用可穿戴IMU身体传感器网络测量背背影和斜斜垂直轴的背影

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 医疗成像医学成像
• 康复技术 康复技术 康复技术

背景情况:

• 背 (阴影) 是一个常见的姿势问题,需要可访问的监控解决方案.
• 目前用于评估脊柱曲率的方法可能很复杂,可能不适合家庭使用.
• 开发非侵入性,用户友好的姿势评估工具对于早期干预至关重要.

研究的目的:

• 提出和验证一种算法,用于计算斜面平面脊柱曲率,使用惯性测量单位 (IMU).
• 通过将IMU数据与神经网络衍生特征集成来构建个性化的脊柱模型.
• 评估开发的家庭姿势监测方法的准确性和可靠性.

主要方法:

• 五个IMU被贴在脊柱表面上,以收集运动数据.
• 一个神经网络,训练在X射线数据,提取个性化的脊柱特征.
• 该算法整合了IMU数据和脊柱特征,以构建一个3D脊柱模型.
• 一个光学运动捕获系统被用于算法验证.

主要成果:

• 该算法实现了9.873%的平均豪斯多夫距离 (HD) 和4.830%的平均绝对误差 (MAE) 相对于脊柱总长度.
• 斜视垂直轴的平均相对误差为14.941%.
• 构建的脊柱模型显示出高准确性和可量化性.

结论:

• 拟议的算法可靠地生成一个可量化的脊柱模型用于静态姿势评估.
• 这种方法提供了一个有希望的解决方案,用于家庭监测脊柱状况,如背.
• 该技术具有远程医疗保健和远程医疗应用的巨大潜力.