帕金森病会改变步态和双侧协调性，机器学习的分类效果在很大程度上取决于连续步态信号的表示方式。本文探讨在归一化站立期间保持固定位置的前后压中心（AP‑COP）信息，是否能够提供一种紧凑且信息丰富的足底垂直地面反作用力（VGRF）表示。
使用来自 Gait in Parkinson's Disease Database 的 165 名受试者的双侧垂直地面反作用力记录，采用重复的完全嵌套参与者层级交叉验证进行评估。我们提出的 AP‑COP10 包含五个站立窗口内的 AP‑COP 位置和双侧不对称性，共十个特征。AP‑COP10 在受试者层级交叉验证下获得 AUC=0.894，优于文献中三种统一的 COP 表示。
另外 25 个非 AP‑COP 描述符单独使用时得到 AUC=0.856，完整的 35 特征组合达到 AUC=0.908。去除 AP‑COP10 会导致判别能力显著下降，而在 AP‑COP10 基础上加入其余特征仅带来微弱且不显著的提升。特征竞争分析显示，最具信息量的姿态索引特征集中在早期和早中期站立阶段。来源研究留出实验和传感器扰动分析进一步验证了该表示的鲁棒性。
这些结果表明，姿态索引的 AP‑COP 能保留其他广义步态特征难以捕获的判别信息，支持在病理步态机器学习分析中使用紧凑且可解释的特征表示。
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