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World File Search System步态
TinyML 用于步态步幅分类
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迈向人工智能辅助自动步态分析
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。
猪头中的步态模式的客观跟踪
本文提出了一个客观的基础，用于使用计算机视觉技术分析赛马的步态模式，特别着眼于识别步态不对称性。使用最小输出误差（MOSSE）跟踪器和立体声摄像机系统的使用总和可以增强在动态环境中跟踪的准确性和鲁棒性。由瑞典农业科学大学（SLU）提供的数据集包括使用单眼和立体声摄像头捕获的视频。关键投资涉及图像特征在改善跟踪e ff的功能，立体声愿景比单眼设置的优势以及feacherture选择的影响，视频稳定和帧速率对跟踪性能的影响。发现表明，集成立体声摄像机数据和高级图像功能可显着提高跟踪鲁棒性，以可靠的客观路径前进，以检测小跑赛马的la行。测试的方法有可能通过早期诊断和干预来增强马福利，同时推进兽医和计算机视觉应用。
视觉提示和步态上听觉提示的有效性...
1位艾格纳（Ognaj）Akar物理治疗学院的助理教授。2副校长兼高级讲师在艾哈迈达巴德Ranip的Shree Swaminarayan物理治疗学院。摘要背景：帕金森氏病（PD）是中枢神经系统的进行性疾病。步态障碍是PD的常见和早期特征，是功能依赖，跌倒和死亡的主要原因。约有50％的帕金森患者患有步态（FOG）。替代步态康复技术，包括视觉，听觉和触觉刺激的这种外部感觉提示最近受到了很多关注。研究的目的：研究视觉提示和听觉线索对帕金森氏病个体步态参数的有效性。方法论：选择了30名受试者进行研究。受试者被随机分配为两组。组1：听觉提示第2组：视觉提示，1次/天，5天/周，4周和20-30分钟步态训练。两组接受传统的物理疗法20-30分钟。动态脚印，速度，节奏和tinetti性能的迁移率评估测试（POMA-G）作为结果指标，并在干预前和4周结束前进行检查。结果：结果表明，在小组分析中，步骤长，步长，速度和POMA -G的统计学显着差异，但两组的节奏均无差异（P值<0.05）。关键字：帕金森氏病，步态疾病，步态障碍，步态训练，步态康复，听觉提示，视觉提示。显示POMA -G的统计学显着改善（P值<0.05），但在步长，步长长度，节奏和速度（p -value˃0.05）中不显示。结论：结果显示出听觉提示和视觉提示组的改善，但是在组分析的步态参数之间没有显着差异，即步长，步幅长度，节奏，速度和POMA-G。这表明这两种干预措施都是有益的，可以轻松地用于临床实践中，对于那些在治疗师和患者最低成本方面遇到困难的患者。引言中枢神经系统的进行性神经退行性疾病称为帕金森氏病（PD）。（1）通常在病理上通过Lewy身体和Nigra中的神经元丧失以及运动表型在临床上鉴定。（2）在60岁以上的每100个人中影响2个，
通过可穿戴设备进行姿势和步态评估
摘要：在医学和体育科学中，姿势评估是步态和姿势矫正的重要组成部分。目前有多种用于量化姿势系统效率和确定姿势稳定性的仪器，这些仪器被认为是最先进的。然而，这些系统在可访问性、经济成本、尺寸、侵入性、可用性和耗时设置方面存在许多限制。为了缓解这些限制，本项目旨在验证如何组装和使用可穿戴设备为人类受试者提供反馈，以改善步态和姿势，这可以应用于运动表现或运动障碍康复（来自神经退行性疾病、衰老或受伤）。该项目分为三个部分：第一部分提供实验方案，用于研究基于最先进仪器的动作预期和控制姿势和步态的相关过程。第二部分为这些措施提供了一种生物反馈策略，涉及低成本可穿戴系统的设计。最后，第三部分提供生物反馈的算法处理，以根据表现条件（包括个体差异）定制反馈。在这里，我们提供了一个详细的实验设计，通过一个联合架构来区分重要的姿势指标，该架构集成了最先进的姿势和步态控制仪器以及基于低成本设备和可免费访问的机器学习技术的数据收集和分析框架。对 12 名受试者的初步结果表明，所提出的方法准确识别了定义的运动任务的阶段（即旋转、就位、APA、放下和恢复），总体 F1 分数分别为 89.6% 和 92.4%，涉及受试者独立和受试者依赖的测试设置。
案例报告的步态改善和与目标导向
摘要：Angelman综合征是一种以运动和认知发育延迟为特征的遗传神经行为综合征，活动和参与严重减少。治疗有限，尚未研究康复的影响。我们报告了一个7岁男孩患有Angelman综合征的进展，此前是涉及跨语言神经刺激（TLN）和面向目标的康复以改善步态的创新协同干预措施。对父母的能力和参与水平和三维步态分析进行了采访，在4周干预（每周五天，每天4小时）和6个月后进行了三维步态分析。时空和运动学步态变量在4周时大大改善，下肢激动剂 - 抗逆转录剂的合同减少，步行距离较大（从500 m到2 km）。孩子的参与度和进行日常生活活动的能力得到了改善，以及干预措施不针对的几个功能。干预措施六个月后，部分持续了改善。运动能力的快速和相当大的证据可能是由于TLN对康复的增强。需要进一步的研究来了解这种作用的基础机制，并确定它是否可以推广到其他类似疾病的儿童。
帕金森氏病步态的辅助技术：怎么了？
抽象背景步态干扰是普遍的，症状衰弱，帕金森氏病（PD）个体的流动性和生活质量降低。虽然传统治疗可提供部分缓解，但人们对应对这一挑战的替代干预措施越来越感兴趣。最近，目睹了辅助技术（AT）开发的巨大激增，以帮助PD患者。目的是探索用于减轻与PD相关的步态障碍的干预措施的新兴景观，并描述与此目的有关的当前研究。在这篇评论中，我们在PubMed上搜索了英文发表的论文（2018-2023）。此外，读取每项研究的摘要以确保包含。四名研究人员独立搜索，包括根据我们的包容和排除标准进行的研究。结果我们纳入了符合所有纳入标准的研究。我们确定了PD中步态参数分析辅助技术的关键趋势。这些包含可穿戴的传感器，步态分析，实时反馈和提示技术，虚拟现实和机器人技术。结论本综述为指导未来的研究，告知临床决策并促进研究人员，临床医生和决策者之间的合作提供了资源。通过描述这种快速发展的场的轮廓，它旨在激发进一步的创新，最终通过更有效和个性化的干预措施改善PD患者的生活。
个性化步态神经假体的适应策略
3 凯斯西储大学生物医学工程系，美国俄亥俄州克利夫兰，4 西班牙莫斯托莱斯胡安卡洛斯国王大学应用数学、材料科学与技术和电子技术系，5 德国柏林夏利特医学院精神病学和神经科学系神经科学研究中心 (NWFZ) 临床神经技术实验室，6 西班牙巴塞罗那加泰罗尼亚理工大学机械工程系和生物医学工程研究中心生物力学工程实验室，7 西班牙埃斯普卢格斯德略布雷加特圣胡安德德乌研究所，8 荷兰恩斯赫德特温特大学工程技术学院生物力学工程系，9 美国俄亥俄州克利夫兰 MetroHealth 医疗中心物理医学与康复系，10 转化神经科学系神经康复组，西班牙马德里 Cajal 研究所，CSIC，11 美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学机械工程系，12 德国科特布斯勃兰登堡工业大学科特布斯-森夫滕贝格计算机工程系，13 德国埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学工程学院计算机科学系计算机架构系，14 德国法兰克福（奥得河畔）IHP-莱布尼茨创新微电子研究所，15 荷兰恩斯赫德特温特大学生物医学信号与系统组，16 德国埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学工程学院电气工程系、生物医学工程人工智能自主系统与机电一体化系
中风后的早期机器人步态训练（ERA中风）
Duan及其同事32。小鼠被放置在位于高架网格上的有机玻璃腔室中，并允许习惯至少1小时。观察到的反应得分：0，没有反应或移动刺激的爪子； 1，刺激爪的单次戒断，轻弹或邮票； 2，迅速继承刺激的爪子的多次提取； 3，舔底表面或持续升高/戒断刺激的爪子。以至少3分钟的间隔重复三次刺激，