5、运动与医疗数据研究：从IMU信号分割到HIV指标报告

运动与医疗数据研究：从IMU信号分割到HIV指标报告

1. IMU信号分割中的基线漂移问题

在运动的IMU信号分割过程中，协议和分割模型都会因为基线漂移而导致准确性下降。基线漂移是指在运动过程中，由于受试者未完全完成动作，信号从初始基线位置逐渐偏移。

1.1 分割模型的基线漂移校正机制

分割模型内置了校正基线漂移的机制，每次在重复动作之间检测到新的静态窗口时，会更新IMU值并计算新的基线。但该机制存在问题，有时会过度补偿，有时则完全不起作用，需要进一步改进以提高可靠性。

1.2 协议方面的基线漂移问题

在一些起始位置可能变化的运动中，如旋转和肘部外展，容易出现基线漂移。而其他起始位置明确的运动，因有手部靠在身体一侧的触觉提示，基线漂移情况相对较少。对于肘部外展运动，由于用户需在无外部反馈的情况下记住肘部位置，保持相同起始位置更具挑战性。

1.3 解决方法

为减少协议导致的误差，可在演示系统时强化协议，并通过屏幕和音频提示进行补充。对于分割模型导致的误差，可通过进一步改进分割模型、扩展训练数据集或引入新的分割技术来解决。

1.4 实验室与临床前数据收集差异

实验室和临床前数据收集的主要方法差异在于运动过程中是否有指导以及是否使用应用程序。在临床前环境中，只有肘部外展和旋转这两项运动的分割准确性较差，主要原因是缺乏运动指导。而没有证据表明使用应用程序会对准确性产生负面影响。

2. 肯尼亚医疗机构HIV指标报告性能研究

在肯尼亚，评估了医疗机构所有权类型与HIV指标数据报告性能之间的关系。