論文の概要: Selecting Optimal Camera Views for Gait Analysis: A Multi-Metric Assessment of 2D Projections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.17805v1
• Date: Mon, 22 Sep 2025 14:00:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.427412
• Title: Selecting Optimal Camera Views for Gait Analysis: A Multi-Metric Assessment of 2D Projections
• Title（参考訳）: 歩行分析のための最適カメラビューの選択:2次元投影の多次元評価
• Authors: Dong Chen, Huili Peng, Yong Hu, Kenneth MC. Cheung,
• Abstract要約: カメラビュー(正面対横方向)が2次元マーカーレス歩行解析の精度に与える影響を定量化する。 側方視は矢状面運動学において正面視よりも有意に優れていた。 将来の実装は、疾患指向のセットアップを通じて両方のビューを活用するべきである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.301977758002827
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Objective: To systematically quantify the effect of the camera view (frontal vs. lateral) on the accuracy of 2D markerless gait analysis relative to 3D motion capture ground truth. Methods: Gait data from 18 subjects were recorded simultaneously using frontal, lateral and 3D motion capture systems. Pose estimation used YOLOv8. Four metrics were assessed to evaluate agreement: Dynamic Time Warping (DTW) for temporal alignment, Maximum Cross-Correlation (MCC) for signal similarity, Kullback-Leibler Divergence (KLD) for distribution differences, and Information Entropy (IE) for complexity. Wilcoxon signed-rank tests (significance: $p < 0.05$) and Cliff's delta ($\delta$) were used to measure statistical differences and effect sizes. Results: Lateral views significantly outperformed frontal views for sagittal plane kinematics: step length (DTW: $53.08 \pm 24.50$ vs. $69.87 \pm 25.36$, $p = 0.005$) and knee rotation (DTW: $106.46 \pm 38.57$ vs. $155.41 \pm 41.77$, $p = 0.004$). Frontal views were superior for symmetry parameters: trunk rotation (KLD: $0.09 \pm 0.06$ vs. $0.30 \pm 0.19$, $p < 0.001$) and wrist-to-hipmid distance (MCC: $105.77 \pm 29.72$ vs. $75.20 \pm 20.38$, $p = 0.003$). Effect sizes were medium-to-large ($\delta: 0.34$--$0.76$). Conclusion: Camera view critically impacts gait parameter accuracy. Lateral views are optimal for sagittal kinematics; frontal views excel for trunk symmetry. Significance: This first systematic evidence enables data-driven camera deployment in 2D gait analysis, enhancing clinical utility. Future implementations should leverage both views via disease-oriented setups.
• Abstract（参考訳）: 目的: カメラビュー(正面対横方向)が3次元モーションキャプチャー接地真実に対する2次元マーカーレス歩行解析の精度に与える影響を体系的に定量化する。 方法:前頭・側頭・3次元モーションキャプチャシステムを用いて18人の被験者の歩行データを同時に記録した。 見積はYOLOv8。 時間的アライメントのための動的時間ワープ(DTW)、信号類似性のための最大クロスコリレーション(MCC)、分布差に対するKLD(Kulback-Leibler Divergence)、複雑度のための情報エントロピー(IE)の4つの指標が評価された。 ウィルコクソンの符号付きランク試験($p < 0.05$)とクリフのデルタ($\delta$)は統計的差と効果の大きさを測定するために用いられた。 結果: 横方向のビューは、矢状平面キネマティクスの正面のビューよりも著しく優れていた: ステップ長 (DTW: 53.08 \pm 24.50$ vs. 6,9.87 \pm 25.36$, $p = 0.005$, $p = 0.005$) と膝の回転 (DTW: 106.46 \pm 38.57$ vs. $155.41 \pm 41.77$, $p = 0.004$)。 トランク回転(KLD:$0.09 \pm 0.06$ vs. $0.30 \pm 0.19$, $p < 0.001$)と手首とヒップ中間距離(MCC:105.77 \pm 29.72$ vs. 75.20 \pm 20.38$, $p = 0.003$)である。 効果の大きさは中規模であった(デルタ: 0.34$--0.76$)。 結論:カメラビューは歩行パラメータの精度に重大な影響を及ぼす。 側方視は矢状運動学に最適であり、前頭視はトランク対称性に優れる。 意義: この最初の体系的証拠は、2次元歩行分析におけるデータ駆動カメラの展開を可能にし、臨床的有用性を高める。 将来の実装は、疾患指向のセットアップを通じて両方のビューを活用するべきである。

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