● | 技術名稱 Technology | |||||||||
● | 發明人 Inventor |
許維君, 林儀佳, 陳鴻彬, 陳聖元, 鄧永傑, 林殷莊, | ||||||||
● | 所有權人 Asignee | 國立臺灣科技大學 | ||||||||
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點閱數:310 |
技術摘要: | ||||||||||||||||||||||||||||||||
膝關節炎已成為許多國家的醫療保健負擔,疼痛、缺乏活動和殘疾的為主要原因。膝關節排列不齊被證明與膝關節負荷有關,因此從關節角度、關節力矩等生物力學參數的測量非常重要,但目前的測量方法仍然依賴於3D-Motion Capture系統,無論其精度和可靠性如何,仍然存在便利性和復雜性等缺點。我們的研究目的是使用可穿戴設備和基於人工智慧 (AI) 的模型對重要的生物力學變量參數進行分類和預測,此外,將內外在影響性能的因素放入至模型設計中,例如:個體化差異、膝蓋非對稱因素,並利用落地與步態任務相關的公共可用資料庫。我們基於肌電訊號 (EMG) 的膝關節異常分類,並結合 3D-CNN 和 LSTM 特性的模型顯示了結合短時傅立葉變換特徵的最佳結果,同時我們對所有落地相關任務如反向跳 (CMJ) 任務以回歸模型表明,對垂直地面反作用力 (vGRF) 的第一個峰值由髖關節角度變量進行預測以此參數結果我們可以找到一個共同的變量集,可以預測不同落地任務的關鍵變量。 |
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