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Lauhitya Reddy
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AIGaitor 支持设备端、私密的运动分析
研究人员开发了 AIGaitor，一个能在消费者智能手机上直接进行隐私保护、无需云端的运动分析的新颖系统。该系统利用设备端的神经网络加速器执行无标记单目运动捕捉和深度学习分析。AIGaitor 在 iPhone 14 上处理一个 10 秒的视频片段仅需不到 80 秒，在考虑网络延迟的情况下，其性能可与基于云的服务器相媲美或超越。该系统旨在通过提供易于访问且安全的解决方案，克服步态分析在临床应用中的障碍，如成本、复杂性和隐私问题。
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无标记步态分析系统可量化儿童运动障碍
研究人员开发了一种新颖的无标记步态分析系统，能够从单视角临床视频中量化步态偏差。该系统估算了Rodda和Graham的膝关节和踝关节z分数，与传统的3D仪器步态分析相比，准确度很高。该技术有望实现可扩展、客观的步态评估，尤其是在资源匮乏的临床环境中，并支持疾病进展和治疗反应的纵向追踪。