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足底筋膜炎的预测研究：一种新颖的足底筋膜炎分类模型，包括对跨步模式中涉及的危险因素的机器学习分析，用于确保远距离运动员的跑步方式安全有效-源码
开发工具:
文件大小: 11mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-13
详细说明：足底筋膜炎预测诊断工具
足底筋膜炎风险诊断与机器学习分析，以鼓励安全有效的跑步方式
姓名：彭鹏和王瑞琪
背景信息：足底筋膜炎是一种极为常见的脚后跟疾病，会抑制超过1％的美国成年人口的生命，尤其是运动员容易受伤。 足底筋膜炎在积极治疗下可能需要6个月以上的时间才能恢复，在最坏的情况下，需要进行手术，从而将恢复时间延长至9个月以上。 当前，尽管差劲的跑步技工是造成这种状况的关键原因，但尚无方法确定运动员的跑步技法是否有助于其患上足底筋膜炎。
简介：我们的项目充当足底筋膜炎的预诊断工具，该工具将步幅的属性作为输入，并输出用户患病风险。 如果成功的话，运动员可以确定是否需要调整跑步技巧并采取预防措施
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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