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Shreyasvi Natraj
Shreyasvi Natraj
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无标记生物力学系统可对脊髓损伤患者进行步态评估
研究人员开发了一种用于评估脊髓损伤患者步态的单目无标记生物力学系统。该系统使用单一的矢状面视频驱动OpenSim模型，在下肢运动学方面与传统的运动捕捉技术达到了最先进的一致性。该方法还能准确预测力板测量的地面反作用力，并揭示了以相似速度行走的患者之间独特的力学策略，表明其在可扩展、临床上有意义的生物力学评估和数据驱动的表型分析方面具有潜力。
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新AI框架可数字化纸质心电图，用于远程心脏病发作筛查
研究人员开发了ECGLight，一个轻计算框架，旨在数字化纸质心电图（ECG）打印件并筛查心肌梗死（MI）。该设备端系统将智能手机拍摄的心电图转换为校准的12导联信号，即使在连接性或计算资源有限的远程诊所也能进行诊断。该框架在PTB-XL数据集上实现了95.51%的心肌梗死检测准确率，在ECG-Matrix数据集上实现了88.89%的氧耗心肌梗死（OMI）检测准确率，并且在纯CPU资源下每份心电图的运行时间不到30秒。