诺亦腾动捕的医疗诊断与康复领域应用（第1弹）

01 动捕技术用于检测不正确发音姿态

土耳其，伊斯坦布尔科技大学

Çağatay Demirel; Hasan Can Aydan; 

İsmail Koçak; Gökhan İnce

声音治疗师(Voice Therapist)是从事发音障碍评估和治疗的专业医护人员，帮助患者改善说话音量小、吐字不清、语速过快或过慢等问题。然而，传统的声音质量评估是由治疗师依据知识经验主观实施的。本文作者通过分析发音姿态来预估声音质量，并使用声音数据和姿势数据进行训练和验证。实验中，语音治疗师使用诺亦腾PN 2.0惯性动捕套装采集了实验参与者的8种预定姿态，同时录制其发音，再通过机器学习方法完成声音质量评级与动作数据的匹配，最终打造出一个仅需患者姿态数据，即可自动评估其潜在声音质量的系统。

 

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https://ieeexplore.ieee.org/document/8566520

02 对癫痫患者人体动作及脑部活动研究

广东东软学院, 日本 九州工业大学

Guangyi Ai, Motoharu Hagio, 

Mayu Ichiki, Hiroaki Wagatsuma

手术切除病灶是顽固性癫痫的重要治疗方法，为最小化对其他脑功能的损害，在术前需要对癫痫病灶准确定位。对人体行为及相应脑部活动数据进行同步记录分析，对定位癫痫病灶有重要意义。为此，本文作者运用诺亦腾PN惯性动捕套装，同步采集人体动作数据，针对涉及手脑同步的“石头剪刀布”游戏的19对玩家进行实验，并验证了该系统可行性。

 

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https://dl.acm.org/doi/abs/10.1109/SMC.2018.00109

03 运用动捕开发护理技能评估系统

北海道大学、九州工業大学、

東京慈恵会医科大学、広島国際大学

コリー紀代，小水内俊介，金井理，

近野敦，井上創造，中村美鈴，二宮伸治

本研究利用运动捕捉系统开发了一个动态投影映射模拟器，用于评估护理技能熟练度。该模拟器让护理学生练习气管吸引操作，并观察生物反应如面部表情、咳嗽、肺部和支气管声音等。通过诺亦腾PN惯性动捕套装对18个位置（包括头部、背部、腰部等）进行运动捕捉，记录患者模型在不同部位的传感器数据，以及在特定任务中的身体姿势变化。

 

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https://eprints.lib.hokudai.ac.jp/dspace/handle/2115/84350