CAN SMART PHONE VIDEO-BASED POSE ESTIMATION ACCURATELY CLASSIFY LOW BACK PHYSIOTHERAPY EXERCISES VIA MACHINE LEARNING?
Notice bibliographique
Résumé
Access to health care, including physiotherapy, is increasingly occurring through virtual formats. At-home adherence to physical therapy programs is often poor and few tools exist to objectively measure low back physiotherapy exercise participation without the direct supervision of a medical professional. The aim of this study was to develop and evaluate the potential for performing automatic, unsupervised video-based monitoring of at-home low back physiotherapy exercises using a single mobile phone camera. 24 healthy adult subjects performed seven exercises based on the McKenzie low back physiotherapy program while being filmed with two smartphone cameras. Joint locations were automatically extracted using an open-source pose estimation framework. Engineered features were extracted from the joint location time series and used to train a support vector machine classifier (SVC). A convolutional neural network (CNN) was trained directly on the joint location time series data to classify exercises based on a recording from a single camera. The models were evaluated using a 5-fold cross validation approach, stratified by subject, with the class-balanced accuracy used as the performance metric. Optimal performance was achieved when using a total of 12 pose estimation landmarks from the upper and lower body, with the SVC model achieving a classification accuracy of 96±4% and the CNN model an accuracy of 97±2%. This study demonstrates the feasibility of using a smartphone camera and a supervised machine learning model to effectively assess at-home low back physiotherapy adherence. This approach could provide a low-cost, scalable method for tracking adherence to physical therapy exercise programs in a variety of settings.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».