Evaluación de la precisión de un algoritmo de visión para la estimación de la línea de tierra en caballos al trote...

Área de la Ciencia:

• Medicina Veterinaria; Biomecánica; Visión por Computadora

Sus antecedentes:

• El diagnóstico de cojera equina a menudo se basa en evaluaciones visuales subjetivas.; Los métodos objetivos como las IMU requieren equipos especializados.; Los algoritmos basados en visión presentan una alternativa portátil y sin marcadores que necesita validación.

Objetivo del estudio:

• Evaluar un algoritmo personalizado basado en visión para la estimación de la línea de tierra.; Evaluar la precisión en múltiples ángulos de cámara, incluido el uso de dispositivos portátiles.; Analizar su aplicación en caballos al trote en una cinta rodante.

Principales métodos:

• Un estudio comparativo experimental con ocho yeguas de raza Standardbred.; Se utilizaron iPhones para la grabación de vídeo en varios ángulos, incluido el uso de dispositivos portátiles.; Se aplicó una red neuronal profunda para estimar puntos clave 2D y calcular las señales de desplazamiento vertical (VDS).

Principales resultados:

• La estimación de la línea de tierra mostró un error angular medio cercano a cero y un bajo error medio absoluto (MAE = 0,45°).; El MAE a nivel de zancada para Maxdiff y Mindiff fue de 0,5 mm.; El uso de dispositivos portátiles introdujo una variabilidad adicional clínicamente aceptable (MAE de Maxdiff y Mindiff < 1,8 mm).

Conclusiones:

• El algoritmo basado en visión estima con precisión la línea de tierra y los parámetros VDS a partir de diversos soportes de cámara.; Las limitaciones incluyen datos basados en cinta rodante y una sola raza/color de pelaje, lo que puede afectar la generalización.; Se recomienda una mayor validación en entornos variados y frente a otros sistemas objetivos.