Sztuczna inteligencja w analizie kinematyki
Badania zastosowań technologii wykrywania punktów kluczowych sztucznej inteligencji w analizie kinematyki
- Ustanowienie zestawów danych. Prywatny zestaw danych zawiera odpowiednie parametry, w tym wideo przedstawiające chód badanego oraz standardowe metody analizy kinematycznej;
- Opracuj nowe modele. W oparciu o publiczne i prywatne zestawy danych dalej rozwijany jest model analizy kinematycznej wykrywania punktów kluczowych człowieka.
- Przetestuj nowy model. Porównując parametry z metodą standardową zweryfikowano dokładność modelu i otrzymano model analizy kinematycznej sztucznej inteligencji z dokładnością powyżej 98%
Przegląd badań
Status
Status
Warunki
Warunki
Interwencja / Leczenie
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
Typ studiów
Typ studiów
Zapisy (Oczekiwany)
Zapisy
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Mouwang Zhou
- Numer telefonu: 13910092892
- E-mail: zhoumouwang@outlook.com
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
Akceptuje zdrowych ochotników
Płeć kwalifikująca się do nauki
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
Kryteria przyjęcia:
- 1. Nieprawidłowy chód.
- Potrafi samodzielnie przejść 6 m lub więcej.
- Starsze niż 18 lat.
Kryteria wyłączenia:
- Złamanie może ulec pogorszeniu podczas chodzenia w ostrej fazie lub we wczesnym okresie pooperacyjnym. Masz serce, płuca, wątrobę i nerki I inne poważne choroby, stopień wydolności serca wyższy niż STOPIEŃ I (NYHA), niewydolność oddechową i inne objawy lub Sprawdź wyniki.
- Stan psychiczny i psychiczny nie może współpracować z zakończeniem eksperymentu.
- Wysokie ryzyko upadków (wynik Berga ≤20)
- Urządzenia do analizy kinematyki chodu nie mogą być używane razem.
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Modele obserwacyjne: Kontrola przypadków
- Perspektywy czasowe: Przekrojowe
Liczba grup / kohort
Kohorty i interwencje
Grupa / KohortaGrupa / Kohorta |
Interwencja / LeczenieInterwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Normalne przedmioty
Analiza chodu sztuczną inteligencją i metodami tradycyjnymi
|
Model wykrywania punktów kluczowych sztucznej inteligencji ma głównie tradycyjny algorytm, algorytm „odgórny” i algorytm „oddolny” trzy metody, trzy metody mają zalety.
Projekt ten będzie kompleksowo wykorzystywał powyższe trzy metody do przeprowadzania debugowania algorytmów i parametrów w zbiorze danych publicznych oraz testowania w zbiorze danych prywatnych, tak aby uzyskać najbardziej odpowiednią metodę rozpoznawania kluczowych punktów człowieka do analizy chodu
|
|
Osoby z nieprawidłowym chodem
Analiza chodu sztuczną inteligencją i metodami tradycyjnymi
|
Model wykrywania punktów kluczowych sztucznej inteligencji ma głównie tradycyjny algorytm, algorytm „odgórny” i algorytm „oddolny” trzy metody, trzy metody mają zalety.
Projekt ten będzie kompleksowo wykorzystywał powyższe trzy metody do przeprowadzania debugowania algorytmów i parametrów w zbiorze danych publicznych oraz testowania w zbiorze danych prywatnych, tak aby uzyskać najbardziej odpowiednią metodę rozpoznawania kluczowych punktów człowieka do analizy chodu
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Parametry związane z chodem
Ramy czasowe: 30 minut
|
Częstotliwość kroków/tempo/cykl chodu/długość kroku
|
30 minut
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Sponsor
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Oczekiwany)
Rozpoczęcie studiów
Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)
Zakończenie podstawowe
Ukończenie studiów (Oczekiwany)
Ukończenie studiów
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Pierwszy wysłany
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia wysłana aktualizacja
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Inne numery identyfikacyjne badania
Inne numery identyfikacyjne badania
- M2021231
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .