51、沉浸式增强现实在帕金森病康复中的应用

沉浸式增强现实在帕金森病康复中的应用

实验背景与参与者筛选

为了研究增强现实在帕金森病康复中的应用,进行了相关实验。实验参与者分为帕金森病患者和对照组。参与者的纳入和排除标准由运动障碍项目确定。例如,患有严重痴呆的患者因无法遵循指令被排除,出现任何步态冻结类型的患者因易摔倒也被排除。

实验在伦敦健康科学中心南街医院进行,整个实验分3个阶段,持续3周,帕金森病患者和对照组都需完成以下描述的程序。

实验场景设计

开发了三种不同的虚拟环境,即场景,具体如下:
1. “浇灌植物”场景
- 该场景模拟一个摆满各种花盆的房间,花盆颜色各异。
- 参与者被要求走向一张桌子,桌上左右各有一排花盆。
- 给参与者一个真实的浇水壶,将浇水壶和参与者的手进行分割处理,使其出现在虚拟世界中,营造沉浸感并实现自然交互。
- 患者需站在一个位置,分别用左右手去够并浇灌桌子上最远的植物,每只手各操作3次。此过程先在虚拟环境中进行,再在现实世界中进行,现实世界中没有虚拟环境提供的视觉提示。
2. “超市”场景
- 参与者沉浸在一个杂货店环境中,可与增强现实的 cereal 盒子进行交互。
- 参与者每次从虚拟商店的货架上取下一盒 cereal,并将其放入环境中编号的增强现实篮子里。
- 会给参与者一系列数字,代表篮子接收 cereal 盒子的顺序,这对参与者的认知和运动技能都构成挑战。认知挑战在于记忆,运动挑战在于弯腰动作,这对帕金森病患者尤为困难。此过程先在虚拟环境中重复3次,再在现实世界中进行,现实世界中使用真实的 cereal 盒

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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