?01 基于動捕進(jìn)行失調(diào)步態(tài)分類研究

捷克 布拉格捷克技術(shù)大學(xué)

Old?ich Vy?ata, Ond?ej Tupa, Ale? Procházka,

Rafael Dole?al, Pavel Cejnar,Aprajita Milind Bhorkar,

Ond?ej Dostál和Martin Vali?

共濟(jì)失調(diào)步態(tài)是病理性的一種異常步態(tài)，常與神經(jīng)系統(tǒng)的疾病或損傷相關(guān)，其特點(diǎn)是步態(tài)不穩(wěn)、協(xié)調(diào)性差，本研究旨在對不同類型的失調(diào)步態(tài)進(jìn)行分類。作者采用諾亦騰 PN2 慣性動捕套裝，從43名參與者那里，收集了大量步態(tài)數(shù)據(jù)，測試者包括患有多發(fā)性硬化癥的共濟(jì)失調(diào)患者和健康對照組?；谥Z亦騰提供的動作數(shù)據(jù)與融合技術(shù)、人體動力學(xué)、物理引擎算法，以及對數(shù)據(jù)的多維度處理，作者提出一種全新的共濟(jì)失調(diào)步態(tài)分類方法，其分類準(zhǔn)確率高達(dá)98%，為共濟(jì)失調(diào)步態(tài)的分類提供了創(chuàng)新思路、重要見解和實(shí)用指導(dǎo)。

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原文鏈接：https://www.mdpi.com/1424-8220/21/16/5576

02 手指與腕關(guān)節(jié)的連續(xù)運(yùn)動估計研究

日本 東京工業(yè)大學(xué)

Tokyo Instituteof Technology

Zixun He、Zixuan Qin、Yasuharu Koike

本研究利用基于肌肉協(xié)同的肌肉骨骼模型，實(shí)現(xiàn)了對手指和腕關(guān)節(jié)角度的連續(xù)運(yùn)動估計研究。作者使用諾亦騰PN慣性動捕套裝，記錄了測試者的關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)，并采用獨(dú)立分析的方法對肌電信號進(jìn)行分離和活躍肌肉識別。作者指出了傳統(tǒng)肌電信號處理方法在姿勢估計中的局限性，并通過應(yīng)用肌肉協(xié)同理論，提出了一種基于肌肉骨骼模型的新方法，能夠?qū)崟r估計手指和腕關(guān)節(jié)的運(yùn)動角度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠準(zhǔn)確地估計手指和腕關(guān)節(jié)的運(yùn)動狀態(tài)，為控制和操作手指和腕動作的應(yīng)用提供了潛在的解決方案。

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原文鏈接：https://www.mdpi.com/2076-3417/12/8/3772

03 醫(yī)療輔助機(jī)器人的遠(yuǎn)程精確控制

中國 浙江大學(xué)

呂宏浩、孔德鵬、龐高陽、王柏村、于章偉、龐志波

在COVID-19背景下，作者通過使用諾亦騰PN2 慣性動捕套裝，實(shí)時捕捉和傳輸操作者上肢和手部的運(yùn)動數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而獲取手部的姿勢信息。實(shí)現(xiàn)了對遠(yuǎn)程醫(yī)療機(jī)器人的精確控制，該技術(shù)旨在減少醫(yī)護(hù)人員與患者之間的直接接觸，降低傳染風(fēng)險，可以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確、自然、直觀的遠(yuǎn)程機(jī)器人操作，提高遠(yuǎn)程醫(yī)療的效率和安全性。

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原文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9693932