验证了一种创新的算法,用于检测手动轮椅使用者的自动推进
Rose Gagnon1,2,3, Krista L Best1,2, Brandon Alexis Valencia Ariza2,4
1School of Rehabilitation Sciences, Faculty of Medicine, Université Laval, Quebec City, QC, Canada.
Journal of rehabilitation and assistive technologies engineering
|September 29, 2025
概括
本研究验证了用于手动轮椅使用者的算法,准确测量距离,并区分自动推进和非推进. 这些发现改善了轮椅使用者的体育活动评估.
科学领域:
- 康复工程 康复工程
- 生物力学 生物力学
- 可穿戴技术可穿戴技术
背景情况:
- 动作测量对于评估手动轮椅 (MWC) 用户的身体活动至关重要.
- 目前的方法难以准确地解释数据,并区分推进与非推进活动.
研究的目的:
- 评估一种新的算法在测量MWC用户覆盖的总距离时的准确性.
- 验证算法在MWC自动推进和非推进之间区分的能力.
主要方法:
- 一项实验研究收集了MWC用户在受控 (室内) 和不受控制 (室外) 设置中的行为测量数据 (Actigraph GT3X+).
- 参与者完成了多个不同距离的多重推进试验,包括自我推进和推动MWC.
- 数据分析涉及描述性统计和准确度指标 (实际值的百分比).
主要成果:
- 该算法在室内测量总行程时表现出极好的准确性 (98.9%99.8%).
- 它精确地区分了自动推进与非推进,精度从96.2%到99.2% (控制) 和91.3%到100.0% (不受控制).
结论:
- 经过验证的算法为MWC用户提供了精确的总距离测量.
- 它提供了自我推进和非推进之间的优秀区别,增强了身体活动监控.
