公开(公告)号：CN117995351A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410079427.9

申请日：2024-01-19

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 周慧 ,  张根宁 ,  滕洪璟 ,  王言博

IPC: G16H20/30 ,  A61B5/11 ,  A61B5/296 ,  A61B5/00 ,  G16H50/30 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种用于跑步姿势监测的下肢运动学参数测量方法与装置，采用表面肌电信号综合监测技术结合图卷积网络与长短期记忆网络的深度学习模型，能够准确地监测跑步运动员的下肢关节角度变化并对运动员的肌肉损伤风险进行分析；本发明搭建了一个整合了图卷积网络与长短时记忆网络的深度学习模型，通过训练，模型可以学习肌电信号和髋关节运动之间的复杂关系，从而能够预测髋关节在跑步时的运动轨迹。为有效分析跑步姿势不正确造成的肌肉损伤风险，本发明综合考虑了送髋的角度、触地时间以及表面肌电信号特征作为风险评估参数，可有效指导长跑者的跑步姿势，降低运动损伤风险。