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下肢运动障碍患者的康复是一个复杂、漫长、循序渐进的过程,需要全流程康复评估(包括跌倒风险评估、步行能力评估、康复进展评估)来指导康复计划的实施。然而,目前的康复评估策略只能在一个阶段执行单一任务,难以满足全流程康复评估的需求;传统的步行能力评估依赖于医师们观察患者行走过程并根据量表打分,结果的主观性和医护人员的高工作量令人担忧;此外,粗粒度的康复评估结果也难以准确地反馈患者康复过程中的取得的细微进展。因此,迫切需要开发出一种全流程、细粒度、定量的康复评估平台。 近日, 华中科技大学机械科学与工程学院 吴豪教授 联合人工智能与自动化学院 黄剑教授 、同济医学院附属协和医院 肖喜玲教授 等人, 首次提出了一种基于表皮传感器和多任务步态Transformer模型 (MG-former model)的 全流程、细粒
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