Выпуск 55: Как «глубокое обучение» заменяет силовую платформу
Выпуск 55: Как «глубокое обучение» заменяет силовую платформу
Исследовательский центр МЕРА готовит краткие разборы и обзоры научных работ в области регуляции позы и движений человека, применению силовых платформ. Для подготовки материалов рубрики используются публикации не старше трёх лет.
Вместе читаем:Baik J, Choi Y, Kim KJ, Park YJ, Lee H. Tactile Sensor-Based Body Center of Pressure Estimation System Using Supervised Deep Learning Models. Sensors (Basel). 2026;26(1):286. Published 2026 Jan 2. doi:10.3390/s26010286
Баик Дж. с соавт. (2026) предложили и оценили систему оценки центра давления (CoP) на основе тактильного сенсора и моделей глубокого обучения, как альтернативу дорогостоящим силовым платформам.
В исследовании участвовали 23 здоровых взрослых (средний возраст 22,7 ± 1,6 года). Участники выполняли четыре протокола оценки баланса: стойка на одной ноге, тандемная стойка, приседания и ходьба на месте. В качестве эталонных данных использовались измерения общего центра давления (CoP), полученные с двух 6-осевых силовых платформ (Bertec). Тактильный сенсор, собранный из четырёх модулей Velostat и медных проводников, формировал изображение распределения давления размером 64 × 64 пикселя. Дополнительно регистрировались кинематические параметры нижних конечностей (углы, угловые скорости и ускорения в тазобедренном, коленном и голеностопном суставах), полученные с помощью трёхмерной реконструкции по данным двух RGB-камер (MediaPipe Pose + DLT).
Сравнивались четыре архитектуры глубокого обучения: Bi-LSTM (базовая модель без пространственного кодирования), CNN-LSTM, CNN-Bi-LSTM и ResNet-Bi-LSTM. Все модели обучались в режиме leave-one-out cross-validation. Оценка производилась по RMSE, NRMSE и R² для медиолатерального (ML) и антеропостериорного (AP) направлений.
Лучшие результаты показала модель ResNet-Bi-LSTM с дополнительными кинематическими признаками:
- RMSE = 18,63 ± 4,57 мм (ML) и 17,65 ± 3,48 мм (AP);
- разница между NRMSE в ML и AP составила всего 1,3 %, что существенно лучше, чем в предыдущих работах (3,2–4,7 %).
Добавление кинематических данных улучшало точность, особенно в ML-направлении. При динамических задачах (приседания, ходьба на месте) ResNet-Bi-LSTM сохраняла наименьшую ошибку среди всех моделей. Стоимость одного тактильного модуля — около 206 USD против 6 000–19 000 USD за коммерческие силовые платформы.
Авторы делают вывод, что предложенная система на базе тактильного сенсора и мультимодальных моделей глубокого обучения может служить экономически доступной и технически эффективной альтернативой силовым платформам для клинической и домашней оценки баланса. Однако необходима валидация на пациентах с нарушениями равновесия и реализация в реальном времени.
ГК РФ Статья 1274. Свободное использование произведения в информационных, научных, учебных или культурных целях.
Текст и иллюстрация подготовлены с использованием ИИ. Не обязательно означает согласие специалистов Исследовательского центра МЕРА с позицией и выводами авторов обсуждаемой публикации. Иллюстрация к материалу не является реалистичным изображением диагностического или лечебного процесса. Представленная информация не предназначена для самолечения.
