步态障碍分类的 3D 数字孪生可视化
原文标题：3D Digital Twin Visualization of Multiclass GRF-Based Gait Disorder Classification
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论文提出一个整合框架，利用双侧地面反作用力与压力中心信号对健康及多种肌骨损伤步态进行分类。模型在会话级划分下取得 90.07% 测试准确率，并用 ε-LRP 提供可解释性，结合 Blender 实现 3D 可视化。
- 问题
- 步态分析需要准确分类且可解释的输出。
- 方法
- 用双侧地面反作用力与压力中心信号分类健康及多种肌骨损伤步态，结合 ε-LRP 解释与 Blender 3D 可视化。
- 结果
- 会话级划分下验证准确率 99.00%，测试准确率 90.07%。
- 影响
- 把分类、可解释性与 3D 可视化整合，适合康复与临床步态评估工具落地。
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