基于步态分析的膝骨关节炎病理步态机理及诊疗评估探讨

随着科学技术迅速发展,步态分析可以通过检测生物力学参数来反映膝骨关节炎患者的病情程度以及评估其步行能力,并为患者的治疗及康复训练提供具体数据作为依据。本文通过简述膝骨关节炎的步态生物力学基础、病理步态机理,浅析膝骨关节炎患者的步态特征,并以此为膝骨关节炎诊疗评估提供依据。

基于影像学构建个体化OpenSim下肢肌骨模型的生物力学研究应用进展

由于OpenSim肌骨系统模拟平台开源性,近年来快速发展且被大量研究使用。个体化OpenSim肌骨模型可计算基础的运动学与动力学数据,揭示神经肌肉控制、肌肉力量和几何学变化及关节接触力等信息;结合影像学建模分析病理步态的神经肌肉控制及辅具的人机工效学评估等研究均表明其应用的可靠性与可行性,但存在耗时及足踝关节模拟的局限性。构建个体化病理肌骨模型,能提升临床生物力学及医学工程学研究的精准性和多样性,揭示不同病理特点,并为制定精准的诊断与康复方案、健康监测与评估状况及外部装置的工效学定制与测评提供科学依据,以及为未来该领域研究提供启示与方向。

基于骨架信息的异常步态识别方法

利用低成本的Kinect相机可以实现人体姿态捕捉,代替价格昂贵的光学动作捕捉系统进行异常步态分析。本文从病理性异常步态特征、步态数据集、Kinect相机可靠性和异常步态识别方法4个方面分别对异常步态分析的发展现状展开综述。首先,总结了常见的异常步态的病理性特点,介绍了步态分析中常用的步态特征和步态事件;然后,介绍了基于Kinect相机采集的异常步态骨架数据集和可穿戴设备、压力传感器采集的异常步态数据集;广泛调查了验证Kinect用于步态分析可靠性的相关实验研究,讨论了Kinect相机及骨架数据用于步态分析的可行性;最后,分别从异常步态特征提取和异常步态分类器两个方面介绍了这一领域的发展现状,结合实际应用指出当前研究存在的不足和发展方向。