基于Stacked Hourglass的智能康复评估系统研究
2020年康复领域异常严峻,一方面,疫情爆发,人群不易聚集,患者不方便去医院或者康复中心做康复及检测身体状况,另一方面,全球人口老龄化问题加剧,老人腿脚不方便,不便于频繁地去康复中心复查,并且全国康复中心资源较少,不仅造成康复师工作压力增大,还会出现医患沟通不充分,延误康复等问题.随着人工智能技术不断发展,机器视觉在人工智能中的表现尤为突出,其中骨架识别不断被认可,应用在了多个领域.因此本次研究设计了基于Stacked Hour-glass的智能康复评估系统,期望可以提高康复医师工作效率.本系统主要为智能康复评估,首先构建以量表为中心,建立量表答题结构的数据库,将量表储存在数据库中.其次,将骨架识别移植到移动端软件识别出量表所需数据.然后,将骨架识别数据通过计算,算出填表所需值,智能填表.最后,通过各个量表数据,全部显示出来并提供给康复师,让康复师了解患者状况.通过这些步骤设计量表模型,完成智能康复评估.
骨架识别、Hourglass、TensorFlow、智能量表
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TP183(自动化基础理论)
国家重点研发计划2019YFC2005801,2019YFC2005800
2021-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
60-63,68
