Interaction Detection in Egocentric Video: Toward a Novel Outcome Measure for Upper Extremity Function
Notice bibliographique
Résumé
In order to develop effective interventions for restoring upper extremity function after cervical spinal cord injury, tools are needed to accurately measure hand function throughout the rehabilitation process. However, there is currently no suitable method to collect information about hand function in the community, when patients are not under direct observation of a clinician. We propose a wearable system that can monitor functional hand use using computer vision techniques applied to egocentric camera videos. To this end, in this study we demonstrate the feasibility of detecting interactions of the hand with objects in the environment from egocentric video. The system consists of a preprocessing step where the hand is segmented out from the background. The algorithm then extracts features associated with hand-object interactions. This includes comparing motion cues in the region near the hand (i.e., where the object is most likely to be located) to the motion of the hand itself, as well as to the motion of the background. Features representing hand shape are also extracted. The features serve as inputs to a random forest classifier, which was tested with a dataset of 14 activities of daily living as well as noninteractive tasks in five environment (total video duration of 44.16 min). The average F-score for the classifier was 0.85 for leave-one-activity out in our dataset set and 0.91 for a publicly available set (1.72 min) when filtered with a moving average. These results suggest that using egocentric video to monitor functional hand use at home is feasible.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».