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UI-PRMD
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新的PhaseAware框架为康复提供可解释的人工评分
研究人员开发了PhaseAware，一个用于连续、可解释的康复练习评分的新框架。该系统结合了时间骨干和阶段-身体分组描述符来评估运动质量，在UI-PRMD深蹲协议上实现了显著的误差降低。PhaseAware还生成特定的审查提示，以突出对其预测至关重要的运动阶段和身体区域，从而协助临床医生进行监督，而不是自主决策。
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新型Transformer模型可自动评估物理康复练习
研究人员开发了一个新颖的基于Transformer的框架，用于分析点云以远程评估物理康复练习。该系统利用从RGBD传感器获得的联合位置数据，并采用基于曲线的特征聚合技术来增强其输出。该架构结合了轴向自注意力机制，以识别关键关节及其功能，旨在指导用户更有效地进行练习。所提出的方法与现有方法相比表现出卓越的性能，并具有模型尺寸小、推理速度快以及在相似练习中具有良好泛化能力等实际优势。