使用支持物联网的椅子评估下肢力量
机器学习
2024-08-28 v3 信号处理
摘要
本项目描述了机器学习与物联网技术的应用，以评估正在康复或治疗中的个体的下肢力量。具体而言，它旨在通过附着在椅子上的传感器并处理经由 Google GPU Tensorflow CoLab 的数据，来测量和评估个体的进展。压力传感器附着在椅子的多个位置，包括但不限于座面、靠背、扶手和腿部。个体执行坐-站过渡与站-坐过渡时的传感器数据提供了关于椅子上压力分布与振动运动的时间序列数据集。该数据集与计时信息随后可输入机器学习模型，以估计运动各阶段的相对力量与薄弱处。
引用
@article{arxiv.2209.04042,
title = {Assessing Lower Limb Strength using Internet-of-Things Enabled Chair},
author = {Chelsea Yeh and Hanna Kaitlin Dy and Phillip Schodinger and Hudson Kaleb Dy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.04042},
year = {2024}
}
备注
12 Pages