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摘要：人类的步态周期可能受到一系列变量的影响，包括神经系统、骨科和病理状况。因此，步态分析具有广泛的应用，包括神经系统疾病的诊断、疾病发展的研究、治疗效果的评估、姿势矫正以及运动表现的评估和提高。虽然新技术的引入带来了实质性的进步，但这些系统仍在努力实现成本、分析准确性、速度和便利性之间的适当平衡。目标是为运动障碍者提供低成本的支持，以改善他们的生活质量。本文提供了一种新颖的自动化运动表征方法，该方法利用人工智能进行实时分析、完全自动化和非侵入性、无标记分析。这种自动化程序可以快速诊断并防止人为错误。比较了两个运动跟踪系统获得的步态指标，以显示所提出方法的有效性。
迈向人工智能辅助自动步态分析
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