一种基于机器学习的视觉图像脊柱姿态分析方法及系统

    公开(公告)号:CN119904447A

    公开(公告)日:2025-04-29

    申请号:CN202510123771.8

    申请日:2025-01-26

    Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的视觉图像脊柱姿态分析方法,涉及一般的图像数据处理或产生领域,所述方法包括:对BP神经网络执行多次学习动作以获得脊柱姿态分析模型;采用脊柱姿态分析模型根据待分析人员的身体宽度最大数值、视觉感应机构的各项感应参数以及连续多帧视觉画面的视觉数据智能分析待分析人员的脊柱侧弯严重程度分型。本发明还涉及一种基于机器学习的视觉图像脊柱姿态分析系统。通过本发明,面对脊柱侧弯的严重程度分型的分析结果不够可靠和稳定的技术问题,采用针对性的机器学习模式完成对脊柱姿态分析模型的定制结构设计,并使用包括视觉图像的基础数据直接分析脊柱侧弯的严重程度分型,从而解决了上述技术问题。

    一种骨质疏松患者护理用防跌装置

    公开(公告)号:CN221751323U

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202322641529.9

    申请日:2023-09-28

    Abstract: 本实用新型公开了一种骨质疏松患者护理用防跌装置,涉及医疗辅助用具技术领域。本实用新型包括移动支撑组件,所述移动支撑组件的表面设置有护臂支撑调节组件,所述护臂支撑调节组件的表面设置有供使用者手臂按压支撑的手臂支撑组件,所述移动支撑组件的表面设置有对使用者进行束缚限位的防摔保护组件。本实用新型通过U形托板和弹簧使得患者使用手臂辅助支撑身体时,起到缓冲作用,使得手臂部分更加舒适,通过第二电机带动第二丝杆转动,第二丝杆带动滑座在第二滑套内滑动,使得装置适用于不同身高的骨质疏松患者,通过束缚带对患者进行安全保护束缚,避免行走过程中,手臂长时间支撑,突然脱力导致患者摔倒的情况。

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