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为简化人体腕部及手指关节活动度测量过程,提高测量效率和精度,提出一种基于Kinect深度图像的人体腕部及手指活动度测量方法.通过OpenNI获取Kinext捕捉的腕部及手部深度图像,对深度图像进行预处理,以剔除人体前景、背景的干扰.利用OpenNI的手势侦测及手心追踪器定位手心位置,从深度图像中进一步分割出手部区域,并对该区域进行形态学处理,确定指尖、指根对应的凸包及缺陷点.根据凸包、缺陷点信息以及不同活动度测量科目,完成腕部尺偏/桡偏、四指掌指关节外展及拇指桡侧外展的自动测量.对腕部及手指活动度的不同科目各进行20次测量实验,并将测量值与从彩色图像上测得的参考值进行对比,根据t检验法,得到腕部尺偏/桡偏、食指掌指关节外展及拇指桡侧外展科目的|t|值分别为0.864、1.195、1.901和1.752,均小于2.093.这些测量结果与参考值无显著差异,表明该方法的测量结果可以达到临床测量的精度要求.

作者:瞿畅;沈芳;于陈陈;孙杰

来源:中国生物医学工程学报 2016 年 35卷 5期

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作者:
瞿畅;沈芳;于陈陈;孙杰
来源:
中国生物医学工程学报 2016 年 35卷 5期
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活动度 测量方法 Kinect 手指 腕部 range of motion measurement Kinect finger wrist
为简化人体腕部及手指关节活动度测量过程,提高测量效率和精度,提出一种基于Kinect深度图像的人体腕部及手指活动度测量方法.通过OpenNI获取Kinext捕捉的腕部及手部深度图像,对深度图像进行预处理,以剔除人体前景、背景的干扰.利用OpenNI的手势侦测及手心追踪器定位手心位置,从深度图像中进一步分割出手部区域,并对该区域进行形态学处理,确定指尖、指根对应的凸包及缺陷点.根据凸包、缺陷点信息以及不同活动度测量科目,完成腕部尺偏/桡偏、四指掌指关节外展及拇指桡侧外展的自动测量.对腕部及手指活动度的不同科目各进行20次测量实验,并将测量值与从彩色图像上测得的参考值进行对比,根据t检验法,得到腕部尺偏/桡偏、食指掌指关节外展及拇指桡侧外展科目的|t|值分别为0.864、1.195、1.901和1.752,均小于2.093.这些测量结果与参考值无显著差异,表明该方法的测量结果可以达到临床测量的精度要求.