[go: up one dir, main page]

TWI681360B - 應用於巴金森氏病的復健監控系統及其方法 - Google Patents

應用於巴金森氏病的復健監控系統及其方法 Download PDF

Info

Publication number
TWI681360B
TWI681360B TW107136663A TW107136663A TWI681360B TW I681360 B TWI681360 B TW I681360B TW 107136663 A TW107136663 A TW 107136663A TW 107136663 A TW107136663 A TW 107136663A TW I681360 B TWI681360 B TW I681360B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
rehabilitation
difference
user
disease
parkinson
Prior art date
Application number
TW107136663A
Other languages
English (en)
Other versions
TW202016872A (zh
Inventor
黃有評
潘宗轅
李思慧
邱然偉
周正亮
Original Assignee
國立臺北科技大學
臺北榮民總醫院
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 國立臺北科技大學, 臺北榮民總醫院 filed Critical 國立臺北科技大學
Priority to TW107136663A priority Critical patent/TWI681360B/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI681360B publication Critical patent/TWI681360B/zh
Publication of TW202016872A publication Critical patent/TW202016872A/zh

Links

Images

Landscapes

  • Rehabilitation Tools (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

本發明提供一種應用於巴金森氏病的復健監控系統及其方法。此復健監控系統包括穿戴裝置、運算裝置及顯示裝置。穿戴裝置裝設有數個感測器,這些感測器用以感測使用者不同身體部位的動作姿態。而運算裝置則依據這些感測器的動作姿態,評估使用者的復健運動與標準動作的差異。接著,顯示裝置呈現模擬的人物模型,此人物模型可反應於使用者當前動作,並能提供動作修正指示。顯示裝置還能呈現引導影片。藉此,可有效監控病患進行復健運動的情況,還能評估病患執行的達成率,從而有效改善病情。

Description

應用於巴金森氏病的復健監控系統及其方法
本發明是有關於一種復健監控技術,且特別是有關於一種應用於巴金森氏病(Parkinson’s disease)的復健監控系統及其方法。
巴金森氏病是一種慢性中樞神經系統退化性疾病,全球約有八百萬人罹患此疾病,其主要的症狀包括震顫、肢體僵硬、運動功能退化、步態異常及講話音量變小等。而目前針對巴金森氏病的醫療處置,除了藥物、外科治療、理療之外,運動復健亦能有助於病患恢復並增強肌力、關節靈活度、功能技巧及耐力。例如, Lee Silverman Voice Treatment Big (LSVT BIG)是醫師優先選擇的復健運動之一。
LOUD BIG有助於改善巴金森氏病患者特有的動作緩慢、肢體僵硬、細碎動作、起始障礙等問題,針對軀幹旋轉幅度、平衡能力、步態穩定性、運動執行速度等執行訓練進而提升生活品質。此復健方法經研究中證實,若每周進行4次且每次1小時,共計16小時的一個月密集訓練後,其治療成效能夠維持6個月。
目前巴金森氏病之運動復健治療的成效是基於醫師每一個月共16次的評估,醫師會結合多項指標進行綜合評分。然而,這些評估結果都是醫師主觀判別,兩名醫師可能會有不同的結果。此外,目前評估的評分階層過於簡化。雖然過往已有各種針對運動障礙或特殊病症進行量測與記錄的實驗,但多數只能在臨床或實驗室中進行。儘管復健情況能透過模擬來評估,但這樣的評估結果並無法真實代表病人的家庭生活環境。由此可知,現有技術針對復健情況的評估,對於復健治療最終目的及提升病患生活品質,皆未能帶來足夠的正面影響。
臨床上醫師針對復健療程有三大困擾問題:(1)患者回家後是否有依照療程進行復健?(2)每次復健多久?(3)復健過程如何追蹤與分析?有鑑於此,本發明提供一種應用於巴金森氏病的復健監控系統及其方法,其可即時判斷患者的復健運動是否標準,其感測數據亦可供醫師診斷參考,使復健運動能更有效地改善病況。
本發明應用於巴金森氏病的復健監控系統,其包括穿戴裝置及運算裝置。穿戴裝置包括數個感測器,這些感測器用以感測使用者不同身體部位的動作姿態。而運算裝置則依據這些感測器的動作姿態,評估使用者的復健運動與至少一標準動作的差異。此復健運動是關於巴金森氏病。
另一方面,本發明應用於巴金森氏病的復健監控方法,其包括下列步驟。感測使用者不同身體部位的動作姿態。依據這些感測器的動作姿態,評估此使用者的復健運動與標準動作的差異。而此復健運動是關於巴金森氏病。
基於上述,在本發明實施例應用於巴金森氏病的復健監控系統及其方法中,提供穿戴裝置讓使用者穿戴。而穿戴裝置上的感測器可偵測加速度、角速度、磁力等運動狀態,且其設置位置對應到使用者的關節或其他身體部位,從而得出使用者的動作姿態。接著,感測的動作姿態可用於判斷使用者的動作是否符合標準動作,讓使用者能以正確動作進行復健運動,且取得的資訊可供醫師遠端追縱復健狀態。
為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂,下文特舉實施例,並配合所附圖式作詳細說明如下。
圖1是依據本發明一實施例之復健監控系統1的示意圖。請參照圖1,復健監控系統1至少包括但不僅限於穿戴裝置10、 運算裝置30及顯示裝置40。
穿戴裝置10可供使用者的上半身、下半身、四肢或任何身體部位穿著,其主體可能是上衣、褲子、外套等形式。於本實施例中,穿戴裝置至少裝設有但不僅限於一個或更多個感測器110及通訊傳輸器130。
感測器110可以是加速度計(accelerometer)、陀螺儀(gyroscope)、磁力計(magnetometer)、或前述組合的三軸以上感測模組,並用以感測加速度、角速度、磁力等感測數據,從而得出設置位置的運動狀態,進而得出使用者的動作姿態。值得注意的是,複數個感測器110分別設置於穿戴裝置10主體上。而使用者穿上此穿戴裝置10之後,這些感測器110例如會對應到使用者的雙手前臂、雙手上臂、脊椎、雙腳大腿、雙腳小腿等身體部位,並可對應到四肢、頸部及/或背部的關節。需說明的是,感測器110的數量及位置可依據需求而調整,而其設置位置若能有效代表使用者運動狀態(例如,雙手外展、單腳前彎、胸腰屈曲等)者則為較佳設置位置。
此外,這些感測器110可能分別連接有微控制器,微控制器會基於感測器110所取得的加速度訊號、角速度訊號和磁力計訊號,使用方向餘弦矩陣(Direction Cosine Matrix,DCM)、或Madgwick等演算法來計算出姿態歐拉角(傾仰(pitch)、側偏(roll)、偏航(yaw)),以作為對應身體部位的動作姿態(例如,肩與肘、髖關節等角度值)。而在一些實施例中,感測器110可能內建有基本控制器以直接得出動作姿態。
通訊傳輸器130可以是藍牙、Wi-Fi、紅外線等無線通訊發射器、或是通用串列匯流排(Universal Serial Bus,USB)、雷電(Thunderbolt)、通用異步收發傳輸器(Universal Asynchronous Receiver/Transmitter,UART)等有線傳輸介面,並用以將不同身體部位的動作姿態相關數據發送到外界(即,外部裝置)。
運算裝置30可以是桌上型電腦、筆記型電腦、智慧型手機、平板電腦等電子裝置,其至少具有處理器、與通訊傳輸器130對應的接收器、及記憶體,以取得來自穿戴裝置10的動作姿態相關數據,並據以對動作姿態進行分析及評估,其詳細內容待後續實施例說明。
顯示裝置40與運算裝置30連接,並可以是液晶顯示器(Liquid Crystal Display,LCD)、發光二極體(Light Emitting Diode,LED)顯示器或有機發光二極體(Organic Light Emitting Diode, OLED)顯示器等各類型顯示器。運算裝置30可控制顯示裝置40呈現畫面,其詳細內容待後續實施例說明。
為了方便理解本發明實施例的操作流程,以下將舉諸多實施例詳細說明本發明實施例中針對巴金森氏病復健運動的監控流程。下文中,將搭配復健監控系統1中的各項裝置、元件及模組說明本發明實施例所述之方法。本方法的各個流程可依照實施情形而隨之調整,且並不僅限於此。
圖2是依據本發明一實施例之復健監控方法的流程圖。請參照圖2,感測器110會感測使用者不同身體部位的動作姿態(步驟S210)。於本實施例中,不同感測器110裝設在穿戴裝置10主體上對應於使用者不同身體部位,可即時取得加速度、角速度、磁力等運動或物理狀態,並透過諸如DCM演算法得出動作姿態相關數據(例如,歐拉角),這些數據即可作為各身體部位的動作姿態的代表數據。
接著,通訊傳輸器130將動作姿態相關數據傳送至運算裝置30。運算裝置30即可依據感測器110所感測的動作姿態,評估使用者執行復健運動與標準動作的差異(步驟S230)。具體而言,以LSVT BIG巴金森氏病復健運動為例,其包括七項運動(例如,地板至天花板(Floor to Ceiling)、前跨及到達(Forward Step and Reach)、後跨及到達(Backward Step and Reach)等),且各復健運動又包括不同動作(例如,坐後跨步、右前跨步等)。而病患對於這些動作的達成率是用於評估復健歷程的重要數據。
為了協助病患清楚得知自己的動作是否符合復健運動的標準動作,本發明實施例可提供介面來模擬人體姿態。運算裝置30可基於二維或三維圖像的渲染引擎、電腦動畫、遊戲引擎(例如,Unity、Havok、Chrome Engine等)等系統來模擬使用者的人物模型(步驟S231)。此人物模型是預先設定好的二維或三維人形物件。例如,圖3是一實施例說明三維之人物模型HM的示意圖。請參照圖3,人物模型HM的各指示點IL是分別對應到穿戴裝置10的各個感測器110。此外,這些指示點IL是用來描述解剖平面及運動角度的關節或輔助參考點。
運算裝置30可透過顯示裝置40呈現人物模型HM依據那些感測器的動作姿態同步進行運動的畫面(步驟S233)。運算裝置30首先可對人物模型HM進行校正。例如,患者保持以下固定姿勢:雙腳併攏、雙手自然垂放、軀幹挺直(即,立正姿勢),5秒後完成校正。而在Unity環境中,以子物件進行肢體正規化,並以父物件接收感測器110的讀值,即可進行肢體動作模擬。完成校正後,子物件將隨父物件同步旋轉運動,且使用者可開始進行復健運動。
而在復健運動的過程中,運動裝置30可對運動能力進行評估。運算裝置30可依據動作姿態的相關數據來計算出特定運動特徵角度。具體而言,圖4是一實施例說明對人物模型HM上向量定義的示意圖。請參照圖4,這些向量
Figure 02_image001
~
Figure 02_image003
可代表使用者的肢體及軀幹。而二維或三維空間中兩向量之間的夾角可基於向量內積公式得出。不同夾角可作為評估動作姿態的特徵角度θ。例如,左肩外展、右肩外展、胸腰屈曲伸直、胸腰旋轉、左肩屈曲伸直、右肩屈曲伸直、左肘屈曲伸直、右肘屈曲伸直、左髖外展、右髖外展、左髖屈曲伸直、右髖屈曲伸直、左膝屈曲、右膝屈曲、左髖外轉、右髖外轉、水平左肩外展、水平右肩外展等特徵角度。
而運算裝置30記錄有不同復健運動中各標準動作進行下不同身體部位的對應空間位置及特徵角度,運算裝置30即可比對感測器110所偵測數據對應空間位置及/或特徵角度與標準動作對應空間位置及/或特徵角度之間的差異(例如,距離差、夾角等),從而評估使用者所進行的復健運動與標準動作之間的差異。
在一實施例中,運算裝置30可依據此差異而透過顯示裝置40呈現人物模型HM上對應身體部位是否符合標準動作的畫面(步驟S235)。以圖3為例,當感測器110偵測數據對應的空間位置與標準動作之間的差異小於第一門檻時,表示使用者當前的動作姿態的達成度超過百分之七十五;而若差異介於第一及第二門檻值之間,則表示當前動作姿態的達成度為百分之五十到七十五之間;而若差異大於第二門檻值,則表示達成度不到百分之五十。人物模型HM上的對應指示點IL即作為警示燈,而運算裝置30則依據各關節部位的動作姿態與標準動作之間的差異來控制警示燈的變化。例如,運算裝置30可基於前述達成度而透過在人物模型HM上的對應指示點IL(即,關節部位)呈現諸如綠(表示達成率超過百分之七十五)、黃(表示達成度為百分之五十到七十五之間)、紅(表示不到百分之五十)等不同視覺表現形式,以協助使用者了解自己的身體部位是否符合標準動作或達成度。
需說明的是,圖3所示僅是用於呈現與標準動作之差異的範例,於其他實施例中,運算裝置30可透過顯示裝置30透過文字(例如,左肩向前、右肘向外等)、圖形(例如,正確圖形、數據曲線圖、數據樹狀圖等)等形式來呈現,亦可能透過揚聲器(即,喇叭)來播放動作修正提示訊息。標準動作的各項數值可事先設定並可事後調整。
此外,復健運動中的各動作的進行流程包括開始、執行、及結束。而不同動作與訊號判定範圍可能不同,例如,前跨(step forward)動作判定的標準為肩外展的特徵角度需大於30度,且直到此角度小於30度時才判定動作結束。而為了比較與分析,運算裝置30可去除各特徵角度對應訊號的前後特定百分比(例如,百分之十、二十五、四十五等),藉以比較不同取樣範圍對於姿勢判讀所造成影響。
而為了輔助病患進行復健運動時採用正確的動作或解決病患忘記動作的問題,運算裝置30還能透過顯示裝置40呈現標準動作的引導影片(對人員以標準動作進行復健運動時進行影像錄製所得)。舉例而言,圖5是一實施例說明引導影片及人物模型的示意圖。請參照圖5,顯示裝置40呈現的畫面可結合引導影片GV與對應於感測器110所得感測數據的人物模型HM,人物模型HM以鏡像方式呈現。例如,病患踏出左腳,則人物模型HM亦同步踏出左腳。藉此,病患可清楚得出復健運動的內容,也可即時得知自身動作與標準動作的差異。
為了避免多人復健情況下顯示裝置40的畫面過於混亂並影響視覺感受,請參照圖6是一實施例說明引導影片及複數人物模型的示意圖。在多人復健情況下,顯示裝置40僅需要播放單一引導影片GV,而不同病患對應的人物模型HM則分配在畫面中不同區域。需說明的是,前述實施例是以影片來引導動作,然在一些實施例中,運算裝置30亦可透過揚聲器來播放關於復健運動的動作指示。
感測器110所得動作姿態的相關數據除了可即時反應病患的姿勢是否正確,這些數據還能進一步上傳或發送到醫師的電腦裝置(以運算裝置30為例,也可能是其他運算裝置)。運算裝置30可統計病患多次進行相同動作下的各特徵角度變化,並可與標準動作對應特徵角度比較,從而協助醫師判斷病患進行復健運動的進步或退步幅度。
例如,表(1)是一範例說明左右肩外展的特徵角度量測值。假設標準動作對應特徵角度為七十度,則左肩外展由59.01度至66.70度,故有百分之十三左右的進步幅度;而右肩外展由72.86度至71.44度,故有百分之二左右的退步幅度。而七次重複動作的平均值及最大值亦可與標準動作對應特徵角度比較,以作為達成率的判斷參考。 表(1)
次序 1 2 3 4 5 6 7
左肩外展 59.01 60.19 60.66 60.93 62.63 71.23 66.70
右肩外展 72.86 74.35 63.47 77.29 76.35 69.00 71.44
除此之外,運算裝置30還能取得歷史復健資料,此歷史復健資料是關於某一使用者先前進行復健運動所偵測到的動作姿態(例如,三天前、一個月前動作姿態相關數據)。而運算裝置30可比對當前感測的動作姿態與歷史復健資料,以得出復健前後比對結果。除此之外,運算裝置30還能紀錄病患每次執行復健運動的時間長度,以作為復健運動完成度的評估。
綜上所述,本發明實施例應用於巴金森氏病的復健監控系統及其方法,提供互動式介面,讓病患穿上裝設有感測器的穿戴裝置後,能透過介面模擬病患的動作,使病患能及時了解動作是否正確或與標準動作的達成率。介面上還能呈現引導影片,讓病患了解當前執行的動作。此外,關於動作姿態的相關數據經統計後能幫助醫師遠端診斷病患進行復健運動的達成率及狀況。
雖然本發明已以實施例揭露如上,然其並非用以限定本發明,任何所屬技術領域中具有通常知識者,在不脫離本發明的精神和範圍內,當可作些許的更動與潤飾,故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。
1‧‧‧復健監控系統 10‧‧‧穿戴裝置 110‧‧‧感測器 130‧‧‧通訊傳輸器 30‧‧‧運算裝置 40‧‧‧顯示裝置 S210~S235‧‧‧步驟 HM‧‧‧人物模型 IL‧‧‧指示點 GV‧‧‧引導影片
Figure 02_image001
~
Figure 02_image003
‧‧‧向量 θ‧‧‧特徵角度
圖1是依據本發明一實施例之復健監控系統的示意圖。 圖2是依據本發明一實施例之復健監控方法的流程圖。 圖3是一實施例說明三維之人物模型的示意圖。 圖4是一實施例說明對人物模型上向量定義的示意圖。 圖5是一實施例說明引導影片及人物模型的示意圖。 圖6是一實施例說明引導影片及複數人物模型的示意圖。
S210~S235‧‧‧步驟

Claims (6)

  1. 一種應用於巴金森氏病(Parkinson’s disease)的復健監控系統,包括:一穿戴裝置,包括:多個感測器,用以感測一使用者不同身體部位的動作姿態;一運算裝置,依據該些感測器的動作姿態,評估該使用者的復健運動與至少一標準動作的差異,其中該復健運動關於巴金森氏病,且該差異包括至少一關節部位的動作姿態與該至少一標準動作之間的差異;以及一顯示裝置,該運算裝置建構該使用者的至少二維度的人物模型,透過該顯示裝置呈現該人物模型依據該些感測器的動作姿態同步進行運動,並依據該差異而透過該顯示裝置呈現該人物模型上對應身體部位是否符合該至少一標準動作,其中該運算裝置對該人物模型的肢體及軀幹分別定義多個向量,計算二該向量之間的特徵角度,比對該使用者的身體部位的動作姿態對應的空間位置及特徵角度與該至少一標準動作對應的空間位置及特徵角度之間的該差異,以及該運算裝置透過該顯示裝置而在該人物模型的關節部位上呈現警示燈,並依據該差異控制各該至少一關節部位上的該警示燈的變化。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的應用於巴金森氏病的復健監控系統,其中該運算裝置透過該顯示裝置呈現該至少一標準動作的引導影片。
  3. 如申請專利範圍第1項所述的應用於巴金森氏病的復健監控系統,其中該運算裝置取得至少一歷史復健資料,其中該至少一歷史復健資料是關於該使用者先前進行該復健運動所偵測到的動作姿態,且該運算裝置比對當前感測的動作姿態與該至少一歷史復健資料,以得出復健前後比對結果。
  4. 一種應用於巴金森氏病的復健監控方法,包括:感測一使用者不同身體部位的動作姿態;以及依據該動作姿態,評估該使用者的復健運動與至少一標準動作的差異,其中該復健運動關於巴金森氏病,該差異包括至少一關節部位的動作姿態與該至少一標準動作之間的差異,且評估該差異的步驟包括:建構該使用者的至少二維度的人物模型;對該人物模型的肢體及軀幹分別定義多個向量,並計算二該向量之間的特徵角度;比對該使用者的身體部位的動作姿態對應的空間位置及特徵角度與該至少一標準動作對應的空間位置及特徵角度之間的該差異;呈現該人物模型依據該動作姿態同步進行運動,並在該人物模型的關節部位上呈現警示燈;以及 依據該差異而呈現該人物模型上對應身體部位是否符合該至少一標準動作,其中依據該差異控制各該至少一關節部位上的該警示燈的變化。
  5. 如申請專利範圍第4項所述應用於巴金森氏病的復健監控方法,其中評估該使用者的復健運動與該至少一標準動作的差異的步驟之前,更包括:呈現該至少一標準動作的引導影片。
  6. 如申請專利範圍第4項所述應用於巴金森氏病的復健監控方法,其中評估該使用者的復健運動與該至少一標準動作的差異的步驟之後,更包括:取得至少一歷史復健資料,其中該至少一歷史復健資料是關於該使用者先前進行該復健運動所偵測到的動作姿態;以及比對當前感測的動作姿態與該至少一歷史復健資料,以得出復健前後比對結果。
TW107136663A 2018-10-18 2018-10-18 應用於巴金森氏病的復健監控系統及其方法 TWI681360B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW107136663A TWI681360B (zh) 2018-10-18 2018-10-18 應用於巴金森氏病的復健監控系統及其方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW107136663A TWI681360B (zh) 2018-10-18 2018-10-18 應用於巴金森氏病的復健監控系統及其方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TWI681360B true TWI681360B (zh) 2020-01-01
TW202016872A TW202016872A (zh) 2020-05-01

Family

ID=69942399

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW107136663A TWI681360B (zh) 2018-10-18 2018-10-18 應用於巴金森氏病的復健監控系統及其方法

Country Status (1)

Country Link
TW (1) TWI681360B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115999110A (zh) * 2022-11-14 2023-04-25 中国人民解放军联勤保障部队第九二〇医院 一种基于体位感知的康复锻炼装置和引导系统

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116492640A (zh) * 2022-01-18 2023-07-28 新世纪产品有限公司 复健动作指导协助器

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW201510871A (zh) * 2013-09-04 2015-03-16 Wistron Corp 健身記錄裝置及相關健身記錄系統
TW201513032A (zh) * 2013-09-17 2015-04-01 Univ Chang Gung 居家健身與復健之即時評估與輔助系統
TWM522003U (zh) * 2016-01-13 2016-05-21 Yi-Chun Lin 照護帕金森氏症患者的監測與管理系統
TW201636946A (zh) * 2015-04-07 2016-10-16 元智大學 基於行動通訊裝置之肢體復健感測方法及其系統

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW201510871A (zh) * 2013-09-04 2015-03-16 Wistron Corp 健身記錄裝置及相關健身記錄系統
TW201513032A (zh) * 2013-09-17 2015-04-01 Univ Chang Gung 居家健身與復健之即時評估與輔助系統
TW201636946A (zh) * 2015-04-07 2016-10-16 元智大學 基於行動通訊裝置之肢體復健感測方法及其系統
TWM522003U (zh) * 2016-01-13 2016-05-21 Yi-Chun Lin 照護帕金森氏症患者的監測與管理系統

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115999110A (zh) * 2022-11-14 2023-04-25 中国人民解放军联勤保障部队第九二〇医院 一种基于体位感知的康复锻炼装置和引导系统

Also Published As

Publication number Publication date
TW202016872A (zh) 2020-05-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10973439B2 (en) Systems and methods for real-time data quantification, acquisition, analysis, and feedback
CN105031908B (zh) 一种平衡矫正式训练装置
US11679300B2 (en) Systems and methods for real-time data quantification, acquisition, analysis, and feedback
US11006856B2 (en) Method and program product for multi-joint tracking combining embedded sensors and an external sensor
US20220019284A1 (en) Feedback from neuromuscular activation within various types of virtual and/or augmented reality environments
WO2013129606A1 (ja) ランニングフォーム診断システムおよびランニングフォームを得点化する方法
JP7492722B2 (ja) 運動評価システム
MX2011001698A (es) Sistema de seguimiento monocular 3d para la rehabilitacion de las extremidades superiores de un paciente.
CN107330967A (zh) 基于惯性传感技术的骑师运动姿态捕捉及三维重建系统
US20170181689A1 (en) System and Method for Measuring the Muscle Tone
Du et al. An IMU-compensated skeletal tracking system using Kinect for the upper limb
JP7620969B2 (ja) 運動支援システム
KR20220098064A (ko) 사용자 맞춤형 운동 훈련 방법 및 시스템
Gauthier et al. Human movement quantification using Kinect for in-home physical exercise monitoring
CN109045651B (zh) 高尔夫挥杆矫正系统
Lin et al. Automatic assessment system based on IMUs and machine learning for predicting berg balance scale
TWI681360B (zh) 應用於巴金森氏病的復健監控系統及其方法
Chen et al. Development of an upper limb rehabilitation system using inertial movement units and kinect device
CN108538362A (zh) 一种运动数据实时采集的肌腱异向受力损伤预警分析方法
CN111803074B (zh) 肢体运动指导方法、装置、系统、电子设备及存储介质
CN116869490B (zh) 基于人工智能的前庭康复训练动态评估系统
CN116058827B (zh) 多模感知协同训练系统及多模感知协同训练方法
JP7713250B2 (ja) 姿勢推定装置、姿勢推定システム、姿勢推定方法
US11527109B1 (en) Form analysis system
Hoda et al. Haptics in rehabilitation, exergames and health