ИНФОРМАТИКА И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ

Разработка игрового модуля с использованием технологии оценки положения тела человека для системы неврологической реабилитации

А. Е. Павликов

Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ)

Аннотация: Развитие алгоритмов глубокого обучения позволяет расширить область их применения на различные сферы жизни человека. Сегодня глубокие нейронные сети могут решать задачи по обработке естественного языка, генерации данных, компьютерного зрения и так далее. В работе разработан и внедрен игровой модуль для системы неврологической реабилитации, использующий алгоритм оценки позы человека (Human pose estimation) на видео. В процессе исследования были рассмотрены различные алгоритмы HPE, включая REMOTE, MAPN и MediaPipe Pose, и проведен их сравнительный анализ по метрикам PCK, FPS и MAP. В результате был выбран MediaPipe Pose, обеспечивающий наилучший баланс между точностью и производительностью. Разработанный игровой модуль позволяет пациентам выполнять движения в интерактивной среде, а врачам – отслеживать прогресс реабилитации на основе параметров движений таких, как количество выполнений, время между выполнениями, количество ошибок при выполнении, типы совершаемых ошибок. Модуль поддерживает возможность выбора уровня сложности игры врачом для работы с пациентами на разных этапах реабилитации.

Ключевые слова: оценка позы человека, неврологическая реабилитация, глубокое обучение, машинное зрение, автоматизированная диагностика движений.

УДК: 004.623

DOI: 10.33693/2313-223X-2025-12-1-116-128