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基于关节节点图的深度和机器学习方法检测年轻人和老年人的姿势控制( Detection of Postural Control in Young and Elderly Adults Using Deep and Machine Learning Methods with Joint–Node Plots )
P Lee TB Chen CY Wang SY Hsu CH Liu
姿势控制力随着年龄的增长而降低。因此，需要一种高效、准确的姿态控制检测方法。我们选择35名老年人（年龄82.06±8.74岁）和20名健康青年人（年龄21.60±0.60岁）进行站立作业40 s,共6次。使用Kinect设备（30 Hz）采集15个关节节点的坐标。我们将关节位置绘制成一个2D图形（命名为关节节点图，JNP)，每秒一次，持续40秒。研究了15种结合深度学习和机器学习的姿势控制分类方法。评价所选方法的准确性、敏感性、特异性、阳性预测值(PPV)、阴性预测值(NPV)和kappa值。在验证试验中，最高PPV、NPV、准确性、敏感性、特异性和kappa值均高于0.9。所提出的方法在检测年轻人和老年人的姿势控制能力方面表现出了很强的性能。
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