期刊信息
曾用名:现代图书情报技术;计算机与图书馆
主办:中国科学院文献情报中心
主管:中国科学院
ISSN:2096-3467
CN:10-1478/G2
语言:中文
周期:月刊
影响因子:0.912234
数据库收录:
北大核心期刊(2004版);北大核心期刊(2008版);北大核心期刊(2011版);北大核心期刊(2017版);中国科学引文数据库(2017-2018);中国科学引文数据库(2019-2020);中文社会科学引文索引-来源(2017-2018);中文社会科学引文索引-来源(2019-2020);国家哲学社会科学学术期刊数据库;中国人文社科核心期刊;中国科技核心期刊;期刊分类:图书情报与数字图书馆
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研究论文
生物医学工程论文_步态生物力学大数据分析研究
【作者】网站采编
【关键词】
【摘要】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
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
文章来源:《数据分析与知识发现》 网址: http://www.sjfxyzsfx.cn/qikandaodu/2022/0130/1715.html