NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka planParkinson hastalığı (PD), bradikinezi, katılık ve titreme gibi yürüyüşü etkileyebilecek motor semptomlarla birlikte ortaya çıkar. Hastalığın ilerlemesi veya ilaç kullanımı ile ilişkili değişiklikleri izlemek için, kantitatif yürüyüş değerlendirmesi genellikle klinik ziyaretler sırasında yapılır. Tersine, klinik olmayan ayarlarda yürüyüş kalitesini izlemek için vizyona dayalı çözümler önerilmiştir. MethodsPD'li yaşlı yetişkinlerde yürüyüş özelliklerini hesaplamak ve bunları Zeno enstrümanted yürüyüş yolu ile ilişkilendirebilmek için üç adet 2D insan poz-emplama kütüphanesi (AlphaPose, Detectron, OpenPose) ve bir adet 3D kütüphane (ROMP) kullanıyoruz. Video tabanlı yürüyüş özelliklerini manuel ve otomatik bir topuk-strike algılama algoritması kullanarak hesaplıyoruz ve katılımcılar kameraya ayrı ayrı doğru yürürken ve uzaklaştıklarında korelasyonları karşılaştırıyoruz.Sonuçlar PD'li 25 yetişkinden 67 çift yönlü yürüme nöbetinin analizine dayanarak, adım sayısı, kadans ve Zeno'dan hesaplanan adım genişliğinin ortalama ve katsayısı ile 2D poz kullanan video arasında orta ve güçlü pozitif korelasyonlar tespit edildi. Otomatik topuk vuruşu açıklama yöntemimizin kısa adımları tanımlamak için mücadele ettiğini belirttik. 2D eklem yörüngelerinden hesaplanan ConclusionGait özellikleri, ROMP'den hesaplanan analog yürüyüş özelliklerine kıyasla Zeno ile daha güçlü bir şekilde ilişkilidir. Analizlerimize dayanarak, PD'li bireylerde uzunlamasına yürüyüş izleme için 2D poz-eğlence kütüphaneleri ile işlenen videolar kullanılabilir. Gelecekteki çalışmalar, yürüyüş özelliklerini doğrudan renkli videodan tahmin etmek için kapsamlı bir makine öğrenme modeli kullanarak yürüyüş özelliklerinin tahminini, ortak yörüngelerin ara çıkarımına dayanmadan geliştirmeye çalışacaktır.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundParkinson's disease (PD) presents with motor symptoms such as bradykinesia, rigidity, and tremor that can affect gait. To monitor changes associated with disease progression or medication use, quantitative gait assessment is often performed during clinical visits. Conversely, vision-based solutions have been proposed for monitoring gait quality in non-clinical settings.MethodsWe use three 2D human pose-estimation libraries (AlphaPose, Detectron, OpenPose) and one 3D library (ROMP) to calculate gait features from color video, and correlate them with those extracted by a Zeno instrumented walkway in older adults with PD. We calculate video-based gait features using a manual and automated heel-strike detection algorithm, and compare the correlations when the participants walk towards and away from the camera separately.ResultsBased on analysis of 67 bidirectional walking bouts from 25 adults with PD, moderate to strong positive correlations were identified between the number of steps, cadence, as well as the mean and coefficient of variation of step width calculated from Zeno and video using 2D pose-estimation libraries. We noted that our automated heel-strike annotation method struggled to identify short steps.ConclusionGait features calculated from 2D joint trajectories are more strongly correlated with the Zeno than analogous gait features calculated from ROMP. Based on our analysis, videos processed with 2D pose-estimation libraries can be used for longitudinal gait monitoring in individuals with PD. Future work will seek to improve the prediction of gait features using a comprehensive machine learning model to predict gait features directly from color video without relying on intermediate extraction of joint trajectories.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.