論文の概要: Cross-Modal Video to Body-joints Augmentation for Rehabilitation Exercise Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09546v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 23:23:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-19 15:38:04.836353
• Title: Cross-Modal Video to Body-joints Augmentation for Rehabilitation Exercise Quality Assessment
• Title（参考訳）: リハビリテーション・エクササイズ評価のためのボディジョイントへのクロスモーダルビデオ
• Authors: Ali Abedi, Mobin Malmirian, and Shehroz S. Khan
• Abstract要約: 運動に基づくリハビリテーションプログラムは、生活の質を高め、死亡率と再入院を減らすことが示されている。 AIによる仮想リハビリテーションプログラムにより、患者は自宅で独立して運動を完了できる一方、AIアルゴリズムは運動データを分析して患者にフィードバックを与え、臨床医に進捗を報告することができる。 本稿では,RGBビデオを用いてリハビリテーション運動の質を評価するための新しいアプローチを提案する。また,連続したRGBビデオフレームから骨格体関節の配列を抽出し,多対一の連続ニューラルネットワークを用いて解析し,運動品質を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.544570529705401
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Exercise-based rehabilitation programs have been shown to enhance quality of life and reduce mortality and rehospitalizations. AI-driven virtual rehabilitation programs enable patients to complete exercises independently at home while AI algorithms can analyze exercise data to provide feedback to patients and report their progress to clinicians. This paper introduces a novel approach to assessing the quality of rehabilitation exercises using RGB video. Sequences of skeletal body joints are extracted from consecutive RGB video frames and analyzed by many-to-one sequential neural networks to evaluate exercise quality. Existing datasets for exercise rehabilitation lack adequate samples for training deep sequential neural networks to generalize effectively. A cross-modal data augmentation approach is proposed to resolve this problem. Visual augmentation techniques are applied to video data, and body joints extracted from the resulting augmented videos are used for training sequential neural networks. Extensive experiments conducted on the KInematic assessment of MOvement and clinical scores for remote monitoring of physical REhabilitation (KIMORE) dataset, demonstrate the superiority of the proposed method over previous baseline approaches. The ablation study highlights a significant enhancement in exercise quality assessment following cross-modal augmentation.
• Abstract（参考訳）: 運動に基づくリハビリテーションプログラムは、生活の質を高め、死亡率と再入院を減らすことが示されている。 aiによるバーチャルリハビリテーションプログラムは、患者を自宅で独立して運動させ、aiアルゴリズムは運動データを分析して患者にフィードバックを与え、臨床医に進捗を報告できる。 本稿では,RGBビデオを用いたリハビリテーション運動の質を評価するための新しいアプローチを提案する。 連続したRGBビデオフレームから骨格関節の配列を抽出し,多対一の逐次ニューラルネットワークを用いて解析し,運動の質を評価する。 運動リハビリテーションのための既存のデータセットには、ディープシーケンシャルニューラルネットワークを効果的に一般化するための十分なサンプルがない。 この問題を解決するために,クロスモーダルデータ拡張手法を提案する。 映像データに視覚増強技術を適用し、その結果の強化ビデオから抽出された体節を用いて、シーケンシャルニューラルネットワークのトレーニングを行う。 身体リハビリテーション(KIMORE)データセットの遠隔監視のための運動のキネマティックな評価と臨床成績に関する広範な実験により,提案手法が従来のベースラインアプローチよりも優れていることを示す。 アブレーション研究は、クロスモーダル増強後の運動品質評価の大幅な向上を強調する。

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