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踝关节行走数据-膝关节记录

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简介：
本项目专注于收集和分析踝关节在行走过程中的动态数据，并同时监测膝关节的状态变化。通过这些研究，旨在改善下肢运动康复方案的设计与实施。 人体在平地正常行走时的膝关节运动数据包括角度。

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  • 踝关节行走数据-膝关节记录
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    本项目专注于收集和分析踝关节在行走过程中的动态数据，并同时监测膝关节的状态变化。通过这些研究，旨在改善下肢运动康复方案的设计与实施。 人体在平地正常行走时的膝关节运动数据包括角度。
     
  • CT踝关节影像
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    CT踝关节影像是利用计算机断层扫描技术对踝关节进行详细检查的过程，能够清晰显示骨骼结构及软组织情况，帮助诊断骨折、炎症和其他病变。 通过CT扫描获取的脚踝图像可以使用vtk进行三维重建的面绘制和体绘制。
     
  • 膝关节OA分期评估
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    膝关节OA分期评估主要针对膝关节骨性关节炎的不同阶段进行系统评价，旨在通过影像学、临床症状及体征等方法确定病情严重程度，指导个性化治疗方案制定。 本段落介绍了一个使用Python实现的代码库，该库利用训练好的更快区域卷积神经网络（R-CNN）模型从X射线图像自动量化膝关节骨关节炎的严重程度，并采用Kellgren-Lawrence评分系统进行评估。此项目在斯坦福大学动员中心提供的骨关节炎倡议(OAI)数据集上进行了开发，该数据集中包含4214张来自不同个体膝盖（包括左腿和右腿）的X射线图像。 该项目遵循MIT许可证发布，并命名为“膝OA阶段”。训练更快R-CNN模型时设定两个主要目标：从X射线图像中提取出膝关节区域以及对所提取的该区域进行分类以确定其骨关节炎严重程度。通过这种方法，可以同时实现这两个目的。
     
  • 用于预测膝骨关节炎严重程度的图像数据集
    优质
    本研究构建了一个专门针对膝骨关节炎严重程度预测的图像数据集，旨在通过先进的影像分析技术评估病情发展，为临床诊断提供有力支持。 预测膝骨关节炎严重程度的图片数据集包含用于膝关节检测和KL分级的X光图像。KL分级如下： 0级：表示膝关节健康。 2级（最低）：明确存在骨赘，可能存在关节间隙狭窄。 3级（中等）：多发性骨赘，明确存在关节间隙狭窄，并伴有轻度硬化症。 4级（严重）：大骨赘，关节明显变窄，伴随严重的硬化现象。该数据集共有超过9000张图片。
     
  • 关节骨骼数据
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    本项目聚焦于关节骨骼数据分析，旨在通过收集和处理人体运动中的关节数据，为医疗康复、体育训练及动画制作等领域提供精准的数据支持与应用解决方案。 欢迎下载Matplotlib之3D骨骼关节的动画显示的数据文件。
     
  • 基于迭代学习的主动式踝关节假肢运动轨迹控制（2008年）
    优质
    本研究提出了一种基于迭代学习算法的主动式踝关节假肢控制系统，旨在优化截肢者的行走姿态和步态稳定性。通过不断的学习与调整，该系统能够提供更加自然、高效的踝部运动支持，显著提升使用者的生活质量。研究成果发表于2008年。 根据肢体运动轨迹的重复特性，本段落提出了一种针对主动式踝关节假肢的迭代学习控制方法，旨在解决行走过程中假肢与正常肢体运动轨迹之间的差异问题。基于设计出的主动式踝关节假肢结构及其数学模型，在Matlab/Simulink环境中进行了仿真测试。结果显示，该方法能够使假肢单元快速跟踪预期运动路径，并实现与自然步态的有效匹配。
     
  • 四关节四节点的关节空间规划——运用五次多项式方法
    优质
    本研究提出了一种基于五次多项式的算法，用于解决四关节四节点机械臂的空间路径规划问题，实现平滑且高效的运动控制。 使用MATLAB编写代码，采用五次多项式对四个关节角进行多节点规划。
     
  • 基于IMU数据的关节角度 kinematics 预测
    优质
    本研究提出了一种基于惯性测量单元（IMU）数据预测人体关节运动学参数的方法，为运动分析和生物力学研究提供了新的技术手段。 IMU_运动学档案说明 class_demo.py：第二个示例文件，在demo_old.py的基础上进行了改动。 demo_old.py：第一个示例文件。
     
  • 关于eigs函数的记录
    优质
    本文档详细记录了与eigs函数相关的研究和应用心得，旨在帮助读者理解该算法在求解大型稀疏矩阵特征值问题中的作用及其优化方法。 读了关于eigs函数的总结和笔记后，对大家理解这个函数会有帮助。
     
  • 端午节相关项目
    优质
    本项目聚焦于端午节传统文化的传承与创新，涵盖龙舟竞渡、包粽子及挂艾草等习俗活动，旨在弘扬民族精神，增进社会文化认同。 端午节开发项目现已发布，欢迎下载！在端午节期间可以打开体验。系统要求为Windows操作系统，并且需要Python 3.6或以上版本。