在物理治疗中自动控制康复过程,使用基于人类骨的平衡时间扭曲算法

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 康复科学 康复科学 康复科学
• 计算机视觉 计算机视觉

背景情况:

• 物理治疗对于从各种疾病中恢复至关重要.
• 精确监测患者的炼执行和进展对于有效的康复至关重要.
• 目前用于评估物理治疗质量的方法可以是主观的和劳动密集的.

研究的目的:

• 开发和评估一种新的自动化系统,用于实时评估物理治疗练习的质量.
• 量化衡量患者和物理治疗师之间的运动表现相似性.
• 为个性化康复和进度跟踪提供客观反.

主要方法:

• 利用计算机视觉和基于人类骨的平衡时间曲线算法来分析来自RGB-D视频的骨运动数据.
• 使用3D骨模型之间的运动依赖的加权欧几里德距离计算的姿势不相似性.
• 结合了姿势和动态不相似的组件,并与136条记录的定制数据集进行了验证.

主要成果:

• 该系统显示了强大的运动准确度水平集群 (好,中等,坏).
• 在计算不相似性和实际执行准确性之间发现了高的斯皮尔曼等级相关系数 (0.977).
• 拟议的不相似性措施有效地将患者的表现与参考物理治疗师相比.

结论:

• 开发的系统提供了一个客观,准确和可扩展的方法来评估物理治疗炼质量.
• 这项技术可以通过提供实时反,减少治疗师的工作量,并实现远程监控来增强康复.
• 计划在未来对特定患者群体 (例如,中风后,心脏病) 进行临床验证.