定义弱侧足节点的主要目标是在特征提取过程中，分离出步态不稳定性最明显的特定肢体，从而提高跌倒风险分类模型的准确性。通过识别压力中心 (CoP) 轨迹标准差较小的一侧，系统可以过滤掉主导腿相关的噪声，专注于有意义的生理不规则性的来源。
核心要点 定义弱侧足是一种降噪策略，旨在减轻横向敏感性。它允许分类模型忽略主导肢体的自然变异，并针对步态完整性丧失提供跌倒风险最强信号的特定一侧。
解决横向敏感性问题
不对称性的挑战
跌倒风险评估模型经常因横向敏感性而导致性能下降。
当模型无法区分主导肢体的健康变异和较弱肢体的病理问题时，就会出现这种情况。
如果不区分两者，“噪音”来自较强的腿部，可能会掩盖关键数据点。
消除干扰
主导腿通常表现出与较弱腿不同的物理变异。
通过系统地识别和分离弱侧足，模型有效地消除了由这些个体物理差异引起的干扰。
这种标准化确保算法分析的是最相关的失稳数据源。
弱侧足的操作定义
分析压力中心 (CoP)
识别过程依赖于对压力中心轨迹的分析。
具体来说，系统会检查前后方向 (AP)（前后移动）的运动。
该指标作为确定每条肢体稳定性和控制基线。
标准差阈值
与人们可能假设的相反，弱侧足在这种特定情况下并非由较高的波动性识别。
根据主要方法，弱侧足被识别为 AP CoP 轨迹中标准差较小的一侧。
这个特定的信号表明，为了评估目的，步态完整性丧失和不规则性最明显。
理解权衡
特异性 vs. 整体性
仅关注弱侧足会提高评估在特定故障点上的敏感性。
然而，这种方法会丢弃主导腿的数据。
虽然这可以减少噪声，但它基于这样的假设：主导腿的代偿机制比弱侧腿的完整性丧失更能预测跌倒。
依赖于 AP 轨迹
该定义严重依赖于前后方向的运动数据。
如果患者的失稳主要表现为内外侧（左右）运动，则可能需要调整此特定提取方法。
这是一个专为 AP 主导的稳定性问题设计的专用过滤器。
为您的目标做出正确选择
为了有效地应用此特征提取策略，请考虑您正在建模的跌倒风险的具体性质：
- 如果您的主要重点是最大化分类敏感性：分离弱侧足以消除主导腿的噪声，并突出步态不规则性最清晰的信号。
- 如果您的主要重点是分析代偿策略：请注意，此方法消除了主导腿的“干扰”，这可能会掩盖较强肢体如何补偿较弱肢体。
总结：定义弱侧足并非为了表征整个身体，而是为了将模型的焦点缩小到完整性丧失的确切点，从而确保风险检测的最高可能准确性。
总结表：
| 指标类别 | 特征细节 | 战略目标 |
|---|---|---|
| 识别工具 | 压力中心 (CoP) 轨迹 | 分离特定肢体不稳定性 |
| 主要指标 | 前后方向 (AP) | 测量前后步态完整性 |
| 选择标准 | 较小的标准差 | 识别生理不规则性的来源 |
| 模型优势 | 降噪 | 消除主导腿干扰，提高敏感性 |
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