基于惯性传感网络的穿戴式步行膝关节力矩估计

• 作者: 王钿鑫 谈天 Peter B.SHULL
• 来源期刊: 医用生物力学
• 学科: 医学
• 关键词: 膝关节内翻力矩 膝关节屈曲力矩 惯性传感网络 循环神经网络 步态分析
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 论著|Original Articles
• 页码范围: 73-78
• 页数: 6页
• 分类号: R318.01
• 语种: 中文
• DOI: 10.16156/j.1004-7220.2022.01.011

摘要

目的 通过惯性传感网络(inertial sensor network,ISN)估计多种步态下膝关节内翻力矩(knee adduction moment,KAM)和膝关节屈曲力矩(knee flexion moment,KFM).方法 12名健康成年男性穿戴8个惯性传感器(位于躯干、骨盆、左右大腿、左右小腿、左右脚)在不同步态下(改变足偏角、躯干摇晃角、步宽和步速)行走.使用ISN,并从中提取生物力学特征作为循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型的输入,用于估计KAM和KFM.结果 整体 KAM 估计精度:相对均方根误差(relative root mean square error,rRMSE)为8.54％,r=0.84;整体KFM估计精度:rRMSE=6.40％,r=0.94.结论 该RNN模型可作为实验室外膝关节载荷估计的基础,潜在应用领域包括步态训练以及膝关节术后康复效果评估.