論文の概要: XAI-based gait analysis of patients walking with Knee-Ankle-Foot orthosis using video cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16175v1
• Date: Sun, 25 Feb 2024 19:05:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 15:03:00.458119
• Title: XAI-based gait analysis of patients walking with Knee-Ankle-Foot orthosis using video cameras
• Title（参考訳）: ビデオカメラを用いたKnee-Ankle-Foot装用患者のXAI歩行解析
• Authors: Arnav Mishra, Aditi Shetkar, Ganesh M. Bapat, Rajdeep Ojha, Tanmay Tulsidas Verlekar
• Abstract要約: 本稿では,カメラの動きに頑健な歩行解析システムを提案する。 提案システムは,前処理時に超解像とポーズ推定を用いる。 次に、ストライド長、ステップ長、フォーメーションの7つの特徴、正統および非正統の脚、ケイデンス、スピードの単独サポートを識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8749305679160366
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent technological advancements in artificial intelligence and computer vision have enabled gait analysis on portable devices such as cell phones. However, most state-of-the-art vision-based systems still impose numerous constraints for capturing a patient's video, such as using a static camera and maintaining a specific distance from it. While these constraints are manageable under professional observation, they pose challenges in home settings. Another issue with most vision-based systems is their output, typically a classification label and confidence value, whose reliability is often questioned by medical professionals. This paper addresses these challenges by presenting a novel system for gait analysis robust to camera movements and providing explanations for its output. The study utilizes a dataset comprising videos of subjects wearing two types of Knee Ankle Foot Orthosis (KAFO), namely "Locked Knee" and "Semi-flexion," for mobility, along with metadata and ground truth for explanations. The ground truth highlights the statistical significance of seven features captured using motion capture systems to differentiate between the two gaits. To address camera movement challenges, the proposed system employs super-resolution and pose estimation during pre-processing. It then identifies the seven features - Stride Length, Step Length and Duration of single support of orthotic and non-orthotic leg, Cadence, and Speed - using the skeletal output of pose estimation. These features train a multi-layer perceptron, with its output explained by highlighting the features' contribution to classification. While most state-of-the-art systems struggle with processing the video or training on the proposed dataset, our system achieves an average accuracy of 94%. The model's explainability is validated using ground truth and can be considered reliable.
• Abstract（参考訳）: 最近の人工知能とコンピュータビジョンの技術進歩により、携帯電話などの携帯機器の歩行分析が可能になった。 しかし、最先端の視覚ベースのシステムのほとんどは、静止カメラの使用や特定の距離の維持など、患者のビデオを撮影するために多くの制約を課している。 これらの制約は専門的な観察の下では管理可能だが、家庭の設定では問題となる。 ほとんどのビジョンベースのシステムにおけるもうひとつの問題は、その出力であり、一般的に分類ラベルと信頼度値であり、その信頼性は医療専門家によってしばしば問われる。 本稿では,カメラの動きに頑健な歩行解析システムを提案し,その出力について説明する。 この研究は、2種類の膝足関節症(KAFO)、すなわち「ロックされた膝」と「セミフレクション」を装着した被験者のビデオと、説明のためのメタデータと基礎的真実を含むデータセットを利用する。 根拠の真理は、モーションキャプチャーシステムを用いて2つの歩行を区別する7つの特徴の統計的重要性を浮き彫りにしている。 カメラ動作の課題に対処するため,本システムでは,事前処理時の超解像とポーズ推定を行う。 次に、ポーズ推定の骨格出力を用いて、ストライド長、ステップ長、直交および非整形脚の単一サポートの継続、ケイデンス、スピードの7つの特徴を特定する。 これらの特徴は多層パーセプトロンを訓練し、その出力は特徴の分類への貢献を強調して説明される。 ほとんどの最先端システムは、提案したデータセットの動画処理やトレーニングに苦労しているが、我々のシステムは平均94%の精度を実現している。 モデルの説明可能性は根拠の真理を用いて検証され、信頼できるものと見なすことができる。

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