使用MediaPipe跟踪中风后的上肢伸展运动:一项原则证明研究

科学领域:

• 康复医学 康复医学 康复医学
• 生物医学工程 生物医学工程
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 无标记式运动捕捉系统对评估中风后的运动恢复非常有希望.
• MediaPipe Pose Landmarker是一种可访问的AI工具,用于使用单个摄像头跟踪上肢运动.

研究的目的:

• 评估MediaPipe Pose Landmarker用于跟踪中风后个人上肢运动.
• 量化与手,肩和干运动相关的动力学结果.

主要方法:

• 七名患有慢性中风的参与者在五次会议中执行了游戏化的伸手任务.
• 使用MediaPipe Pose Landmarker处理视频录制以提取联合坐标.
• 分析了动力学变量,包括平均手掌速度和双变量误差 (BVE).

主要成果:

• 探索性分析显示,随着时间的推移,手掌平均速度和手掌BVE的增加.
• 肩膀和干部运动模式可能与一些参与者的手动改善相关.
• 该系统成功地跟踪了上肢运动在二维卡特西安空间.

结论:

• MediaPipe Pose Landmarker是一个可行的工具,用于跟踪中风幸存者的上肢运动.
• 这种基于人工智能的系统可以补充运动恢复的传统临床评估.
• 研究结果支持使用无标记运动捕捉来客观评估运动功能.