利用RGB-D数据驱动的骨肌模型预测膝关节接触力
徐唯祎1
朱业安1
王浩伦1
卢巍2
1.华东交通大学交通运输与物流学院,江西南昌3300132.江西省人民医院康复医学科,江西南昌330006
摘要：目的 利用RGB-D数据驱动骨肌模型来预测受试者步行时的膝关节接触力,并验证其准确性.方法 首先,利用Kinect和Qualisys运动捕捉系统(参照标准)同步采集了6名受试者的运动轨迹数据;然后,利用运动轨迹数据和地面反作用力数据分别驱动校准后的骨骼肌肉模型,通过模型的逆向动力学分析功能实现了膝关节接触力的预测;最后,利用均方根误差(δRMSE)和皮尔逊相关系数(ρ)对两种方法的预测结果进行了对比验证.结果 和参照方法相比,RGB-D数据驱动的骨肌模型能准确预测受试者步行时的膝关节接触力(δRMSE=77.1;ρ =0.970).结论 RGB-D数据驱动的骨肌模型能够精准预测膝关节接触力,可作为一种更好的替代方法在临床上应用.
关键词：RGB-D数据骨肌模型膝关节接触力步态分析准确率
分类号：R318(医用一般科学)
资助基金：江西省科技厅重点研发计划项目(20192BBG70011)
论文发表日期：2020-06-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 252-257 )
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