康复训练中基于卷积神经网络的运动图像骨骼识别算法应用

本文档探讨了基于卷积神经网络的运动图像骨骼识别算法在康复训练中的应用。随着技术的进步，计算机视觉和深度学习在医疗康复领域正发挥着日益重要的作用，尤其是对于姿势分析、运动评估和个性化治疗方案的制定。本文着重介绍了两种相关研究： 1. "Gait Recognition Algorithm GCGait based on Skeleton"，由RuMa, Jikai Zhang, Mengyu Jia, 和 Xiaoqi Lv. 在2023年的第三十三届国际信息技术、大数据与人工智能会议（ICIBA）上发表。他们提出了一种新的gait识别算法，该算法利用骨骼数据作为输入，通过卷积神经网络对个体步态进行精确识别。这种技术在康复训练中可以帮助评估患者行走模式的改善，对于跌倒风险管理和步态恢复至关重要。 2. 另一项研究由Fangqiuzi He, Yong Liu, Weiwen Zhan, Qingjie Xu, 和 Xiaoling Chen 贡献，他们在"Manual Operation Evaluation Based on Vectorized Spatio-Temporal Graph Convolutional for Virtual Reality Training in Smart Grid" 中，阐述了如何利用空间-时间矢量化图卷积网络来评估虚拟现实环境中的人体操作性能。这项技术可以应用于康复训练中的精细动作控制，比如手部运动练习，提升患者的日常生活技能。 两篇研究都展示了深度学习在康复训练中的创新应用，通过骨骼数据的解析和智能分析，能够提供更加精准的康复指导，帮助康复人员监测和优化患者康复进程。未来，随着算法的不断优化和硬件设备的进步，这种技术有望在个性化康复治疗中扮演关键角色。同时，它们也揭示了交叉学科合作的潜力，即结合信息技术、人工智能和医学，共同推动康复领域的进步。