摘要
本发明属于计算机视觉技术领域,公开了一种针对脑瘫患者肌张力障碍的手臂运动自动化评估系统及方法,数据采集模块通过智能手机摄像头对患者手臂的运动任务进行运动数据采集;姿态估计和关键点检测模块使用姿态估计算法自动检测并追踪患者的手臂运动并识别人体的关键点,在获取到关键点坐标数据后,进行数据预处理;肌张力障碍特征提取模块从患者手臂的运动数据中提取肌张力障碍特征,并构建相应特征集;自动评分模块使用多层前馈神经网络模型,基于患者的手臂运动特征,自动计算肌张力障碍的评分;报告生成模块用于生成评估报告。本发明适用于脑瘫患者肌张力障碍的手臂运动评估,为临床医生提供一种客观、便捷、高效的评估工具。
技术关键词
自动化评估系统
脑瘫患者
多层前馈神经网络
姿态估计算法
关键点
智能手机摄像头
卷积神经网络识别
运动特征
长短期记忆神经网络模型
特征提取模块
数据采集模块
报告
自动化评估方法
优化神经网络模型
手臂运动轨迹
运动轨迹分析
系统为您推荐了相关专利信息
智能训练系统
表面肌电信号
主控制器
热力图
肌肉疲劳状态
关键点
反距离加权插值
多波束
识别方法
注意力机制
康复训练系统
三维动态影像
计算机视觉识别
骨骼运动轨迹
强化学习模型