Mar, 2023

估计多肌肉协调运动的连续肌肉疲劳：一个初步研究

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TL;DR本文针对 Metaverse 背景下，多肌肉协调、日常锻炼中的疲劳评估问题，提出一种基于肌肉补偿特征和脊髓模块激活变化的新型疲劳特征提取方法，结合贝叶斯高斯过程模型进行连续疲劳估计，并使用遵循生理学原则的度量方法来评估性能，实验结果表明该方法有效性更佳。
发现论文，激发创造
  • 疲劳强度估计中的鲁棒性

    本文提出了一种基于机器学习的疲劳强度估计方法，并针对该方法的鲁棒性、适用性和优势进行了研究，结果表明其在降低实验成本方面具有潜在的优势。

    Dec, 2022

  • 通过热面部图像估计运动引起的疲劳

    通过热成像和面部分析技术利用深度学习模型，我们提出了一种自动估计运动引起的疲劳水平的方法。利用包含 40 万多张静息和疲劳用户的热面部图像的新数据集，我们的结果表明，只需一个静态热帧即可预测运动引起的疲劳水平，平均误差小于 15％。结果强调了将热成像与深度学习结合用于可靠运动引起的疲劳估计的可行性。

    Sep, 2023

  • 无干扰的身体虚弱监测：一种模拟方法

    通过使用非侵入式摄像头传感器监控个体的坐姿和放松活动，本研究旨在检测衰弱迹象，并通过建立贝叶斯网络模型特征、活动和健康状况之间的关系，确定最适合观察变化的时间尺度。研究结果表明，在日常水平上区分模拟的衰弱的准确率为 0.97，而一些精细的行为特征和活动，包括非主导上半身运动速度和规模，以及静止分布和 300 秒的时间窗口，则被发现最为有效。然而，鉴于无法确定适用于所有参与者的通用优化特征和活动，建议使用个体特定模型。

    Jun, 2024

  • 人类运动系统外部仿真的仿生神经网络

    该研究论文提出了一种基于肌骨建模的受物理学约束的深度学习方法，用于预测关节运动和肌肉力量，并证明该方法能有效地识别个体特定的肌骨生理参数，并且训练的受物理学约束的前向动力学模型能够准确地预测运动和肌肉力量。

    Sep, 2023

  • 代谢能量模型对步态代谢成本估计的贡献

    代谢成本和能量消耗模型的参数、输入变量以及神经网络等对代谢成本估计的准确性贡献最大。

    Oct, 2023

  • 基于物理学的加速扩散加权 MRI 推断骨骼肌微结构

    提出了一种基于物理和机器学习的框架，采用扩散加权 MRI 对骨骼肌进行非侵入性评估，从而准确地估计微结构组织。该算法可用于评估骨骼肌健康和功能，有望成为一种有前途的非侵入性工具。

    Jun, 2023

  • 纵向检查中对应美国图像的自动检索

    本文提出了一种自我监督的对比学习方法，用于自动检索不同时期的相似肌肉超声视图，结果表明与监督学习模型相比，我们的对比学习模型在视图检索任务中表现更好，结合自动分割模型后的交叉面积误差在 5.7%+/-0.24% 之间。此外，用户研究调查证实了我们的模型在肌肉视图检索方面的有效性。

    Jun, 2023

  • 用于监测精神疲劳的传感器和系统：系统综述

    本文综述了心理疲劳的理论模型、关键的技术手段和最新的人类疲劳生物传感技术，发现 EEG 传感器能够提供对疲劳检测的中等到良好的灵敏度，并讨论了可穿戴 EEG 以及环境传感器相互融合在实时监测方面的关键性作用和未来的发展方向。

    Jul, 2023

  • 基于集成学习的评估情感体验和生理变化动态

    测量和数据分析等最新技术的应用为解决情感体验和生理变化之间的相似性问题提供了希望，开放科学和开放数据实践以及面向学术界的数据分析挑战也是解决这一问题的有希望的工具。

    Dec, 2023

  • 利用持续的会话内基准分数提高机器学习性能：客观骨骼肌疼痛强度预测的试点研究

    使用连续的会话中真实疼痛评分显著增强了疼痛强度的机器学习性能，克服了真实评分稀疏性、数据不平衡和高方差等问题，该研究为未来基于客观的机器学习疼痛系统培训提供了重要参考。

    Aug, 2023