典型文献
基于计算机视觉的居家康复训练评估算法
文献摘要：
针对老年人肌肉力量、平衡和活动能力等运动功能受损问题,如何有效开展居家的肢体康复训练和评估,是目前临床的痛点和研究热点.对此提出一种基于计算机视觉和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的居家康复训练评估算法.通过MobileNetV3结构改进了姿态估计算法,在普通RGB摄像头和家用级电脑上实现了约30FPS的实时人体姿态估计,降低了使用成本;用创新性的归一化方法和动态时间规整算法(Dynamic Time Warping,DTW),解决了人体体型差异和老年人动作滞后的问题;通过支持向量机算法建立了与临床评估结果相映射的模型.48名受试者参与了居家康复训练评估实验,结果表明,算法准确度为93.2％,与康复专家评分呈强正线性关系(r=0.967).
文献关键词：
计算机视觉;康复评估;支持向量机;姿态估计;动态时间规整
中图分类号：
作者姓名：
郑奇;郭立泉;陈静;杨朝;王晓军;熊大曦
作者机构：
中国科学技术大学生物医学工程学院(苏州)生命科学与医学部,合肥230026;中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,江苏苏州215163;南京医科大学附属苏州科技城医院呼吸内科,江苏苏州215153;苏州市相城人民医院神经外科,江苏苏州215131
文献出处：
引用格式：
[1]郑奇;郭立泉;陈静;杨朝;王晓军;熊大曦-.基于计算机视觉的居家康复训练评估算法)[J].小型微型计算机系统,2022(11):2336-2341
A类：
30FPS
B类：
计算机视觉,居家康复,评估算法,肌肉力量,活动能力,运动功能,肢体康复训练,Support,Vector,Machine,MobileNetV3,结构改进,姿态估计算法,RGB,摄像头,家用,时人,人体姿态估计,归一化方法,动态时间规整算法,Dynamic,Time,Warping,DTW,体型差异,支持向量机算法,临床评估,相映,专家评分,正线,康复评估
AB值：
0.350432
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