Estimación de pose 3D para la evaluación escalable de la cinemática de la marcha a distancia

Área de la Ciencia:

• Ingeniería Biomédica
• Ciencia de la Rehabilitación
• Visión por Computadora

Sus antecedentes:

• El análisis de la marcha basado en marcadores está limitado por el costo y los entornos clínicos.
• La monitorización continua en el mundo real es crucial para la rehabilitación neurológica, especialmente para la lesión medular (LCI).
• Los métodos existentes carecen de escalabilidad y accesibilidad para la monitorización remota de pacientes.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un sistema escalable de análisis de la marcha sin marcadores para la marcha patológica en LCI.
• Comparar los modelos de estimación de pose 3D de última generación en cuanto a precisión en el análisis de la marcha patológica.
• Establecer un marco no invasivo para la monitorización remota y longitudinal de la marcha en pacientes con LCI.

Principales métodos:

• Comparación de modelos de estimación de pose 3D, identificando VideoPose3D como óptimo.
• Desarrollo de una canalización automatizada utilizando un solo video para la extracción de datos cinemáticos.
• Análisis de datos de ángulos articulares de series temporales del mayor conjunto de datos de marcha de LCI (225 participantes).

Principales resultados:

• VideoPose3D demostró un rendimiento superior para el análisis de la marcha patológica en LCI.
• La canalización automatizada extrajo con éxito datos cinemáticos detallados e identificó patrones de marcha distintos.
• Se identificaron biomarcadores clave de la marcha, incluida una reducción de la flexión de cadera/rodilla, en la cohorte de LCI.

Conclusiones:

• La estimación de pose sin marcadores es clínicamente viable para el análisis de la marcha patológica.
• El marco desarrollado permite la monitorización no invasiva, escalable y remota de la marcha.
• Este enfoque facilita la rehabilitación personalizada y apoya una estrategia de medicina preventiva para LCI.