文章目录

1 数据来源与方法

1.1 研究方法

1.2 资料收集

1.3 结构维度和分析类别

2 结果与分析

2.1 主题结构分布情况

2.2 大数据分析层级水平

2.3 大数据分析模型

2.4 大数据分析技术

3 讨论

3.1 进一步拓展大数据分析在步态生物力学领域的应用

3.2 3类层次的分析应被均衡地检验

3.3 结合不同的数据分析技术，为三维步态生物力学系统开发更先进和自适应的大数据分析模型

3.4 拓扑数据分析是一个非常有前途的大数据探索工具

4 结论

文章摘要:目的研究目前步态生物力学大数据分析的前沿进展。方法以2011～2020年步态生物力学大数据分析相关的科技文献为研究对象,运用内容分析法,从主题结构、层级水平、模型类型和分析技术4个方面进行分析与讨论,并在此基础上对步态生物力学大数据分析的未来研究进行展望。结果大数据分析在步态生物力学的应用领域主要有5个层面,分别为干预和康复、运动训练、假肢设计和评估、了解病因和诊断、了解人移动的特点;步态生物力学领域大数据分析分为3个层级水平,其中描述性分析是使用最多的类型,约占41%;系统回顾步态生物力学领域大数据分析的模型和具体技术;拓扑数据分析是一个非常有前途的大数据探索工具。结论大数据技术在步态生物力学和临床医学研究中具有巨大潜力。

文章关键词:

论文DOI:10.16156/j.1004-7220.2021.06.024

论文分类号:G804.6;R318.01