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3D pose estimation
3D pose estimation
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AI流水线从智能手机视频中测量患者运动
研究人员开发了定量运动测试（QMT），一种计算机视觉流水线，可从标准的智能手机视频中提取3D运动学生物标志物。该方法使用基于深度学习的3D姿态估计，为昂贵的基于实验室的运动捕捉系统提供了一种更易于访问和客观的替代方案。QMT已显示出与黄金标准方法的高度一致性，并有望在临床试验中跟踪疾病进展和治疗反应，特别是在慢性疼痛疾病方面。
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研究人员开发新方法分析体育运动中的全身协调性
研究人员开发了一种名为复希尔伯特主成分分析（CHPCA）的新方法，利用无标记3D姿态估算数据来分析体育运动中的全身协调性。该技术可自动分割运动阶段，并将分析扩展到身体表面网格顶点，将运动链表示为连续相位场。该框架揭示了以躯干为锚定的全局相位结构，并量化了准备和执行阶段之间的功能不对称性，从而弥合了运动的运动学和动力学描述。