利用无监督机器学习模型增强上肢康复
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内容提要
本文提出了一种支持医疗专业人员进行上肢运动康复的系统。该系统通过AR/VR游戏收集患者运动数据，利用无监督机器学习（如K-Means聚类和自组织映射）进行患者分类，并通过主成分分析（PCA）降维。系统能够识别运动模式，定量评估康复进展，并通过互动仪表板可视化数据，帮助医生优化治疗方案，克服传统康复方法的局限性。
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关键要点
- 本文提出了一种支持医疗专业人员进行上肢运动康复的系统。
- 该系统通过AR/VR游戏收集患者运动数据，分析关节角度和运动模式。
- 利用无监督机器学习技术（如K-Means聚类和自组织映射）进行患者分类。
- 通过主成分分析（PCA）降维，识别运动模式并定量评估康复进展。
- 系统采用客户端-服务器架构，集中处理和存储多个治疗会话的数据。
- 该系统能够识别运动幅度的细微变化，支持临床决策。
- 交互式仪表板可视化患者表现指标和康复进展，提供数据驱动的见解。
- 使用PCA减少数据维度，保留运动模式的主要结构。
- K-Means聚类算法将患者分类为低、中、高运动范围，优化聚类精度。
- 自组织映射（SOM）分析显示出三种不同的患者运动模式。
- 仪表板设计直观，便于医疗专业人员监测和评估患者进展。
- 未来可能增强纵向进展跟踪和基于累积会话数据的预测分析。
- 该系统结合无监督机器学习和沉浸式技术，提升临床决策和患者结果。
