An M-Health Algorithmic Approach to Identify and Assess Physiotherapy Exercises in Real Time
作者: Stylianos Kandylakis, Christos Orfanopoulos, Georgios Siolas, Panayiotis Tsanakas
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-12-11
备注: 11 pages, 5 figures
💡 一句话要点
提出一种基于移动设备的M-Health算法，用于实时识别和评估理疗运动
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)
关键词: 移动健康 理疗运动 姿势估计 动态规划 运动识别
📋 核心要点
- 现有理疗运动评估方法通常依赖于昂贵的专业设备或人工评估，缺乏便捷性和实时性。
- 该论文提出一种基于移动设备的算法框架，通过姿势估计和动态规划，实现理疗运动的实时识别、分类和评估。
- 实验结果表明，该方法能够有效识别和评估理疗运动，适用于远程理疗监督和移动健康应用。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种高效的算法框架，用于使用移动设备实时识别、分类和评估人体理疗运动。该方法将运动解释为一系列静态姿势，这些姿势通过姿势估计神经网络从相机输入中估计得到。提取的身体关键点被转换为基于三角角度的特征，并使用轻量级监督模型进行分类，以生成帧级别的姿势预测和准确度评分。为了识别完整的运动并检测与规定模式的偏差，我们采用了一种基于改进的Levenshtein距离算法的动态规划方案，从而实现鲁棒的序列匹配和不准确之处的定位。该系统完全在客户端运行，确保了可扩展性和实时性能。实验评估证明了该方法的有效性，并突出了其在远程理疗监督和移动健康应用中的适用性。
🔬 方法详解
问题定义：现有理疗运动评估方法通常需要专业的运动捕捉设备或依赖理疗师的经验判断，成本高昂且难以普及。患者在家进行康复训练时，缺乏有效的实时反馈和指导，难以保证动作的准确性和训练效果。因此，需要一种低成本、便携且能实时评估理疗运动的方案。
核心思路：该论文的核心思路是将连续的运动分解为一系列静态姿势，通过姿势估计神经网络提取关键点，计算角度特征，并使用轻量级模型进行分类。然后，利用动态规划算法，将识别出的姿势序列与标准运动模式进行匹配，从而评估运动的准确性和完整性。这种方法降低了对硬件的要求，并实现了实时性能。
技术框架：该算法框架主要包含以下几个模块：1) 姿势估计模块：使用姿势估计神经网络（如OpenPose、MoveNet等）从摄像头获取的图像中提取人体关键点。2) 特征提取模块：将关键点坐标转换为基于三角角度的特征，例如关节角度、肢体方向等，以减少对绝对位置的依赖。3) 姿势分类模块：使用轻量级的监督学习模型（如SVM、决策树等）对每一帧的姿势进行分类，并给出置信度评分。4) 运动序列匹配模块：使用改进的Levenshtein距离算法，将识别出的姿势序列与预定义的标准运动序列进行匹配，计算相似度得分，并检测运动中的偏差。
关键创新：该论文的关键创新在于将姿势估计、特征工程和动态规划相结合，构建了一个端到端的理疗运动评估系统。通过将运动分解为静态姿势，降低了算法的复杂度，使其能够在移动设备上实时运行。此外，改进的Levenshtein距离算法能够有效地处理运动中的噪声和偏差，提高了评估的鲁棒性。
关键设计：在特征提取方面，选择了基于三角角度的特征，以减少对个体差异和视角变化的敏感性。在姿势分类方面，使用了轻量级的监督学习模型，以保证实时性能。在运动序列匹配方面，对Levenshtein距离算法进行了改进，使其能够更好地适应理疗运动的特点，例如允许一定的姿势跳跃和重复。
📊 实验亮点
论文提出的算法框架能够在移动设备上实现实时理疗运动评估。通过实验验证，该方法能够准确识别和分类不同的理疗运动，并检测运动中的偏差。与传统的人工评估相比，该方法具有更高的效率和客观性。具体的性能数据（如准确率、召回率、F1值等）和对比基线（如人工评估、其他运动识别算法等）在摘要中未提及，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于远程理疗监督、家庭康复训练、运动健康监测等领域。患者可以通过移动设备在家进行理疗运动，并获得实时的反馈和指导，提高康复效果。理疗师可以通过远程监控患者的运动情况，及时调整治疗方案。此外，该技术还可以应用于运动健康App，帮助用户进行科学的运动训练和姿势矫正。
📄 摘要（原文）
This work presents an efficient algorithmic framework for real-time identification, classification, and evaluation of human physiotherapy exercises using mobile devices. The proposed method interprets a kinetic movement as a sequence of static poses, which are estimated from camera input using a pose-estimation neural network. Extracted body keypoints are transformed into trigonometric angle-based features and classified with lightweight supervised models to generate frame-level pose predictions and accuracy scores. To recognize full exercise movements and detect deviations from prescribed patterns, we employ a dynamic-programming scheme based on a modified Levenshtein distance algorithm, enabling robust sequence matching and localization of inaccuracies. The system operates entirely on the client side, ensuring scalability and real-time performance. Experimental evaluation demonstrates the effectiveness of the methodology and highlights its applicability to remote physiotherapy supervision and m-health applications.