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连续康复训练动作分割与评估
被引量：
2
1
作者
胡铭轩
乔钧
张执南
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期533-544,共12页
为提高对康复训练动作反馈的准确性和客观性以及康复患者在康复训练中的积极性和自律性,建立一种能够处理人体连续康复训练动作数据的动作评估方法.首先,提出一种基于高斯混合模型的动作分割方法,从同一动作的连续重复运动序列中提取单...
为提高对康复训练动作反馈的准确性和客观性以及康复患者在康复训练中的积极性和自律性,建立一种能够处理人体连续康复训练动作数据的动作评估方法.首先,提出一种基于高斯混合模型的动作分割方法,从同一动作的连续重复运动序列中提取单次动作数据.其次,根据相关先验知识,提出结合显著运动特征动态时间规整距离评估与高斯混合模型似然评估的多特征融合动作评估方法,从康复训练动作的整体动作与局部关节信息两方面进行动作评估.结果表明:动作分割方法能够很好地分割连续重复动作的运动数据,在数据集上分割动作的正确率达到95%以上;多特征融合动作评估方法有效地提高健康样本与康复患者样本之间动作评估的区分度,使得健康样本动作分数在0~1的评分范围内主要分布在0.93~0.94的得分区间,患者样本则主要分布在0.81~0.89的得分区间.
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关键词
动作评估
动作分割
高斯混合模型
动态时间规整算法
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职称材料
题名
连续康复训练动作分割与评估
被引量：
2
1
作者
胡铭轩
乔钧
张执南
机构
上海
交通大学机械与动力工程学院
上海市长宁区精神卫生中心康复科
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期533-544,共12页
基金
医工交叉研究基金(YG2019QNA11)资助项目。
文摘
为提高对康复训练动作反馈的准确性和客观性以及康复患者在康复训练中的积极性和自律性,建立一种能够处理人体连续康复训练动作数据的动作评估方法.首先,提出一种基于高斯混合模型的动作分割方法,从同一动作的连续重复运动序列中提取单次动作数据.其次,根据相关先验知识,提出结合显著运动特征动态时间规整距离评估与高斯混合模型似然评估的多特征融合动作评估方法,从康复训练动作的整体动作与局部关节信息两方面进行动作评估.结果表明:动作分割方法能够很好地分割连续重复动作的运动数据,在数据集上分割动作的正确率达到95%以上;多特征融合动作评估方法有效地提高健康样本与康复患者样本之间动作评估的区分度,使得健康样本动作分数在0~1的评分范围内主要分布在0.93~0.94的得分区间,患者样本则主要分布在0.81~0.89的得分区间.
关键词
动作评估
动作分割
高斯混合模型
动态时间规整算法
Keywords
motion evaluation
motion segmentation
Gaussian mixture model(GMM)
dynamic time warping(DTW)
分类号
R496 [医药卫生—康复医学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
连续康复训练动作分割与评估
胡铭轩
乔钧
张执南
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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