論文の概要: Quantitative Gait Analysis from Single RGB Videos Using a Dual-Input Transformer-Based Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01689v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 08:10:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:11:38.985682
• Title: Quantitative Gait Analysis from Single RGB Videos Using a Dual-Input Transformer-Based Network
• Title（参考訳）: Dual-Input Transformer-based Network を用いたシングルRGB映像の定量的歩行解析
• Authors: Hiep Dinh, Son Le, My Than, Minh Ho, Nicolas Vuillerme, Hieu Pham,
• Abstract要約: 本稿では,デュアルパターン入力畳み込み変換器ネットワークを用いた臨床歩行解析のための効率的な手法を提案する。 このシステムは歩行偏差指数(GDI)、膝屈曲角度、歩幅、歩行リズムなどの重要な指標を推定する上で高い精度を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.868801767577846
• License:
• Abstract: Gait and movement analysis have become a well-established clinical tool for diagnosing health conditions, monitoring disease progression for a wide spectrum of diseases, and to implement and assess treatment, surgery and or rehabilitation interventions. However, quantitative motion assessment remains limited to costly motion capture systems and specialized personnel, restricting its accessibility and broader application. Recent advancements in deep neural networks have enabled quantitative movement analysis using single-camera videos, offering an accessible alternative to conventional motion capture systems. In this paper, we present an efficient approach for clinical gait analysis through a dual-pattern input convolutional Transformer network. The proposed system leverages a dual-input Transformer model to estimate essential gait parameters from single RGB videos captured by a single-view camera. The system demonstrates high accuracy in estimating critical metrics such as the gait deviation index (GDI), knee flexion angle, step length, and walking cadence, validated on a dataset of individuals with movement disorders. Notably, our approach surpasses state-of-the-art methods in various scenarios, using fewer resources and proving highly suitable for clinical application, particularly in resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: 歩行と運動分析は、健康状態の診断、幅広い病気の進行の監視、治療、手術、リハビリテーションの介入の実施と評価のための確立した臨床ツールとなっている。 しかし、定量的なモーションアセスメントは、高価なモーションキャプチャシステムと専門スタッフに限られており、アクセシビリティと幅広い応用が制限されている。 近年のディープニューラルネットワークの進歩により、シングルカメラビデオによる定量的な動き解析が可能となり、従来のモーションキャプチャシステムに代わる手段として利用できるようになった。 本稿では,デュアルパターン入力畳み込み変換器ネットワークを用いた臨床歩行解析のための効率的な手法を提案する。 提案システムは,デュアルインプット・トランスフォーマーモデルを用いて,シングルビューカメラで撮影した単一のRGBビデオから重要な歩行パラメータを推定する。 このシステムは、歩行偏差指数(GDI)、膝屈曲角度、歩幅、歩行周期といった重要な指標を、運動障害のある個人のデータセットで評価する上で高い精度を示す。 特に,本手法は様々なシナリオにおいて最先端の手法を超越し,資源を少なくし,特に資源制約環境において臨床応用に非常に適していることを示す。

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