使用基于视频的姿势估计的临床步态分析:多个视角,临床种群,以及测量变化
Jan Stenum1,2, Melody M Hsu1,3, Alexander Y Pantelyat4
1Center for Movement Studies, Kennedy Krieger Institute, Baltimore, Maryland, United States of America.
PLOS digital health
|March 26, 2024
概括
本研究提出了一种新的,可访问的方法,用于使用低成本视频录像进行定量步行分析. 这种方法可以为各种临床群体进行详细的步态评估,改善康复洞察力.
科学领域:
- 生物力学 生物力学
- 康复工程 康复工程
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 步行功能障碍显著影响临床人群的独立性和生活质量.
- 目前的步态分析方法 (如运动捕捉) 昂贵且难以获得.
- 可访问的步态分析对于有效的康复和治疗规划至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证一种新的,低成本的工作流程,用于使用视频记录进行定量步行分析.
- 为了证明这种新的步态分析方法的临床相关性和可访问性.
主要方法:
- 利用开源的人体姿势估计算法 (OpenPose) 来从多视角视频中进行步态分析.
- 在没有损伤的成年人,中风后和帕金森病患者中验证了工作流.
- 结果与黄金标准的3D动作捕捉相比较,以提高准确性.
主要成果:
- 在使用低成本设备的不同临床群体中成功进行了定量步态分析.
- 捕获了临床相关的,特定于病情的步态参数.
- 证明能够跟踪参与者内部的步态变化以监测康复.
结论:
- 开发并验证了一种使用视频进行定量步行分析的新,可访问的工作流.
- 这种基于计算机视觉的方法显著提高了跨不同临床环境的步态分析的可访问性.
- 免费可用的工作流程使步态评估能够在不需要专业知识或昂贵的设备的情况下进行.
