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申请/专利权人：广州现代产业技术研究院;广州力医智能科技有限责任公司
申请日：2024-03-27
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118216917A
主分类号：A61B5/22
分类号：A61B5/22;A61B5/11;A61B5/389;A61B5/00;G16H20/30;G16H50/30
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的下肢肌肉力及平衡状态分析方法及系统，包括：通过光学动作捕捉和测力台检测，采集不同受试者在运动期间下肢的坐标数据和三维力数据；根据坐标数据和三维力数据，使用逆运动学计算受试者下肢肌肉的被动力、总力和肌腱力，得到仿真肌肉力数据；对坐标数据进行筛选，提取多个特征位点的坐标数据，进行标准化处理；利用特征位点的坐标数据以及仿真肌肉力数据，构建运动数据集，并将运动数据集划分为训练集和测试集；构建神经网络模型，利用训练集对神经网络模型进行训练，利用测试集确定模型的预测准确性；将待测者特征位点的坐标数据输入神经网络模型，输出下肢肌肉的被动力、总力和肌腱力，分析下肢肌肉力平衡状态。
主权项：1.一种基于神经网络的下肢肌肉力平衡状态分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.通过光学动作捕捉和测力台检测，采集不同受试者在运动期间下肢的坐标数据和三维力数据；S2.根据坐标数据和三维力数据，使用逆运动学计算受试者下肢肌肉的被动力、总力和肌腱力，得到受试者的仿真肌肉力数据；S3.对受试者下肢的坐标数据进行筛选，提取受试者下肢多个特征位点的坐标数据，并对特征位点的坐标数据进行标准化处理；S4.利用特征位点的坐标数据，以及仿真肌肉力数据，构建受试者下肢的运动数据集，并将运动数据集划分为训练集和测试集；S5.构建预测肌肉力的神经网络模型，利用训练集对神经网络模型进行训练，并不断优化神经网络超参数，利用测试集确定神经网络模型的预测准确性；S6.将待测者特征位点的坐标数据输入神经网络模型，输出下肢肌肉的被动力、总力和肌腱力，将下肢两腿肌肉力进行对比，分析下肢肌肉力平衡状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州现代产业技术研究院;广州力医智能科技有限责任公司 基于神经网络的肌肉力平衡状态分析方法及系统
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