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山东泽普医疗科技有限公司是中国专业领域LINGXIAN的医疗产品公司,业务范围包括引进,注册和营销欧美尖端医疗器械,公司下辖两家分公司与遍布全国各省的营销网络,公司除自营产品外,不断引进来自欧、美的精选高品质医疗器械也是公司的主要业务。公司实体及其成员为其长达 10 年的从业经验与骄人业绩深感自豪。

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本周,他们发布在预印本服务器Arxiv.org上的一篇新论文(“基于深度学习框架评估身体康复训练”)中描述了自己的工作。

“尽管康复评估在改善康复结果和降低医疗成本方面发挥着重要作用,但计算机辅助监测和评估患者表现的现有方法缺乏多功能性、稳健性和实用性。”研究人员写道,“在论文中,我们提出了一个基于深度学习的框架,用于自动评估身体康复锻炼的质量。”

该框架包括(1)运动性能量化指标,(2)将运动性能指标映射为运动质量数值分数的得分函数,(3)对运动数据与质量分数之间的关系进行编码的机器学习模型。

研究人员收集了由10名健康受试者的人体关节位置和位移序列组成的骨骼数据,这些受试者用光学系统记录了10项康复训练,并进行了10次重复,包括正确和错误的。然后,他们计算了两种常用的康复评估指标:无模型指标和基于模型的指标。 (前者直接根据关节的轨迹测量计算,而后者考虑了关于运动模型的重复。)他们接下来使用自动编码器来减少维数 - 即减少数据中随机变量的数量 - 并定义评分函数使得运动质量分数中的性能度量值在0和1之间。

“例如,患者呈现出88%的运动质量评分很容易理解。”论文的作者解释说,“它还可以使患者根据收到的质量分数自我监测。其次,质量分数用于[神经网络]模型的监督训练。”

有了得分数据,该团队训练了三个架构上不同的神经网络 - 卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)和由子网络组成的整体嵌套网络(HNN),以生成运动质量分数自动输入数据。每次运行五次,团队及时记录输入质量得分与网络预测的质量得分之间的平均偏差。

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