論文の概要: Algorithm Based on One Monocular Video Delivers Highly Valid and Reliable Gait Parameters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08045v5
• Date: Wed, 23 Jun 2021 08:34:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 18:56:36.337132
• Title: Algorithm Based on One Monocular Video Delivers Highly Valid and Reliable Gait Parameters
• Title（参考訳）: 1つの単眼映像による高妥当性・信頼性歩行パラメータのアルゴリズム
• Authors: Dr. Arash Azhand, Dr. Sophie Rabe, Dr. Swantje M\"uller, Igor Sattler, Dr. Anika Steinert
• Abstract要約: 現代の畳み込みニューラルネットワーク上に構築された新しい歩行評価システムの優れた妥当性と再現性を示す。 歩行パラメータは, 歩行速度, 歩行速度, 歩行速度, 歩行速度, 歩行速度, 歩行速度ともに良好であった。 結論として、我々の結果は、幅広い主流アプリケーションにおけるコスト、空間、運用上効果的な歩行分析の道を開くことができると確信している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite its paramount importance for manifold use cases (e.g., in the health care industry, sports, rehabilitation and fitness assessment), sufficiently valid and reliable gait parameter measurement is still limited to high-tech gait laboratories mostly. Here, we demonstrate the excellent validity and test-retest repeatability of a novel gait assessment system which is built upon modern convolutional neural networks to extract three-dimensional skeleton joints from monocular frontal-view videos of walking humans. The validity study is based on a comparison to the GAITRite pressure-sensitive walkway system. All measured gait parameters (gait speed, cadence, step length and step time) showed excellent concurrent validity for multiple walk trials at normal and fast gait speeds. The test-retest-repeatability is on the same level as the GAITRite system. In conclusion, we are convinced that our results can pave the way for cost, space and operationally effective gait analysis in broad mainstream applications. Most sensor-based systems are costly, must be operated by extensively trained personnel (e.g., motion capture systems) or - even if not quite as costly - still possess considerable complexity (e.g., wearable sensors). In contrast, a video sufficient for the assessment method presented here can be obtained by anyone, without much training, via a smartphone camera.
• Abstract（参考訳）: 多様体のユースケース(例えば、医療産業、スポーツ、リハビリテーション、フィットネスアセスメントなど)において最重要でありながら、十分な有効で信頼性の高い歩行パラメータの測定は依然としてハイテク歩行研究所に限られている。 本稿では,現代の畳み込みニューラルネットワークを基盤とし,歩行者の単眼前頭視映像から三次元骨格関節を抽出する,新たな歩行評価システムの有効性とテスト・テストの再現性を示す。 この妥当性は, GAITRite の圧力感受性歩行システムとの比較に基づく。 すべての歩行パラメータ(歩行速度、ケイデンス、歩幅、歩幅)は、通常の歩行と速い歩行速度で複数の歩行試行において優れた同時妥当性を示した。 テスト-再テスト-リピータビリティは、GAITRiteシステムと同じレベルである。 結論として,本研究の結果は,幅広い主流アプリケーションにおいて,コスト,空間,運用上有効な歩容解析への道を開くことができると確信している。 ほとんどのセンサーベースのシステムはコストがかかり、広範囲に訓練された人員(例えばモーションキャプチャシステム)によって運用されなければならない。 対照的に、ここで提示する評価方法に十分なビデオは、多くのトレーニングなしで、スマートフォンのカメラで誰でも入手することができる。

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