Design and Validation of Vision-Based Exercise Biofeedback for Tele-Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Tele-rehabilitation has the potential to considerably change the way patients are monitored from their homes during the care process, by providing equitable access without the need to travel to rehab centers or shoulder the high cost of personal in-home services. Developing a tele-rehab platform with the capability of automating exercise guidance is likely to have a significant impact on rehabilitation outcomes. In this paper, a new vision-based biofeedback system is designed and validated to identify the quality of performed exercises. This new system will help patients to refine their movements to get the most out of their plan of care. An open dataset was used, which consisted of data from 30 participants performing nine different exercises. Each exercise was labeled as "Correctly" or "Incorrectly" executed by five clinicians. We used a pre-trained 3D Convolution Neural Network (3D-CNN) to design our biofeedback system. The proposed system achieved average accuracy values of 90.57% ± 9.17% and 83.78% ± 7.63% using 10-Fold and Leave-One-Subject-Out (LOSO) cross validation, respectively. In addition, we obtained average F1-scores of 71.78% ± 5.68% using 10-Fold and 60.64% ± 21.3% using LOSO validation. The proposed 3D-CNN was able to classify the rehabilitation videos and feedback on the quality of exercises to help users modify their movement patterns.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».