【摘 要】
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目的 通过惯性传感网络(inertial sensor network,ISN)估计多种步态下膝关节内翻力矩(knee adduction moment,KAM)和膝关节屈曲力矩(knee flexion moment,KFM).方法 12名健康成年男性穿戴8个惯性传感器(位于躯干、骨盆、左右大腿、左右小腿、左右脚)在不同步态下(改变足偏角、躯干摇晃角、步宽和步速)行走.使用ISN,并从中提取生物力学特征作为循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型的输入,用于估计KAM
【机 构】
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上海交通大学机械与动力工程学院,机器人研究所,上海200240
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目的 通过惯性传感网络(inertial sensor network,ISN)估计多种步态下膝关节内翻力矩(knee adduction moment,KAM)和膝关节屈曲力矩(knee flexion moment,KFM).方法 12名健康成年男性穿戴8个惯性传感器(位于躯干、骨盆、左右大腿、左右小腿、左右脚)在不同步态下(改变足偏角、躯干摇晃角、步宽和步速)行走.使用ISN,并从中提取生物力学特征作为循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型的输入,用于估计KAM和KFM.结果 整体 KAM 估计精度:相对均方根误差(relative root mean square error,rRMSE)为8.54％,r=0.84;整体KFM估计精度:rRMSE=6.40％,r=0.94.结论 该RNN模型可作为实验室外膝关节载荷估计的基础,潜在应用领域包括步态训练以及膝关节术后康复效果评估.
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