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Enregistrement W2002011710 · doi:10.1109/iembs.2011.6091546

Gait analysis with multiple depth cameras

2011· article· en· W2002011710 sur OpenAlexafffund
Edouard Auvinet, Franck Multon, Jean Meunier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesAssociation Nationale de la Recherche et de la Technologie
Mots-clésGaitComputer scienceGait analysisComputer visionTreadmillHeelArtificial intelligencePhysical medicine and rehabilitationMedicineAnatomyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gait movement seems simple at first glance, but in reality it is a very complex neural and biomechanical process. In particular, if a person is affected by a disease or an injury, the gait may be modified. To help detecting such change, we propose a new method based on multiple depth cameras. The aim of this paper is to show the possibility to reconstruct the body 3D volume in real time during gait in order to detect a pathological problem related to this movement and eventually improve diagnosis. Preliminary results showed that the system is sensitive to gait change produced by a heel prosthesis (heel cup) inserted in one shoe of subjects walking on a treadmill. The system detected a difference between maximal forward and backward positions of lower limbs for this pathological walk, a difference that was negligible for normal walk. These promising results were obtained with only 3 low cost depth cameras; we therefore believe that such methodology opens a new and affordable way for 3D volumetric gait analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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