Resumen

Recientemente, la visión por ordenador y la tecnología de aprendizaje profundo se han aplicado en varias investigaciones de rehabilitación de la marcha. Teniendo en cuenta que la red de memoria a corto plazo (LSTM) ha demostrado un excelente rendimiento en el aprendizaje de representaciones de características de secuencia, propusimos un método de predicción de la trayectoria de la articulación de la extremidad inferior basado en LSTM para llevar a cabo la rehabilitación activa en un sistema robótico de rehabilitación. Nuestro enfoque basado en la teoría de la sinergia explota que la trayectoria de la articulación de la extremidad inferior de seguimiento, es decir, la intención de la extremidad, podría ser generada por los ángulos de las articulaciones del proceso de oscilación anterior de la extremidad superior que fueron adquiridos de la plataforma Kinect, una plataforma de visión por ordenador avanzada para el seguimiento del movimiento. Para este estudio se construyó una plataforma de adquisición de datos Kinect-Treadmill personalizada. Con esta plataforma, se procesa la adquisición de datos de diez sujetos sanos a cuatro velocidades de marcha diferentes para adquirir los ángulos articulares calculados por las señales visuales de Kinect del balanceo de las extremidades superiores e inferiores. A continuación, los ángulos de la cadera y la rodilla en un lado que se presentaron como intenciones de la extremidad inferior se predicen mediante los ángulos anteriores del codo y el hombro en el lado opuesto a través de un modelo LSTM entrenado. Los resultados indican que el modelo LSTM entrenado tiene una mejor estimación de la predicción de las intenciones de las extremidades inferiores, y también se ha validado la viabilidad de las señales visuales de Kinect.

• Materias:Inteligencia artificial Big Data Registros médicos electrónicos Acelerómetros Antecedentes teóricos
• Subjects:Artificial intelligence Big Data Electronic medical records Accelerometers Theoretical background
• Palabras claves:Señales visuales de Kinect, intenciones de las extremidades inferiores, modelo LSTM, ángulos articulares, extremidades inferiores, plataforma de adquisición de datos de cintas rodantes, plataforma avanzada de visión por ordenador, método de predicción de trayectorias articulares, aprendizaje de representaciones de características de secuencias, diversas investigaciones sobre rehabilitación de la marcha.
• Keywords:Kinect visual signals, lower limb intentions, LSTM model, joint angles, lower limb, Treadmill data acquisition platform, advanced computer vision platform, joint trajectory prediction method, learn sequence feature representations, various gait rehabilitation researches