論文の概要: GenGait: A Transformer-Based Model for Human Gait Anomaly Detection and Normative Twin Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.01997v1
• Date: Thu, 02 Apr 2026 13:06:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-03 14:21:10.798314
• Title: GenGait: A Transformer-Based Model for Human Gait Anomaly Detection and Normative Twin Generation
• Title（参考訳）: GenGait:人間の歩行異常検出とノルマティブツイン生成のためのトランスフォーマーベースモデル
• Abstract要約: 本研究では,トランスフォーマーマスマスキングオートエンコーダをベースとした,関節レベル自動修正のためのラベルフリーフレームワークを提案する。 提案手法は、疾患ラベルを必要とせず、歩行障害の解釈可能な主観的局所化を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.553495883461359
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gait analysis provides an objective characterization of locomotor function and is widely used to support diagnosis and rehabilitation monitoring across neurological and orthopedic disorders. Deep learning has been increasingly applied to this domain, yet most approaches rely on supervised classifiers trained on disease-labeled data, limiting generalization to heterogeneous pathological presentations. This work proposes a label-free framework for joint-level anomaly detection and kinematic correction based on a Transformer masked autoencoder trained exclusively on normative gait sequences from 150 adults, acquired with a markerless multi-camera motion-capture system. At inference, a two-pass procedure is applied to potentially pathological input sequences, first it estimates joint inconsistency scores by occluding individual joints and measuring deviations from the learned normative prior. Then, it withholds the flagged joints from the encoder input and reconstructs the full skeleton from the remaining spatiotemporal context, yielding corrected kinematic trajectories at the flagged positions. Validation on 10 held-out normative participants, who mimicked seven simulated gait abnormalities, showed accurate localization of biomechanically inconsistent joints, a significant reduction in angular deviation across all analyzed joints with large effect sizes, and preservation of normative kinematics. The proposed approach enables interpretable, subject-specific localization of gait impairments without requiring disease labels. Video is available at https://youtu.be/Rcm3jqR5pN4.
• Abstract（参考訳）: 歩行分析は運動機能に客観的な特徴を与え、神経学的および整形外科疾患の診断とリハビリテーションモニタリングを支援するために広く用いられている。 深層学習はこの領域にますます適用されてきているが、ほとんどのアプローチは疾患ラベル付きデータに基づいて訓練された教師付き分類器に依存しており、一般化は異種病態の提示に限られている。 本研究は,150人の成人の標準歩数列のみを学習したトランスフォーマーマスク付きオートエンコーダに基づく,関節レベルの異常検出と運動補正のためのラベルフリーフレームワークを提案する。 推測では、潜在的に病理的な入力シーケンスに2パスの手順を適用し、まず、個々の関節を閉塞し、学習基準から逸脱を測定することで、関節不整合スコアを推定する。 そして、エンコーダ入力からフラグ付き関節を保留し、残りの時空間からフルスケルトンを再構築し、フラグ付き位置で修正された運動軌道を生成する。 7つの歩行異常を模倣した10名の健常者に対する評価では, 生体力学的に不整合な関節の正確な局在, 解析されたすべての関節における角偏差の顕著な減少, ノルマティクスの保存が認められた。 提案手法は、疾患ラベルを必要とせず、歩行障害の解釈可能な主観的局所化を可能にする。 ビデオはhttps://youtu.be/Rcm3jqR5pN4.comで公開されている。

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