論文の概要: Shape Analysis for Pediatric Upper Body Motor Function Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04710v1
- Date: Sat, 10 Sep 2022 17:02:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-13 13:39:00.558913
- Title: Shape Analysis for Pediatric Upper Body Motor Function Assessment
- Title（参考訳）: 小児上半身運動機能評価のための形状解析
- Authors: Shashwat Kumar, Robert Gutierez, Debajyoti Datta, Sarah Tolman,
Allison McCrady, Silvia Blemker, Rebecca J. Scharf, Laura Barnes
- Abstract要約: 脊髄筋萎縮症(SMA)やデュシェンヌ筋ジストロフィー(DMD)などの神経筋疾患は進行性筋変性と運動機能の喪失を引き起こす。
従来の上肢運動機能評価は、患者の運動を定量的に測定するものではない。
本稿では,曲線登録と形状解析を用いて,平均基準形状を抽出しながら時間的に軌道を整列する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7434874566844876
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Neuromuscular disorders, such as Spinal Muscular Atrophy (SMA) and Duchenne
Muscular Dystrophy (DMD), cause progressive muscular degeneration and loss of
motor function for 1 in 6,000 children. Traditional upper limb motor function
assessments do not quantitatively measure patient-performed motions, which
makes it difficult to track progress for incremental changes. Assessing motor
function in children with neuromuscular disorders is particularly challenging
because they can be nervous or excited during experiments, or simply be too
young to follow precise instructions. These challenges translate to confounding
factors such as performing different parts of the arm curl slower or faster
(phase variability) which affects the assessed motion quality. This paper uses
curve registration and shape analysis to temporally align trajectories while
simultaneously extracting a mean reference shape. Distances from this mean
shape are used to assess the quality of motion. The proposed metric is
invariant to confounding factors, such as phase variability, while suggesting
several clinically relevant insights. First, there are statistically
significant differences between functional scores for the control and patient
populations (p$=$0.0213$\le$0.05). Next, several patients in the patient cohort
are able to perform motion on par with the healthy cohort and vice versa. Our
metric, which is computed based on wearables, is related to the Brooke's score
((p$=$0.00063$\le$0.05)), as well as motor function assessments based on
dynamometry ((p$=$0.0006$\le$0.05)). These results show promise towards
ubiquitous motion quality assessment in daily life.
- Abstract（参考訳）: 脊髄筋萎縮症(SMA)やデュシェンヌ筋ジストロフィー(DMD)などの神経筋疾患は進行性筋変性と運動機能の喪失を引き起こす。
従来の上肢運動機能評価は、患者の運動を定量的に測定しないため、漸進的な変化の進行を追跡することが困難である。
神経筋疾患児の運動機能の評価は、実験中に緊張したり興奮したりすることがあるか、単に正確な指示に従うには若すぎるため、特に難しい。
これらの課題は、評価された運動品質に影響を与えるアームカールの異なる部分の実行を遅くまたは速くする(位相可変性)など、相反する要因に変換される。
本稿では,曲線登録と形状解析を用いて,平均基準形状を抽出しながら時間的に軌道を整列する。
この平均形状からの距離は、運動の質を評価するために使用される。
提案指標は, 相変性などの要因の相違に不変であり, 臨床的に有意な知見がいくつか示唆された。
第一に、コントロールのための機能スコアと患者集団の間に統計的に有意な差がある(p$=0.0213$\le$0.05)。
次に、患者のコホート中の複数の患者は、健康なコホートと同等の動作を行うことができ、その逆も可能である。
我々の測定値はウェアラブルに基づいて計算され、ブルックのスコア(p$=0.00063$\le$0.05)およびダイナモメトリーに基づく運動機能評価((p$=$0.0006$\le$0.05)と関連している。
これらの結果は日常生活におけるユビキタスな運動品質評価への期待を示す。
関連論文リスト
- Unobtrusive Monitoring of Physical Weakness: A Simulated Approach [22.856249489748617]
高齢化や慢性的な状態は、高齢者の日常生活に影響を与え、発達する健康問題の早期発見が不可欠である。
我々は、非侵入型カメラセンサーを用いて、個人の毎日の座り方やリラックスした活動を監視し、弱さの兆候を検知する。
健康な被験者の身体運動を行い,運動前後の日常生活行動の変化を観察することにより,弱さをシミュレートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-14T13:52:58Z) - Assessing Upper Limb Motor Function in the Immediate Post-Stroke Perioud
Using Accelerometry [0.6390468088226495]
本研究の目的は、脳卒中患者の上肢運動機能の急激な変化を監視し、迅速に検出するために、加速度計による測定も利用できるかどうかを判断することである。
6つの二分分類モデルが, 頭蓋上肢加速度計の特徴値の変動時間に基づいて作成した。
分類モデルでは、AUC(Area Under the Curve)スコアは15分間のデータウィンドウで0.72から0.82から120分間のデータウィンドウで0.77から0.94まで変化した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-01T18:43:20Z) - Automatic Classification of Neuromuscular Diseases in Children Using
Photoacoustic Imaging [77.32032399775152]
神経筋疾患(NMD)は、医療システムと社会の両方に重大な負担をもたらす。
激しい進行性筋力低下、筋変性、収縮、変形、進行性障害を引き起こす。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-27T16:37:19Z) - From Motion to Muscle [0.0]
筋活動は, 位置, 速度, 加速度などの運動特徴に基づいて人工的に生成できることを示す。
このモデルは、以前に訓練された運動に対して顕著な精度を達成し、これまで訓練されていない新しい運動に対して非常に高い精度を維持している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-27T13:30:17Z) - A novel approach for modelling and classifying sit-to-stand kinematics
using inertial sensors [0.6243048287561809]
立ち上がり運動は、老年者やパーキンソン病などの運動障害のある患者にしばしば影響を受け、転倒する。
本稿では,2つのウェアラブル慣性センサのみを用いて,立位から立位までの運動量を推定するための3分割体モデルを提案する。
若年健常成人10名(YH)、高齢健常成人12名(OH)、パーキンソン病12名(PwP)に適用した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-14T17:31:50Z) - A Spatio-temporal Attention-based Model for Infant Movement Assessment
from Videos [44.71923220732036]
本研究では,短いクリップから抽出した人間のポーズを用いた新たなフィジット動作評価法を開発した。
人間のポーズは関節と手足の運動プロファイルのみをキャプチャし、無関係な外観の人工物は含まない。
実験の結果,提案手法はROC-AUCスコア81.87%を達成し,既存の競合手法よりも高い性能を示し,高い解釈性を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-20T14:31:54Z) - Predicting Parkinson's Disease with Multimodal Irregularly Collected
Longitudinal Smartphone Data [75.23250968928578]
パーキンソン病は神経疾患であり、高齢者に多い。
伝統的に病気を診断する方法は、一連の活動テストの品質に関する個人的主観的臨床評価に依存している。
そこで本研究では,スマートフォンが収集した生の行動データを用いて,パーキンソン病を予測するための時系列に基づく新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-25T01:50:15Z) - Robustness to Spurious Correlations via Human Annotations [100.63051542531171]
本稿では,人間に共通する因果関係の知識を活用して,素因関係に頑健なモデルを構築するための枠組みを提案する。
具体的には、人間のアノテーションを使用して、潜在的な未測定変数でトレーニング例を拡大する。
次に,未測定変数(UV-DRO)に対する分布性に頑健な新たな最適化手法を導入し,テスト時間シフトによる最悪の損失を制御する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-13T20:05:19Z) - Motion Pyramid Networks for Accurate and Efficient Cardiac Motion
Estimation [51.72616167073565]
本研究では,心臓の運動推定を高精度かつ効率的に行うための,ディープラーニングに基づく新しいアプローチであるMotion Pyramid Networksを提案する。
我々は、複数の特徴表現から運動場のピラミッドを予測し、融合し、より洗練された運動場を生成する。
そこで我々は,新しい循環型教員教育戦略を用いて,推論をエンドツーエンドにし,トラッキング性能をさらに向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-28T21:03:19Z) - 1-D Convlutional Neural Networks for the Analysis of Pupil Size
Variations in Scotopic Conditions [79.71065005161566]
1次元畳み込みニューラルネットワークモデルは、短距離配列の分類のために訓練されている。
モデルは、ホールドアウトテストセット上で、高い平均精度で予測を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-06T17:25:37Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。