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研究人員將兩根線以X型圖案放置在受試者的頸後。線條上塗有導電的碳基墨水。當螺紋彎曲時，傳感器會檢測到運動，產生應變從而改變它們導電的方式。當受試者進行一系列頭部運動時，線會將信號發送到一個小型藍牙模塊，該模塊可以將數據無線傳輸到智能手機或PC上進行分析。
通過分析數據，機器學習算法對信號進行解釋，並將其實時轉化為定量的頭部運動。算法中的傳感器準確率達到93%。無線傳感器可以跟蹤運動，不受電線、笨重設備的幹擾，也不受攝像頭等限制條件的要求。受試者也不必被限制在一個房間或實驗室裡進行測量。
研究人員表示，算法必須針對身體的每個位置進行專門設計，但傳感器可以測量其他肢體的運動。該技術可用於創建皮膚貼片或含有線頭的貼身衣物，用於在測量最相關的環境中追蹤運動，如野外、工作場所或教室。
研究人員認為，對於運動領域，他們基於威脅的傳感器方法可能會改變現有的比賽規則。類似紋身的補丁可以放在不同的關節上，允許運動員跟蹤他們的身體運動或形式。
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