卷积神经网络在识别等速运动配合程度中的应用    

Application of Convolutional Neural Network in Identifying Different Levels of Isokinetic Exercise Efforts

中文题名：卷积神经网络在识别等速运动配合程度中的应用

作者：陈邵文 崔丹妮 夏晴 夏文涛 江洁清 沈忆文

第一作者：陈邵文

机构：[1]复旦大学基础医学院法医学系,上海200032;[2]复旦大学生物医学研究院,上海200032;[3]司法鉴定科学研究院,上海市法医学重点实验室司法部,司法鉴定重点实验室,上海市司法鉴定专业技术服务平台,上海200063

年份：2020

卷号：36

期号：2

起止页码：210-215

中文期刊名：法医学杂志

中文关键词：法医学;等速运动;膝关节;伪装;卷积神经网络;

摘要：目的开发识别不同配合程度下等速膝关节运动力矩-时间图的卷积神经网络(convolutional neu?ral network,CNN)模型。方法200名健康青年志愿者分别在30°/s和60°/s角速度下各进行两次、间隔45min的等速向心右侧膝关节全力和半力屈伸往复运动,收集力矩-时间图。200名受试者随机分为训练集(140名)与测试集(60名),用训练集受试者的力矩-时间图训练CNN模型,再用训练好的模型预测测试集内图形的类别。共进行3次随机取样与模型开发。结果在等速膝关节全力及半力运动条件下各收集2400张力矩-时间图。3次训练的CNN模型分类准确率分别为91.11%、90.49%和92.08%,平均准确率为91.23%。结论本研究开发的CNN模型对全力及半力等速力矩-时间图具有较好的区分效果,有助于识别受试者在等速膝关节运动过程中的配合程度。

分类号：DF795.1[法医基础科学]

收录：化学文摘（网络版）;CSCD:【CSCD2019_2020】；医学文摘;日本科学技术振兴机构数据库;生物医学检索系统;RCCSE;文摘与引文数据库;中国科技核心期刊;普通刊;