[01604695]无标志点的便携上肢运动分析系统研究
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技术详细介绍
我们以基于标记的三维运动捕捉系统（3DMC）为黄金标准,使用监督机器学习架构训练了一个长短期记忆递归神经网络,补偿系统误差,从而提高评估精度。本研究训练的深度学习神经网络包括了我们研究的所有上肢功能运动,即手到对侧肩膀、手到嘴边或喝水、梳头、手到后口袋。我们开发的基于深度学习的模型显著提高了单个Kinect v2传感器在所有功能任务中对所有研究的上肢关节角度的准确性。使用单个Kinect v2传感器,我们的基于深度学习融合模型模型的精度可以达到肩和肘部屈/伸角度波形的平均CMCs＞0.93。对于所有任务,肩部外展/外展以及内/外旋的角度波形能够达到平均CMCs＞0.8。在所有功能任务中,所有关节角度在目标实现点和运动范围的平均偏差都在5°以下。