面向运动伤害预警的多源融合与因果推断方法
Multi-source fusion and causal inference methods for sports injury early warning
安阳学院, 河南 安阳 475000
摘要
近年来，如何基于多模态可穿戴传感器数据实现运动伤害的主动预测，成为运动医学与人工智能交叉领域的研究热点。针对现有方法在模态交互建模、泛化能力及机制层次可解释性方面的不足，提出了一种集成自监督建模、动态模态融合、因果推断与可解释性分析于一体的主动运动伤害风险预测框架。具体方法包括：设计结构对齐与特征增强模块，结合基于Transformer的跨模态注意力机制，精准捕捉心率、肌电(EMG)、IMU等多模态生理信号间的动态关联；采用遮蔽重构和对比学习的自监督训练策略，提升模型在小样本和异质时序数据场景下的鲁棒性与泛化能力；融合SHAP与LIME算法实现特征贡献可视化，并基于结构因果模型，系统揭示训练负荷、恢复节律与伤害风险之间的因果关系。实验在多个公开运动传感数据集上进行验证，结果显示该方法在伤害预警准确率、泛化能力及解释性方面均优于现有主流方法，具备更强的实际应用潜力。综上，该方法为运动健康风险感知与科学干预提供了一条高效、可解释且具备机制建模能力的技术路径，有望推动运动医学领域的数据驱动方法发展。
基金项目
河南省社会科学界联合会调研课题(SKL-2022-1368)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0181
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第1期
发布历史
[2025-09-13] 优先出版
引用本文
魏晓晓, 刘峰, 郭洪. 面向运动伤害预警的多源融合与因果推断方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (1). (2025-09-17). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0181. (Wei Xiaoxiao, Liu Feng, Guo Hong. Multi-source fusion and causal inference methods for sports injury early warning [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (1). (2025-09-17). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0181. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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