【摘 要】
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目的 使用体感捕捉设备Azure Kinect，实现腕关节活动度的自动测量。方法 利用Azure Kinect识别人体肘、腕、手掌、指尖等关节点的空间坐标，通过正交试验确定最佳测量位姿；运用霍尔特双参数指数平滑法、骨长约束法对获取的关节点数据进行平滑处理，消除抖动，通过空间向量关系计算多帧角度的平均值，实现腕关节活动度的自动测量。2021年5月至10月，采用上述方法对5例健康受试者的腕关节各科目进
【基金项目】
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南通市社会民生科技计划项目（No.MS12021022）～～；
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目的 使用体感捕捉设备Azure Kinect，实现腕关节活动度的自动测量。方法 利用Azure Kinect识别人体肘、腕、手掌、指尖等关节点的空间坐标，通过正交试验确定最佳测量位姿；运用霍尔特双参数指数平滑法、骨长约束法对获取的关节点数据进行平滑处理，消除抖动，通过空间向量关系计算多帧角度的平均值，实现腕关节活动度的自动测量。2021年5月至10月，采用上述方法对5例健康受试者的腕关节各科目进行5次×10组测量试验。结果 得到腕关节各科目的 R1值均处于83和127之间，且数值居中。该方法测量结果与增强现实技术尺子、二维影像测量结果有极强相关性（r＞ 0.990），最大误差在1.61°以内。结论 Azure Kinect腕关节角度测量方式与传统测量方式测量结果无明显差异，可以应用于腕关节活动度的测量，并满足实时测量要求。
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