【摘 要】
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随着国内社会老龄化程度地加重,人体健康问题也越来越突出并逐渐引起重视。常言道“人老腿先衰”,膝关节的健康状况紧密联系着人们的运动机能从而影响日常生活。传统穿戴式评估膝关节健康的方式存在依赖医学设备、穿戴复杂、非医务人员操作困难等问题。针对传统监测手段缺陷,利用光学原理提取关键信息并建立膝关节运动模型,开展膝关节健康监测的非接触式技术研究具有应用价值和研究意义。论文的主要工作和创新性如下:（1）基于
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随着国内社会老龄化程度地加重,人体健康问题也越来越突出并逐渐引起重视。常言道“人老腿先衰”,膝关节的健康状况紧密联系着人们的运动机能从而影响日常生活。传统穿戴式评估膝关节健康的方式存在依赖医学设备、穿戴复杂、非医务人员操作困难等问题。针对传统监测手段缺陷,利用光学原理提取关键信息并建立膝关节运动模型,开展膝关节健康监测的非接触式技术研究具有应用价值和研究意义。论文的主要工作和创新性如下:（1）基于深度相机搭建了膝关节运动图像数据集,通过自主设计的标注软件在数据集中标注了深度图像的人体主要关节和辅助点,并采用融合Dense Net和A2J的神经网络构建了增加股四头肌辅助点的人体主要关节模型,取得了PCK@0.2时94.03%的精确度。（2）在已有人体髋-膝-踝关节运动模型基础上,提出了增加股四头肌辅助点的改进模型;利用Kalman滤波算法对提取到的膝关节相关运动信息进行了实时降噪去干扰处理;基于HSS、AKS、Lysholm三种医学评分量表设计了增加辅助点的非接触式特有膝关节评分标准和健康指标。（3）完成了非接触式人体膝关节健康监测系统的设计,包括系统设备的软硬件研发,提供了术前预防和术后康复两种监测模式。通过对监测系统进行志愿者的测试实验,首先对照了传统惯性测量单元（IMU）,结果显示非接触式系统可以监测出高度符合真实情况的运动状态;其次对比了传统医学膝关节评分量表的评估效果,非接触式系统评估结果达到了误差为5.95%的性能,最终验证了非接触式人体膝关节健康监测系统的实用价值。论文的研究方法完成了对人体膝关节健康交互式、全方位、全周期地有效监测,监测系统具有良好的鲁棒性和有效性,实现了非接触式监测膝关节健康方法和简易、方便地膝关节健康管理目标。
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