【摘 要】
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针对老年人肌肉力量、平衡和活动能力等运动功能受损问题，如何有效开展居家的肢体康复训练和评估，是目前临床的痛点和研究热点.对此提出一种基于计算机视觉和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的居家康复训练评估算法.通过MobileNetV3结构改进了姿态估计算法，在普通RGB摄像头和家用级电脑上实现了约30FPS的实时人体姿态估计，降低了使用成本；用创新性的归一化方法和动
【机 构】
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中国科学技术大学生物医学工程学院(苏州)生命科学与医学部
【基金项目】
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国家重点研发计划子课题项目（2018YFC1313602）资助；
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针对老年人肌肉力量、平衡和活动能力等运动功能受损问题，如何有效开展居家的肢体康复训练和评估，是目前临床的痛点和研究热点.对此提出一种基于计算机视觉和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的居家康复训练评估算法.通过MobileNetV3结构改进了姿态估计算法，在普通RGB摄像头和家用级电脑上实现了约30FPS的实时人体姿态估计，降低了使用成本；用创新性的归一化方法和动态时间规整算法（Dynamic Time Warping, DTW）,解决了人体体型差异和老年人动作滞后的问题；通过支持向量机算法建立了与临床评估结果相映射的模型.48名受试者参与了居家康复训练评估实验，结果表明，算法准确度为93.2%,与康复专家评分呈强正线性关系（r=0.967）.
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