利用RGB-D数据驱动的骨肌模型预测膝关节接触力

发布时间：2025-07-01 23:10

　　 目的利用RGB-D数据驱动骨肌模型来预测受试者步行时的膝关节接触力,并验证其准确性。方法首先,利用Kinect和Qualisys运动捕捉系统(参照标准)同步采集了6名受试者的运动轨迹数据;然后,利用运动轨迹数据和地面反作用力数据分别驱动校准后的骨骼肌肉模型,通过模型的逆向动力学分析功能实现了膝关节接触力的预测;最后,利用均方根误差(δRMSE)和皮尔逊相关系数(ρ)对两种方法的预测结果进行了对比验证。结果和参照方法相比,RGB-D数据驱动的骨肌模型能准确预测受试者步行时的膝关节接触力(δRMSE=77.1;ρ=0.970)。结论 RGB-D数据驱动的骨肌模型能够精准预测膝关节接触力,可作为一种更好的替代方法在临床上应用。

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 方法
    1.1 受试者
    1.2 实验设计
    1.3 骨骼肌肉模型
    1.4 研究思路
    1.5 膝关节接触力预测
    1.6 统计分析
2 结果
3 讨论
4 结论



本文编号：4054840