基于骨骼的物理康复动作评估的人工智能：系统评价

在以家庭为基础的康复项目中进行规定的身体锻炼在恢复肌肉力量和改善平衡方面对各种身体残疾者起着重要作用。然而，参加这些项目的患者在没有医疗专家的情况下无法评估他们的动作表现。最近，基于视觉的传感器已被应用于活动监测领域，能够捕获精确的骨骼数据。此外，计算机视觉（CV）和深度学习（DL）方法已有显著进展。这些因素促进了自动患者活动监测模型的设计解决方案。然后，提高这些系统的性能以协助患者和物理治疗师引起了研究界的广泛关注。本文提供了一份关于骨骼数据采集过程不同阶段的全面且最新的文献综述，旨在监测物理锻炼。接下来，将回顾之前报告的基于人工智能（AI）的骨骼数据分析方法。特别是，从骨骼数据中进行特征学习、评估和反馈生成以进行康复监测将被研究。此外，还将回顾与这些过程相关的挑战。最后，本文提出了在该领域未来研究方向的若干建议。