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为加快运动微损伤的结痂速度,促进运动微损伤治疗恢复和自愈效果,提出激素干预下一次运动微损伤低功率激光修复系统。通过分析低功率激光在运动医学方面的作用,以CMOS相机、传感器、光源等作为修复系统的硬件,通过驱动脉冲干扰传输,得到图像输出信号,使用不同照明方法滤波图像信息,以用户界面、损伤检测模块、激光模块、主控模块、视觉模块与配置模块构成系统软件部分,依靠该系统抑制胶原纤维的超量生成,抑制活性氧产生,缩减脂质过氧化破损,加快肌肉再生,进而完成对运动微损伤的修复。试验结果表明,激素干扰下低功率激光修复系统能够有效修复不同程度上的运动微损伤,使受损伤区域结痂的速度更快。 相似文献
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提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。 相似文献
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针对不良的步态会对下肢的关节产生不利的影响(加重行走的负担,能量消耗过快等),以及加重患病的风险,提出了利用KNN(k-nearest neighbor)算法对足外8和足内8两种不良步态与正常步态(对照组)进行分类学习,获取分类模型.三种步态的三维步态数据是从17名受试者在正常行走期间通过3D运动捕捉系统获得的,KNN模型对三种步态识别的总正确率为81.7%,对足外8步态的正确率为92.8%以及足内8的正确率为91.0%.模型的正确率较为准确,可以为矫正不良步态提供有力支持、减少不良步态的检测成本. 相似文献
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