基于Azure Kinect骨骼追踪的腕关节活动度测量方法
张文波1
瞿畅1
周建萍2
张小萍1
张啸天1
1.南通大学机械工程学院,江苏南通市2260192.南通大学附属医院,江苏南通市226001
摘要：目的 使用体感捕捉设备Azure Kinect,实现腕关节活动度的自动测量.方法 利用Azure Kinect识别人体肘、腕、手掌、指尖等关节点的空间坐标,通过正交试验确定最佳测量位姿;运用霍尔特双参数指数平滑法、骨长约束法对获取的关节点数据进行平滑处理,消除抖动,通过空间向量关系计算多帧角度的平均值,实现腕关节活动度的自动测量.2021年5月至10月,采用上述方法对5例健康受试者的腕关节各科目进行5次×10组测量试验.结果 得到腕关节各科目的R1值均处于83和127之间,且数值居中.该方法测量结果与增强现实技术尺子、二维影像测量结果有极强相关性(r>0.990),最大误差在1.61°以内.结论 Azure Kinect腕关节角度测量方式与传统测量方式测量结果无明显差异,可以应用于腕关节活动度的测量,并满足实时测量要求.
关键词：腕关节活动度霍尔特双参数指数平滑法骨长约束骨骼追踪Azure Kinect
分类号：R496(康复医学)
资助基金：南通市社会民生科技计划项目(No.MS12021022)
论文发表日期：2022-08-25
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：8( 981-988 )
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