基于深度图像的ADHD儿童运动量化算法

摘要：

为解决临床上对注意缺陷与多动障碍诊断耗时长,存在主观因素影响等问题,提出基于深度图像的多动儿童运动量化算法.针对多动儿童目标区域,提出基于噪声位置及灰度分布信息的去噪算法,用等值线提取多动儿童目标区域的边缘信息,分割出完整的多动儿童身体.提出基于CoM(center-of-mass)的运动时长特征,对多动儿童随时间的运动进行量化.实验对多动儿童的视频数据进行测试,其结果表明,该算法对多动儿童身体区域的分割正确率为82.73％～93.77％,运动量化正确率为88.37％～92.47％.

关键词：注意缺陷与多动障碍、运动量化、活动过动、运动深度传感器、去噪、等值线、深度图像分割

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;四川省科技厅基金项目

在线出版日期：2023-02-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：74-83