Capturing finger positional data using portable and inexpensive markerless systems
Notice bibliographique
Résumé
The understanding of human movement has been greatly enhanced through the use of kinematics, and it has provided a more sensitive metric to evaluate recovery following a stroke. Conventional acquisition techniques (e.g., Vicon, Optotrak) typically remain non feasible clinical options as they are immobile, expensive, and require long setup times. One alternative is using accelerometers, however movements recorded via accelerometers may be difficult to interpret as the axes shift with rotational movements. Advancements in sensor technologies have enabled kinematic acquisition without markers and portability, while effectively reducing costs. One such device is the LEAP sensor which enables the specific kinematic capture the hands and digits. Since this is a novel technology there remain questions regarding the validity of the kinematic measures and the feasibility of clinical use. Thus the purpose of this study was to test the validity and accuracy of LEAP compared to a gold standard system (Optotrak). Participants positioned their index finger at 15 different targets (located in vertical and horizontal planes on a monitor). Positional data was acquired using both systems. We compared the target coordinates of the two systems using correlations and measures of variability (constant error (CE), variable error (VE)). Our results demonstrate significant correlation between the systems (0.99 for horizontal and 0.95 for vertical direction) but the LEAP did not have the same precision (CE) as Optotrak; however variability (VE) was comparable. Overall these results suggest that the LEAP system could be adopted as a clinically feasible option to conventional kinematic capture systems.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».