基于视频的步态分析的准确性,使用在跑步机上行走期间的姿势估计,与中风后的人在地面上行走相比
Kristen John1,2,3, Jan Stenum1,2, Cheng-Chuan Chiang1
1Department of Physical Medicine and Rehabilitation, Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, Maryland, USA.
Physical therapy
|September 8, 2023
概括
基于视频的姿势估计为使用常见设备的中风患者提供了准确的步态分析. 地面行走的斜视图为临床应用提供了最精确的测量.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 康复科学 康复科学 康复科学
- 临床生物力学 临床生物力学
背景情况:
- 临床步态分析对于评估患者中风后的情况至关重要.
- 传统的运动捕捉系统昂贵,许多临床医生无法使用.
- 基于视频的姿势估计为定量运动分析提供了一个低成本的替代方案.
研究的目的:
- 在常见的临床环境中评估基于姿势估计的步态分析的准确性.
- 为了比较地面和跑步机行走的正面和斜视频视图的准确性.
- 确定姿势估计的可靠性,以测量中风后个体的时空和运动步态参数.
主要方法:
- 同时录制的视频和运动捕捉记录从30名中风后的个人在地面和跑步机上行走时获得.
- 空间时空和动态步态参数是使用开源姿势估计算法和传统的运动捕捉计算的.
- 重复测量ANOVA和相关性分析评估了与地面真相运动捕捉数据的准确性.
主要成果:
- 斜视图产生了比前视图更准确的时空步行参数,用于地面和跑步机行走.
- 在地面上垂直的视图显示,下肢关节动力学的相关性最高.
- 基于视频的部和膝盖动力学与运动捕捉比脚动力学更好地相关.
结论:
- 使用姿势估计的基于视频的步态分析准确地测量了中风后个体的关键步态参数 (步长,步时间,部/膝关节动力学).
- 在地面上行走的三角形视图通常提供最准确的结果.
- 这种可访问的技术可以显著改善临床和家庭环境中的定量步态分析,帮助治疗决策.
