使用自动姿势估计器的运动跟踪可以增强脚 - 脚 - orthoses对齐
M W P van der Waard1, L A F de Jong2, N L W Keijsers3
1Department of Research, Sint Maartenskliniek, Nijmegen, the Netherlands.
Clinical biomechanics (Bristol, Avon)
|November 16, 2024
概括
DeepLabCut使用2D视频准确地测量了脚和脚的整形位置,为患有神经障碍的人提供了传统方法的有效替代方案. 这种自动化方法简化了对关键步态参数的评估.
科学领域:
- 生物力学 生物力学
- 机器人和自动化机器人与自动化
- 康复工程 康复工程 康复工程
背景情况:
- 脚脚节整形 (AFOs) 对于管理神经疾病中的运动障碍至关重要.
- 精确的AFO对齐,通过地面反应力和杆与垂直的角度来评估,对于有效性至关重要.
- 目前的调整评估方法是耗时的.
研究的目的:
- 为了验证自动姿势估计工具DeepLabCut用于测量AFO对齐参数.
- 为了比较DeepLabCut的准确性与3D步态分析 (Vicon).
- 评估使用2D视频与力向量叠加用于AFO对齐的可行性.
主要方法:
- 三十个患有神经系统疾病的受试者穿着AFOs参与了这项研究.
- DeepLabCut使用2D视频与力向量叠加进行了训练和评估.
- 性能与Vicon 3D步态分析进行了基准测试.
主要成果:
- 在关键对齐指标方面,DeepLabCut和Vicon之间观察到高度一致.
- 地面反应力距离膝盖:ICC=0.99,RMSE=6.7mm. 在地面反应力距离与膝盖之间的距离:ICC=0.99,RMSE=6.7mm.
- 树与垂直的角度:ICC=0.99,RMSE=1.8°. 树与垂直的角度:ICC=0.99,RMSE=1.8°.
结论:
- DeepLabCut提供了一种准确而高效的方法来评估AFO对齐.
- 简化的2D视频设置与力向量叠加是可行的自动化的AFO对齐.
- 这项技术有可能简化AFO评估的临床实践.
