目的:提出一套可客观量化评估儿童运动发展的辅助诊断方法,对儿童运动发展状况进行定量评估,辅助诊断儿童发育性协调障碍.方法:以规定动作类别的儿童动作视频数据作为输入,使用关键点检测算法得到人体关键点数据,在进行动作规整后使用基于相似度计算方法得到对应动作的质量评估结果,通过动作完成质量反映发育性协调障碍诊断结果.结果:结合关键点波形分析以及动作质量评估,得出的结果与观察得到的结果表现出明显的一致性.结论:本研究以动作视频为基础结合计算机视觉方法将儿童发育性协调障碍的诊断方法进行标准化,为该疾病的诊断以及后续干预效果评估提供了一种标准量度.

运动协调障碍是儿童生长发育过程中的一种高发问题,严重影响儿童身心健康并对成年后的远期健康造成多种不良影响.随着人工智能的发展,可利用计算机视觉领域的人体姿态估计和动作识别技术辅助诊断这类疾病,有利于提升医疗普惠程度和医疗效率,对缓解医疗资源不足有着重要意义.报告了儿童运动协调障碍AI诊断系统的研究现状,介绍了儿童运动协调障碍的临床诊断方式,并基于此提出了计算机辅助诊断该类疾病的诊断技术路线,总结了人体姿态估计和动作识别任务的深度学习方法,分析了目前主流使用的人体姿态估计与动作识别任务评估指标与其对应数据集,讨论了其应用于计算机辅助诊断的问题及挑战.