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基于AI步态分析康复评估和疾病预警变得更简单

发表时间:2020-09-14 12:03

  近年来,恢复领域可以算是医疗职业中下一个待引爆的商场。上一年,国家卫计委就发布了相关文件,清晰鼓舞社会力气举行恢复医疗组织、护理组织,以打通专业恢复医疗服务、临床护理服务向社区和居家恢复、护理延伸的“最终一公里”。

  而恢复职业的开展除了依赖场所和人员,还需要恢复设备。其间,评价设备是恢复进程中的根底设备,贯穿了整个恢复进程,其基本原理多是做步态剖析,即对个体走路才能进行评价。它适用于判别一切因疾病或外伤(包括神经体系和肌肉骨骼体系)导致的行走障碍或步态反常,并预测潜在疾病,譬如帕金森、糖尿病、阿尔茨海默症等。

  但过去大型身形剖析设备,不仅体积大、运用场景受限,价格也很贵重——只要少部分有经济实力的康体中心、健身场馆、矫正中心在运用。这与我国的医疗商场难以匹配,加之未来恢复医学会朝着家庭恢复、社区恢复等方向开展。大型设备显然不符合这一趋势,若能将步态剖析“轻量化”,或许会有不错的商场时机。

  现在职业中正利用海量数据练习的深度神经网络,实时自动化剖析视频中人体各首要关节点(足、踝、膝、臀、肘等),依据各关节运动学和生物力学的改变关系,智能判别步态关键动作节点(如脚跟着地、脚尖离地等);同时针对动作节点,自动化计算人体运动各首要目标(如步频、步速、步长、膝屈伸改变等等);最终依据不同疾病评价量表,供给对各类疾病和运动恢复情况的剖析评价报告。

  国内已经有企业已完成人体关节辨认和步态目标量化算法的研制,实现直接客观评价,对专业医疗影像数据依赖削减,可充分利用AI社区的开放数据进行练习和评测。

  步影医疗、腾讯AI实验室是现在代表性企业,腾讯AI实验室此前也推出了一款经过动作检测评价帕金森症的AI模型:患者只需在摄像头前做出一系列规定动作,AI便会作出评价。据了解,它应用了深度学习和图像辨认两种技能,在人体上设定上百个可辨认关键节点,运用检测仪来追寻这些节点在频率、间隔、角度和速度等方面的改变,建立模型来练习AI,现在正与华山医院打开合作。


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