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基于Leap Motion的病患手评估算法研究

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手功能评估的传统方法还是基于医生和专家的主观判断,这样的方法不仅仅缺乏标准性,同时还会因为个别医生或者专家的评估标准不同,获得错误的评估结果.随着人工智能的发展,硬件的革新换代,各种算法的提出,使得利用计算机技术对手进行科学的自动的评估成为了可能.论文搭建了手功能自动评估系统,利用Leap Motion提取手各个部位在空间中的位置和方向,提出评价两手之间手势差异程度的方法,从而实现数据化后的患侧手和健康手的比较,获得患侧手手功能丧失程度.通过该项研究,可以科学地评估患侧手的病患程度,帮助医生做进一步的诊断和治疗,有助于病人尽快恢复病患手的功能.
Research on Affected Hand Evaluation Algorithm Based on Leap Motion

于存光、韩越兴、张小凡、欧阳皓寰

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黑龙江科技大学理学院 哈尔滨 150022

上海大学计算机科学与工程学院 上海 200444

上海大学上海先进通信与数据科学研究院 上海 200444

厦门大学信息学院 厦门 361000

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三维空间手势 双手比较 Leap Motion 患侧手诊断 手势差异度

国家重点研发计划国家重点研发计划国家自然科学基金青年科学基金上海市浦江人才计划上海市高等学校特聘教授(东方学者)岗位计划

2018YFB07044002018YFB07044026160323717PJ1402900

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.05.022

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(5)
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