姿势映射技术可以远程评估脑瘫患者
去医生办公室可能会很麻烦。对于脑瘫等运动障碍儿童的父母来说，这项任务尤其具有挑战性，因为临床医生必须定期亲自评估孩子，通常一次一个小时。进行这些频繁的评估可能是昂贵的、耗时的，而且是一种精神上的负担。
麻省理工学院的工程师希望通过一种远程评估患者运动功能的新方法来减轻一些压力。通过结合计算机视觉和机器学习技术，该方法实时分析患者的视频，并根据在视频帧中检测到的某些姿势模式计算运动功能的临床评分。
研究人员在 1000 多名脑瘫儿童的视频中测试了该方法。他们发现该方法可以处理每个视频并分配一个临床评分，该评分与临床医生之前在亲自就诊期间确定的准确度超过 70% 相匹配。
视频分析可以在多种移动设备上运行。该团队设想，只需将患者的手机或平板电脑设置为在患者在家中走动时拍摄视频，即可评估患者的进展情况。然后，他们可以将视频加载到一个程序中，该程序可以快速分析视频帧并分配临床分数或进展水平。然后可以将视频和分数发送给医生进行审查。
该团队目前正在定制方法来评估患有异染性脑白质营养不良的儿童，这是一种影响中枢和周围神经系统的罕见遗传性疾病。他们还希望调整该方法来评估经历过中风的患者。
“我们希望不必每次评估都去医院，从而减轻患者的压力，”麻省理工学院机械工程系首席研究科学家 Hermano Krebs 说。“我们认为这项技术有可能用于远程评估影响运动行为的任何状况。”
Krebs 和他的同事将在 10 月份的 IEEE 身体传感器网络会议上展示他们的新方法。该 研究的 麻省理工学院作者包括第一作者赵培、联合首席研究员 Moises Alencastre-Miranda、Zhan Shen 和 Ciaran O'Neill，以及武田美洲开发中心的 David Whiteman 和 Javier Gervas-Arruga。
网络培训
在麻省理工学院，克雷布斯开发了机器人系统，可以与患者进行身体工作，帮助他们恢复或增强运动功能。他还对系统进行了改造，以衡量患者的进展并预测哪些疗法最适合他们。虽然这些技术运作良好，但它们的可及性受到很大限制：患者必须前往机器人所在的医院或设施。
“我们问自己，如何才能将康复机器人取得的良好成果扩展到无处不在的设备上?” 克雷布斯回忆道。“由于智能手机无处不在，我们的目标是利用它们的功能来远程评估运动障碍人士，以便他们可以在任何地方接受评估。”
研究人员首先研究了估计人类运动的计算机视觉和算法。近年来，科学家开发了姿势估计算法，旨在拍摄视频(例如，一个女孩踢足球的视频)，并将她的动作实时转换为一系列相应的骨骼姿势。由此产生的线和点序列可以映射到科学家可以进一步分析的坐标。
克雷布斯和他的同事旨在开发一种方法来分析脑瘫患者的骨骼姿势数据，这种疾病传统上是根据粗大运动功能分类系统(GMFCS)进行评估的，这是一个代表儿童一般运动功能的五级量表。(数字越低，孩子的活动能力越高。)
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