論文の概要: Developing Normative Gait Cycle Parameters for Clinical Analysis Using Human Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13716v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 21:27:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:19:18.932832
• Title: Developing Normative Gait Cycle Parameters for Clinical Analysis Using Human Pose Estimation
• Title（参考訳）: 人間の姿勢推定を用いた臨床分析のためのノルマティブ・ゲイトサイクルパラメータの開発
• Authors: Rahm Ranjan, David Ahmedt-Aristizabal, Mohammad Ali Armin, Juno Kim,
• Abstract要約: コンピュータビジョンを用いた歩行分析はAIの新たな分野であり、臨床医に複雑な動きを分析するための客観的で多機能なアプローチを提供する。 本稿では,RGBビデオデータと2次元人間のポーズ推定を用いたデータ駆動手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.975410989590524
• License:
• Abstract: Gait analysis using computer vision is an emerging field in AI, offering clinicians an objective, multi-feature approach to analyse complex movements. Despite its promise, current applications using RGB video data alone are limited in measuring clinically relevant spatial and temporal kinematics and establishing normative parameters essential for identifying movement abnormalities within a gait cycle. This paper presents a data-driven method using RGB video data and 2D human pose estimation for developing normative kinematic gait parameters. By analysing joint angles, an established kinematic measure in biomechanics and clinical practice, we aim to enhance gait analysis capabilities and improve explainability. Our cycle-wise kinematic analysis enables clinicians to simultaneously measure and compare multiple joint angles, assessing individuals against a normative population using just monocular RGB video. This approach expands clinical capacity, supports objective decision-making, and automates the identification of specific spatial and temporal deviations and abnormalities within the gait cycle.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンを用いた歩行分析はAIの新たな分野であり、臨床医に複雑な動きを分析するための客観的で多機能なアプローチを提供する。 その約束にもかかわらず、現在のRGBビデオデータのみを用いた応用は、臨床的に関係のある空間的および時間的運動学の測定と、歩行周期における運動異常の特定に必須の規範的パラメータの確立に限られている。 本稿では,RGBビデオデータと2次元人間のポーズ推定を用いたデータ駆動手法を提案する。 生体力学および臨床実践において確立された運動指標である関節角を解析することにより,歩行解析能力の向上と説明可能性の向上を目指す。 我々のサイクルワイド・キネマティック・アナリティクスは、臨床医が複数の関節角度を同時に測定し比較し、単眼のRGBビデオを用いて個人を基準的人口と比較することを可能にする。 このアプローチは、臨床能力を拡張し、客観的な意思決定をサポートし、歩行周期内の特定の空間的・時間的偏差と異常の同定を自動化する。

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