基于骨架的变换器用于低背痛体能康复运动的错误分类与反馈改进

医疗专业人员提出的体能康复运动有助于从各种肌肉骨骼疾病中恢复，并可防止复发。然而，患者在缺乏直接监督的情况下，参与度会随时间而下降，这就是为开发自动监控系统的必要性。近年来，在体能康复运动质量评估方面取得了很大进展。大多数方法仅提供动作正确或错误的二元分类，少数方法提供连续评分。这种信息对患者改进表现力不足。在本工作中，我们提出了一种用于康复运动错误分类的算法，为向更详细的患者反馈迈出了第一步。我们专注于基于骨架的运动评估，该方法利用人体姿态估计来评估动作。受近年来康复运动质量评估算法的启发，我们提出一种基于变换器的模型用于上述分类。我们的模型受 HyperFormer 人体动作识别方法启发，并针对我们的问题和数据集进行调整。评估采用 KERAAL 数据集进行，因为这是唯一标注清晰错误标签的医疗数据集，我们的方法显著优于最先进的方法。此外，我们展示了一种计算每个运动各关节重要性的方法，以桥接改善患者反馈的鸿沟。