无标记动作捕捉是一种可现场部署的运动功能评估工具，能够在无需贴点、无需复杂穿戴的条件下，快速获取人体运动学数据，为运动康复评估提供更自然、更高效的量化手段。

在运动康复中，步态、平衡、关节活动度、姿态控制和动作协调性一直是评估患者功能恢复的重要指标。传统评估方式通常依赖人工观察、量表打分或贴点式运动捕捉，但在门诊、康复科、社区康复及老年患者评估场景中，长时间准备流程、穿戴负担和操作门槛，都会影响测试效率与患者自然动作表现。

NeoCap 无标记运动捕捉系统，正是为这类应用场景提供了一种新的解决方案。受试者无需粘贴标记点，也无需穿戴复杂设备，只需在摄像头前完成自然动作，即可重建三维人体骨骼模型，并输出步态周期、步长、关节角度、身体重心变化等关键运动学指标。

一、大幅降低运动康复评估门槛

在很多运动康复评估中，真正困难的并不是“有没有训练”，而是如何客观判断患者的运动功能是否真正改善。

· 患者的动作控制能力有没有提升？
· 步态和平衡是否更加稳定？
· 关节活动度和身体协调性是否发生变化？
· 起立、行走、转身、上下台阶等功能动作是否更安全？

对于老年患者和行动受限人群，能否减少贴点、穿戴和长时间准备流程造成的测试负担？传统贴点式动捕可以提供高质量运动学数据，但对场地、人员、准备流程和受试者配合度要求较高。对于康复患者而言，贴点和穿戴本身就可能成为额外负担，并影响其自然运动表现。

无标记运动捕捉的核心价值，在于把复杂运动分析流程前移到更真实、更便捷的康复场景中。它不只是减少操作步骤，更重要的是让患者能够在接近自然状态下完成动作测试，使运动数据更贴近日常功能表现。

二、NeoCap 无标记运动捕捉系统

NeoCap 是一套无标记三维运动捕捉系统，可通过多相机视频采集实现人体三维骨骼重建，支持骨盆、四肢、头颈、胸廓等 20+ 核心人体环节建模。

系统无需受试者粘贴反光标记点，也无需穿戴动捕服。测试过程中，受试者只需在摄像头采集范围内完成行走、起立、转身、下蹲等动作，即可获取运动捕捉数据。

NeoCap 支持关节角度解算、多视角视频同步回放、逐帧查看、二维关节关键点叠加，并可导出 C3D 格式数据，用于对接 Visual3D 等专业软件进行进一步分析。

三、应用案例：偏瘫步态康复中的多模态运动评估

在偏瘫步态脑肌协同机制与认知-运动干扰评估案例中，NeoCap 被用于采集患者在不同任务条件下的步态运动学表现。

实验采用重复测量设计，围绕静息基准、单任务运动、单任务认知、双任务运动和恢复期五个阶段展开。受试者在康复跑台上以自选舒适步速行走，并结合 2-back 认知任务，用于观察认知负荷对步态控制的影响。

在这一流程中，NeoCap 负责记录运动学数据，近红外用于采集脑氧变化，肌电用于观察肌肉激活，肌氧用于评估局部肌肉氧供需状态，跑台提供标准化运动环境。多源数据在统一时间轴下同步采集，为后续脑肌协同分析提供基础。

四、从“看得见动作”到“量化动作变化”

临床观察可以发现患者是否跛行、是否不稳、是否存在明显代偿，但很难稳定回答更细的问题：
步长变化是否具有一致性？
步态周期是否更加稳定？
身体重心波动是否减少？
关节活动范围是否改善？
左右侧运动控制是否更加对称？
双任务下步态表现是否明显下降？

NeoCap 采集的数据可用于步态周期、步长、步速、关节角度、COM 变异度、姿态稳定性和动作协调性等分析。相比单纯依赖肉眼观察，这些指标能够让康复评估更具可重复性和可追踪性。

对于康复随访而言，这一点尤其重要。患者一次训练后的表现变化、不同阶段疗程之间的功能改善、不同干预方案下的动作差异，都可以通过结构化运动学数据进行比较。

五、不止步态：覆盖更多功能动作评估

运动康复评估并不只关注步态。
老年患者、神经康复患者、骨科术后患者和运动损伤人群，常常需要评估多个功能动作：起立坐下、转身、下蹲、单脚站立、上下台阶、上肢抬举、躯干控制和平衡调整。这些动作往往比单一关节测试更接近日常生活能力，也更能反映患者真实运动功能。

NeoCap 无标记采集方式可以减少测试准备负担，使功能动作评估更容易在门诊、康复科、社区康复和科研实验中开展。对于老年患者和行动受限人群而言，越少穿戴、越少贴点、越短准备时间，越有利于获得自然、稳定的测试表现。

六、支持多模态康复研究：从动作表现到脑肌协同

单独的运动学数据可以回答“动作发生了什么变化”，但在复杂康复问题中，研究者往往还需要进一步解释“为什么发生变化”。例如偏瘫步态康复中，患者在双任务条件下步态变差，可能不仅是下肢力量不足，也可能与认知资源占用、大脑皮层代偿、肌肉激活效率下降或局部肌肉代谢能力不足有关。

NeoCap 可与近红外、脑电、肌电、肌氧、生理、跑台等设备通过人类行为研究平台HRT进行同步采集，使研究者能够在统一时间轴下观察“大脑 – 肌肉 – 动作”之间的协同关系。
这种多模态数据融合可以帮助分析：
认知负荷下步态稳定性是否下降
前额叶等脑区激活是否增加
下肢肌肉激活模式是否改变
肌氧去饱和和再氧合过程是否异常

动作表现变化是否与神经肌肉调控相关这使运动康复评估不再停留于外部动作观察，而是进一步进入机制解释层面。

七、从运动捕捉数据到康复决策

NeoCap 的实际价值，不只是“采集更方便”，而是让运动功能变化成为可量化、可对比、可解释的数据。

对于临床康复，NeoCap 可以帮助治疗师更客观地追踪患者功能恢复过程，判断训练方案是否带来实际动作改善。

对于科研实验，NeoCap 可以与脑氧、肌电、肌氧和跑台数据同步，支持偏瘫康复、老年运动功能评估、神经康复、运动损伤恢复等多类型研究。

对于社区康复和门诊筛查，NeoCap 的无标记特性有助于降低测试门槛，让高质量运动分析从专业实验室走向更广泛的真实应用场景。

从贴点式复杂采集，到无标记自然评估；从主观观察，到客观量化；从单一动作记录，到多模态协同分析。NeoCap 无标记运动捕捉系统，正在让运动康复评估更自然、更高效，也更接近真实功能表现。