哈里斯关节分数和通过人工智能进行的步态分析之间的相关性,在全关节整形术后的患者中提出估计
Sang Yeob Lee1, Seong Jin Park2, Jeong-An Gim3
1Department of Biomedical Research Institute, Gyeongsang National University Hospital, Jinju, South Korea.
Asian journal of surgery
|June 14, 2023
概括
人工智能摄像头姿势估计在手术后客观评估部功能方面表现有前途. 关键的脚参数与患者报告的结果相关,有助于对关节整形术患者的步态分析.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 医疗保健中的人工智能
- 整形外科手术的结果
背景情况:
- 使用人工智能的开放姿势估计从数字视频中分析人类运动.
- 数字化运动提供了客观的身体功能评估.
- 研究AI的姿势估计与部功能哈里斯部分数 (HHS) 的关系.
研究的目的:
- 探索基于人工智能摄像头的开放姿势估计和哈里斯部分数 (HHS) 之间的相关性.
- 为了确定与部功能结果相关的从姿势估计得出的关键步态参数.
- 评估AI在总关节整形术后的功能恢复量化的实用性.
主要方法:
- 人工智能摄像头对56名关节整形术患者进行了姿势估计和HHS评估.
- 从时间序列移动数据中分析关节角度和步态参数.
- 使用主要成分分析 (PCA),K-平均集群,X平方测试,随机森林和平均下降基尼 (MDG).
主要成果:
- 随机森林模型实现了75%的预测准确度 (培训) 和81.8% (测试).
- 确定了3个顶级的吉尼重要性得分:"anklerang_max"",kneeankle_diff"和"anklerang_rl".
- 这些参数反映了特定的下肢运动特征.
结论:
- 人工智能位估计数据与HHS有显著的相关性,这表明它具有客观功能评估的潜力.
- 与脚角相关的参数成为关节整形术患者步态分析的关键因素.
- 人工智能驱动的姿势估计提供了一种新的客观方法来监测恢复和指导康复.
