探索计算机视觉用于检测中风后补偿运动的可行性

科学领域:

• 康复技术 康复技术 康复技术
• 生物医学工程 生物医学工程
• 神经科学是一个神经科学.

背景情况:

• 在中风后,补偿运动很常见,可能会阻碍长期的运动恢复.
• 对运动质量的客观监测对于有效的中风康复至关重要.

研究的目的:

• 开发和评估一种系统,用于检测中风幸存者在坐着达到任务时的补偿运动.
• 为了利用传统的平板电脑摄像头和无标记器的姿势估计来进行运动分析.

主要方法:

• 雇佣了MediaPipe,一个开源的无标记身体姿势跟踪算法,用平板电脑摄像头.
• 通过比较平行和非平行手臂运动的框架对框架进行注释的补偿运动.
• 训练了一种使用XGBoost算法来识别补偿运动的二进制分类模型.

主要成果:

• 在检测补偿运动时,XGBoost模型的平均精度为0.92 (SD 0.07).
• 挑战包括偶尔缺失的地标和MediaPipe Pose算法的错位问题.
• 证明了接近实时的补偿运动检测的可行性.

结论:

• 一个基于摄像头的系统,带有无标记物姿势跟踪,显示出在中风康复中检测补偿运动的前景.
• 需要进一步的研究,以提高跨多元性中风幸存者群体的概括性,并使移动设备实现.