为提高移动机器人的跟随精度,对深度相机(RGB-D相机)测距进行研究,提出一种基于MRSD(Mask R-CNN and S2R-DepthNet)的移动机器人跟随系统。引入实例分割算法(Mask R-CNN)获取行人的前景掩膜;以掩膜为指导从深度图像中获取准确的行人区...为提高移动机器人的跟随精度,对深度相机(RGB-D相机)测距进行研究,提出一种基于MRSD(Mask R-CNN and S2R-DepthNet)的移动机器人跟随系统。引入实例分割算法(Mask R-CNN)获取行人的前景掩膜;以掩膜为指导从深度图像中获取准确的行人区域深度像素,引入深度估计算法(S2R-DepthNet)从彩色图像中推理深度图像以替换深度传感器引起的无效深度像素,提高测距的精度;建立基于Sage-Husa自适应滤波(SHAKF)的测距模型,提高量测信息异常情况下的测距鲁棒性,实现稳定跟随。实验结果表明,该方法能以设定距离准确跟随前方行人。展开更多
目的在不使用骨密度的情况下探讨无锡地区相对健康绝经后女性最佳FRAX^(■)干预阈值,旨在不浪费过多资源的前提下有效地识别出患有骨质疏松症(osteoporosis,OP)的潜在人群。方法将在作者医院随机招募的符合纳排标准的124名50岁以上健康...目的在不使用骨密度的情况下探讨无锡地区相对健康绝经后女性最佳FRAX^(■)干预阈值,旨在不浪费过多资源的前提下有效地识别出患有骨质疏松症(osteoporosis,OP)的潜在人群。方法将在作者医院随机招募的符合纳排标准的124名50岁以上健康绝经后女性作为研究对象,以65岁为分界年龄分为50~65岁组(n=86)和>65岁组(n=38)。收集受试者年龄、体质量指数(body mass index,BMI)、既往骨质疏松性骨折史、慢性病史等个人信息。使用FRAX^(■)软件得出受试者髋部骨折的概率(probability of hip fractures,PHF)、主要骨质疏松性骨折概率(probability of major osteoporotic fractures,PMOF),以骨密度T值是否小于-2.5为状态变量,不输入骨密度T值的PHF、PMOF为检验变量,运用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线及曲线下面积(area under the curve,AUC)分析其临床筛选OP的效能,确定无锡地区相对健康绝经后中老年女性最佳干预阈值。结果50~65岁组OP患者39人(45.35%),>65岁组OP患者23人(60.53%)。ROC曲线分析结果显示,50~65岁组PHF AUC为0.771,灵敏度为0.718,特异度为0.681,最佳阈值为0.7%;PMOF AUC为0.748,灵敏度为0.667,特异度为0.723,最佳阈值为3.4%。>65岁组受试者PHF AUC为0.554,灵敏度为0.783,特异度为0.400;PMOF AUC为0.546,灵敏度为0.826,特异度为0.400,>65岁组PHF、PMOFAUC接近0.5,说明预测的准确性较低。按照《原发性骨质疏松症诊疗指南》推荐PHF、PMOF阈值划分骨折风险,50~65岁组全为骨折低风险人群,>65岁组30人为低风险、8人为高风险人群,此结果低估了本研究患者的骨折风险。结论推荐PHF为0.7%、PMOF为3.4%为无锡地区50~65岁健康绝经后女性FRAX^(■)干预阈值,大于该阈值者建议进行骨密度检测,适当给予治疗措施;对于无锡地区65岁以上健康绝经后女性建议直接进行骨密度检测。展开更多
文摘为提高移动机器人的跟随精度,对深度相机(RGB-D相机)测距进行研究,提出一种基于MRSD(Mask R-CNN and S2R-DepthNet)的移动机器人跟随系统。引入实例分割算法(Mask R-CNN)获取行人的前景掩膜;以掩膜为指导从深度图像中获取准确的行人区域深度像素,引入深度估计算法(S2R-DepthNet)从彩色图像中推理深度图像以替换深度传感器引起的无效深度像素,提高测距的精度;建立基于Sage-Husa自适应滤波(SHAKF)的测距模型,提高量测信息异常情况下的测距鲁棒性,实现稳定跟随。实验结果表明,该方法能以设定距离准确跟随前方行人。
文摘目的在不使用骨密度的情况下探讨无锡地区相对健康绝经后女性最佳FRAX^(■)干预阈值,旨在不浪费过多资源的前提下有效地识别出患有骨质疏松症(osteoporosis,OP)的潜在人群。方法将在作者医院随机招募的符合纳排标准的124名50岁以上健康绝经后女性作为研究对象,以65岁为分界年龄分为50~65岁组(n=86)和>65岁组(n=38)。收集受试者年龄、体质量指数(body mass index,BMI)、既往骨质疏松性骨折史、慢性病史等个人信息。使用FRAX^(■)软件得出受试者髋部骨折的概率(probability of hip fractures,PHF)、主要骨质疏松性骨折概率(probability of major osteoporotic fractures,PMOF),以骨密度T值是否小于-2.5为状态变量,不输入骨密度T值的PHF、PMOF为检验变量,运用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线及曲线下面积(area under the curve,AUC)分析其临床筛选OP的效能,确定无锡地区相对健康绝经后中老年女性最佳干预阈值。结果50~65岁组OP患者39人(45.35%),>65岁组OP患者23人(60.53%)。ROC曲线分析结果显示,50~65岁组PHF AUC为0.771,灵敏度为0.718,特异度为0.681,最佳阈值为0.7%;PMOF AUC为0.748,灵敏度为0.667,特异度为0.723,最佳阈值为3.4%。>65岁组受试者PHF AUC为0.554,灵敏度为0.783,特异度为0.400;PMOF AUC为0.546,灵敏度为0.826,特异度为0.400,>65岁组PHF、PMOFAUC接近0.5,说明预测的准确性较低。按照《原发性骨质疏松症诊疗指南》推荐PHF、PMOF阈值划分骨折风险,50~65岁组全为骨折低风险人群,>65岁组30人为低风险、8人为高风险人群,此结果低估了本研究患者的骨折风险。结论推荐PHF为0.7%、PMOF为3.4%为无锡地区50~65岁健康绝经后女性FRAX^(■)干预阈值,大于该阈值者建议进行骨密度检测,适当给予治疗措施;对于无锡地区65岁以上健康绝经后女性建议直接进行骨密度检测。
