MARKERLESS MOTION CAPTURE FOR CLINICAL MOVEMENT ANALYSIS AND THE INFLUENCE OF CLOTHING ON GAIT METRICS
Notice bibliographique
Résumé
For clinical movement analysis, optical marker-based motion capture is the gold standard. With the advancement of AI-driven computer vision, markerless motion capture (MMC) has emerged. Validity against the marker-based standard has only been examined for lightly-dressed subjects as required for marker placement. This pilot study investigates how different clothing affects the measurement of typical gait metrics. Gait tests at self-selected speed (4 km/h) were performed on a treadmill (Motek Grail), captured by 9 cameras (Qualisys Miqus, 720p, f=100Hz) and analyzed by a leading MMC application (Theia, Canada). A healthy subject (female, h=164cm, m=54kg) donned clothes between trials starting from lightly dressed (LD: bicycle tight, short-sleeved shirt), adding a short skirt (SS: hip occlusion) or a midi-skirt (MS: partial knee occlusion) or street wear (SW: jeans covering ankle, long-sleeved blouse), the lattern combined with a short jacket (SWJ) or a long coat (SWC). Gait parameters (mean±SD, t=10s) calculated (left leg, mid-stance) were ankle pronation (AP-M), knee flexion (KF-M), pelvic obliquity (PO-M) and trunk lateral lean (TL-M) representing clinically common metrics, different joints and anatomic planes. Four repetitions of the base style (LD) were compared to states of increased garment coverage using the t-test (Bonferroni correction). For most gait metrics, differences between the light dress (LD) and various clothing styles were absent (p>0.0175), small (< 2SD) or below the minimal clinically important differences (MCID). For instance, KF-M was for LD=10.5°±1.7 versus MD=12.0°±0.5 (p=0.07) despite partial knee cover. AP-M measured for LD=5.2°±0.6 versus SW=4.1°±0.7 (p<0.01) despite ankle cover-up. The difference for KF-M between LD=10.5°±1.7 versus SWL=6.0°±0.9, SW and SWJ (7.6°±1.5, p<0.01) indicates more intra-subject gait variability than clothing effect. This study suggests that typical clothings styles only have a small clinically possibly negligible effect on common gait parameters measured with MMC. Thus, patients may not need to change clothes or be instructed to wear specific garments. In addition to avoiding marker placement, this further increases speed, ease and economy of clinical gait analysis with MMC facilitating high volume or routine application.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».