摘要
本发明公开了一种脑卒中患者下肢运动自动评分方法和系统,前者包括:获取脑卒中患者左右腿分别抬腿后向前走路的待测视频;提取待测视频中的骨骼关键点数据;其中,骨骼关键点数据表征脑卒中患者下肢的各骨骼关键点在对应时刻下的坐标数据;基于骨骼关键点数据以及预先训练的网络模型,确定脑卒中患者的NIHSS评分,得到下肢运动评估结果。本发明利用计算机视觉技术结合训练完成的网络模型,可实现对下肢运动客观、自动化的检测,能够提高评估客观性和标准化程度,能实时检测和分析,提高评估效率,且脑卒中患者可居家独立使用,能为医生提供及时的数据支持,有助于制定个性化的康复计划和调整治疗方案。
技术关键词
骨骼关键点
自动评分方法
膝关节
下肢
患者
自动评分系统
运动
视频
数据
网络
随机森林模型
髋关节
数学
坐标
终端设备
身体
节点
弯曲
居家
计划
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中心化数据库
药物配伍禁忌
高风险
医院信息系统
患者
中医体质辨识
图像采集模块
LAB颜色空间
答题
数据
人体三维模型
情绪特征
多任务学习模型
患者
面部特征点