Comparison of Three Motion Capture-Based Algorithms for Spatiotemporal Gait Characteristics: How Do Algorithms Affect Accuracy and Precision of Clinical Outcomes?
Notice bibliographique
Résumé
Gait assessment is of interest to clinicians and researchers because it provides information about patients' functional mobility. Optoelectronic camera-based systems with gait event detection algorithms are considered the gold standard for gait assessment. Yet, the choice of the algorithm used to process data and extract the desired parameters from those detected gait events has an impact on the validity and reliability of the gait parameters computed. There are multiple techniques documented in the literature for computing gait events, including the analysis of the minimal position of the heel and toe markers, the computation of the relative distance between sacrum and foot markers, and the assessment of the smallest distance between the heel and toe markers. Validation studies conducted on these algorithms report variations in accuracy. Yet, these studies were conducted in different conditions, at varying gait velocities, and on different populations. The purpose of this study is to compare accuracy, precision, and robustness of three algorithms using motion capture data obtained from 25 healthy persons and 21 psoriatic arthritic patients walking at three distinct speeds on an instrumented treadmill. Errors in gait events recognition (heel strike-HS and toe-off-TO) and their impact on gait metrics (stance phase and stride length) are reported and compared to ground reaction force events measured with force plates. Over the 9114 collected steps across all walking speeds, more than 99% of gait events were recognized by all algorithms. On average, HS events were detected within 1.2 ms of the reference for two algorithms, while the third one detected HS late, with an average detection error of 40.7 ms. Yet, significant variations in accuracy were noted with gait speed; the performance decreased for all algorithms at slow speed. TO events were identified early by all algorithms, with an average error ranging from 16.0 to 100.0 ms. These gait events errors lead to 2-15% inaccuracies in stance phase assessment, while the impact on stride length remains below 0.3 cm. Overall, the algorithm based on the relative distance between the sacral and foot markers stood out for its accuracy, precision, and robustness at all walking speeds.
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 | 0,026 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».