PosturaScreen 如何测量姿势

两张照片→17个解剖要点→几何比例和角度→筛查报告。完整的技术方法、其所依据的有效性文献以及我们在每份报告上诚实标记的局限性。

AI 检测到的内容：17 个关键点

检测层使用YOLO26-pose（Ultralytics），这是一个开源姿势估计模型，它返回COCO关键点规范的17个关键点：鼻子、双眼、双耳、双肩、双肘、双腕、双髋、双膝、双踝。 COCO 17 关键点格式是计算机视觉中人体姿势估计的事实上的标准，也是大多数已发表的基于姿势的姿势研究所使用的格式。

对于每张照片，模型返回每个检测到的关键点的 (x, y) 像素坐标以及每个关键点的置信度分数。我们使用置信度分数作为照片质量门的输入之一（见下文）。

每个指标的计算方式

每个度量都是确定性的几何计算。没有针对每个用户的模型调整，也没有学习输出黑匣子。相同的输入关键点始终会产生相同的度量值。

前视图指标 (11)

• 头部倾斜 — 视线相对于水平线的角度。
• 肩部水平 — 左右肩关键点之间的垂直像素偏移，标准化为身体高度（以主体空间厘米为单位）。
• 锁骨角 — 肩线相对于水平线的角度。
• 胸部对称 — 肩中点和骨盆中点之间的水平偏移。
• 手臂位置 — 每个手腕相对于同侧髋部的水平偏移。
• Waist angle — 肩线相对于臀线的角度。
• 骨盆水平 — 左右臀部关键点之间的垂直偏移。
• 膝盖对齐 — 左右膝盖中心之间的水平偏移。
• 脚的位置 — 脚线相对于水平线的角度。
• Q角（左、右） — 每条腿的髋→膝向量和膝→踝向量之间的角度。 大约

侧视图指标 (6)

• 头部前倾角度 — 从肩膀到耳朵相对于垂直线的角度。 大约
• 耳肩偏移 — 耳朵和肩膀之间的水平像素偏移，标准化为主体空间厘米。
• 胸椎后凸 — 从肩部到中背角度的表面曲率估计。 大约
• 腰椎前凸 — 从中背部到臀部角度估计表面曲率。 大约
• 骨盆倾斜（矢状） — 髋关节到膝关节向量相对于垂直方向的角度，作为骨盆前/后旋转的代表。 大约
• 膝盖角度 — 由臀部到膝盖和膝盖到脚踝矢量形成的膝盖角度。

完整的每指标公式参考、正常范围阈值和特定性别的 Q 角截止值记录在我们的 17 个指标 页。

What "approx" means

17 个指标中有 5 个具有明确的 approx 报告上的标签。这些指标的真实情况通常是通过射线照相、3D 动作捕捉或持续压力测角测量来测量的，而这些都是单张 2D 照片无法复制的。我们给他们贴上标签 approx 出于三个原因：

1. So practitioners do not communicate a 2-D screening estimate to clients as if it were a radiographic measurement.
2. So self-screening users understand the limits of what a phone photo can tell them.
3. 所以这些值仍然有用 跟踪随时间的变化 — the inter-session reliability is what we trade off for the convenience of photo-based measurement, and tracking change is robust to the absolute-value uncertainty.

我们对什么有信心，什么没有信心

基于照片的姿势筛查具有已知的优点和已知的缺点。我们对这两个问题都是透明的，因为任何使用筛选号码的人都应该知道该对它施加多大的重视。

我们有信心的地方：

• 头部和肩部的位置。 侧视图中头部相对于肩线的位置以及前视图中肩高的对称性是明确定义的几何量。当捕捉条件得到控制（一致的相机高度、距离和姿势提示）时，同一个人的会话间可靠性很强。为了跟踪随时间的变化（这是筛选的主要用例），这些指标具有最清晰的信噪比。
• 骨盆和胸部对称。 左右偏移是相对测量值，本质上对相机设置中的微小差异的敏感度低于绝对角度。对于您在实践中看到的各种捕获变化，左肩高 1 厘米的读数是稳健的。

我们信心不足的地方，因此 approx 标签：

• 脊柱弯曲（胸椎后凸、腰椎前凸）。 我们从表面轮廓——肩部、中背部和骨盆关键点之间的角度——推断出这些。但表面轮廓受服装、身体成分和呼吸阶段的影响。这些都不会出现在射线照片上，而射线照片是脊柱曲线测量的金标准。我们报告这些是因为它们对于了解个人趋势很有用； we tag them approx 因为它们不应该与射线照相值相混淆。
• Q 角、头前角和骨盆倾斜。 这些源自 3D 结构的 2D 投影。当人的身体相对于相机的旋转未完全对齐时，绝对数字会漂移几度。正确的使用是在一致捕获下同一个人的趋势——使用 改变 随着时间的推移作为信号。比较两个不同人之间的绝对数字则不然。

如果您是一名研究人员，想要分享一篇支持或挑战我们的阈值选择的同行评审论文，请联系 support@posturascreen.com。当有好的证据出现时，我们会更新方法。对于背景阅读，映射到该空间的 PubMed 搜索术语包括“摄影姿势分析”、“颅椎角度摄影测量”、“二维姿势筛选可靠性”。

照片筛选与其他测量方法相比如何

基于照片的筛查是一系列姿势测量方法中的一种，每种方法在可访问性和精度之间都有不同的权衡。我们明确知道二维照片的位置，因此可以按照正确的期望读取数字。

照片在精度上无法与射线照片竞争，我们也不声称它可以。它提供的是相反的权衡：无辐射、无需预约、无需专业设备，结果可重复，足以跟踪数周或数月的变化。已发表的可靠性文献（参见 参考文献）完全支持这种用途——在一致捕获的情况下对同一个人具有很强的可重复性，这正是筛选和跟踪工具所需要的。

如何拍摄照片以进行可靠的测量

由于指标是几何指标，因此拍摄条件比相机质量更重要。如果拍摄角度或姿势在会话之间发生变化，同一身体可能会产生不同的解读。为了获得随时间推移具有可比性的结果，请控制以下变量：

• 两种观点。 一张正面，一张侧面（左侧或右侧，在会话之间保持一致）。
• 相机位于臀部高度且水平。 向上或向下倾斜的相机会缩短身体并可以创造或夸大角度。照片质量门可抑制超过 ±2° 的倾斜。
• 2-3米远，因此整个机身贴合，广角镜头不会扭曲边缘。
• 墙壁朴素，灯光均匀。 杂波和背光会降低关键点检测能力。
• 合身的衣服。 宽松的层次隐藏了指标所依赖的肩部、腰部和臀部轮廓。
• 放松，习惯性的姿势。 在拍照时“立正”站立是衡量该人实际上并未采取的姿势。筛选值处于默认姿态。

For tracking, consistency beats perfection: the same setup each time makes the 改变 会话之间值得信赖，这是构建筛选工具的信号。

照片质量门

在测量之前，每张照片都会通过质量门。当满足以下任一条件时，照片将被标记为重新拍摄：

• 每个关键点的平均置信度得分低于阈值（整体检测质量较低 - 通常是光照不佳或运动模糊）。
• 缺少一个或多个必需的关键点（裁剪的身体、被衣服遮挡、双手插在口袋里）。
• 相机倾斜（根据检测到的脚踝关键点的地平线之间的角度推断）超过 ±2°。

如果照片通过，报告会显示“照片质量：良好”通知。如果失败，报告会带有“照片质量可能影响准确性”的通知，因此低质量的捕获永远不会被默默信任。

PosturaScreen 不是什么

PosturaScreen 是一种筛查和跟踪工具。它是 不:

• 一种诊断设备。我们不诊断病情。
• 放射线照相测量（X 射线、CT、MRI）的替代品。
• 替代由有执照的物理治疗师、脊椎按摩师或医生进行的临床检查。
• 运动处方工具。我们不建议个人用户进行特定的纠正练习。

如果您对自己的姿势或任何肌肉骨骼症状有具体疑问，请咨询有执照的医疗保健专业人士。

常见问题

PosturaScreen 使用人工智能吗？

是的——检测层使用 YOLO26-pose 来定位每张照片中的 17 个解剖关键点。但这 17 个姿势指标本身并不是人工智能预测：每个指标都是根据这些关键点计算得出的确定性几何公式（角度、比率或偏移）。相同的关键点总是产生相同的指标值，没有每个用户的黑匣子。

基于照片的 2D 姿势测量有多准确？

就可重复性而言，摄影姿势分析得到了充分支持：已发表的研究报告，对于摄影姿势角度，评分者间 ICC 高于 0.97，重测 ICC 高于 0.77（Hazar 等人，2015），而摄影测量头颈椎、后仰和膝盖测量的 ICC 约为 0.98（Mylonas 等人，2025）。为了验证射线照片的有效性，2025 年对基于人工智能的二维姿势软件的一项研究发现，它与 X 射线测量值（头前角与颅椎角 r = -0.71；髋膝踝 r = 0.75）有很强的相关性，但与身份无关（Park 等人，2025 年）——这就是为什么脊柱和角度估计值带有 approx 标签。

手机照片可以代替X光吗？

不会。照片可以测量地表地标； X光片测量骨骼。两者相关但不可互换。 PosturaScreen 是一种筛查和跟踪工具，不能替代放射线测量。

为什么五个指标带有“大约”标签？

头部前倾、胸椎后凸、腰椎前凸、骨盆倾斜和 Q 角度根据平面 2D 照片估计 3D 角度或脊柱曲线，其中表面轮廓和身体相对于相机的旋转都会影响绝对值。它们可以可靠地跟踪同一个人随时间的变化，但它们不能替代放射线测量，因此它们被标记 approx 在每一份报告上。

我应该如何拍照才能使数字可靠？

使用正面和侧面照片，相机与臀部同高且水平（不要向上或向下倾斜），距离约 2-3 米，靠着朴素的墙壁，穿着合身的衣服，放松地站立。对于跟踪来说，最重要的一个因素是一致性：在相同的摄像机高度、距离和照明下重新筛选，因为随着时间的推移而发生的变化才是最可靠的指标读取。

PosturaScreen 是诊断设备吗？

不会。PosturaScreen 不诊断病症。 It produces screening measurements for tracking posture over time and for informing a conversation with a licensed physiotherapist, physician, or chiropractor.诊断需要临床医生能够将测量结果与体格检查和病史结合起来。

选定的参考文献

关于基于照片的姿势测量的可靠性和有效性的同行评审研究为该方法提供了信息：

• 帕克等人。 （2025）。用于测量颈部和下肢对准与放射成像的基于人工智能的姿势估计软件的有效性和可靠性。 诊断（巴塞尔）. PMC12155411
• 米洛纳斯等人。 （2025）。大学生颅椎角、后仰姿势和膝关节过度伸展的摄影测量评估的可靠性。 物理治疗科学杂志. PMC11957747
• 哈扎尔等人。 （2015）。青少年摄影姿势分析的可靠性。 物理治疗科学杂志. PMC4668149

这些研究确立了该方法所依赖的两件事：摄影姿势角度是 可重复的 （评估者间和重测可靠性高）和基于人工智能的二维估计 与放射线照相测量密切相关，无需替代它们 — 在标记放射线照片级指标时报告有用筛查数字的确切基础 approx.

如何联系方法论团队

研究人员、临床医生或好奇的读者对我们的测量方法有反馈、更正或疑问：请发送电子邮件 support@posturascreen.com。对此页面的更正将根据我们的跟踪 编辑标准 并在文章底部的变更日志中注明日期。

页面发布时间：2026-05-24。最后审查时间：2026 年 5 月 29 日。所有者：PosturaScreen 编辑团队。