态监控和评估系统。为了实现对帕金森病人的姿态监控，并在病人发生"跌倒"等意外时报警，提出一种新的行为检测和分类器算法，对人日常生活的行为动作进行正确的分类。为了实现对帕金森病震颤、运动徐缓和运动功能障碍定量评估，拟提取帕金森病运动症状相关参数，建立一种新的帕金森症状评估系统，将被测对象的日常行为与帕金森病运动症状严重性的分析相结合，实现在被测对象日常活动中对帕金森运动症状进行全面、客观的评估。该系统不仅可用于实现帕金森症的临床诊断，也可为帕金森患者提供准确、有效的治疗效果反馈。