Comparing Inertial Measurement Units to Markerless Video Analysis for Movement Symmetry in Quarter Horses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With an increasing number of systems for quantifying lameness-related movement asymmetry, between-system comparisons under non-laboratory conditions are important for multi-centre or referral-level studies. This study compares an artificial intelligence video app to a validated inertial measurement unit (IMU) gait analysis system in a specific group of horses. METHODS: Twenty-two reining Quarter horses were equipped with nine body-mounted IMUs while being videoed with a smartphone app. Both systems quantified head and pelvic movement symmetry during in-hand trot (hard/soft ground) and on the lunge (left/right rein, soft ground). Proportional limits of agreement (pLoA) were established. RESULTS: Widths of pLoA were larger for head movement (29% to 50% in-hand; 22% to 38% on lunge) than for pelvic movement (13% to 24% in-hand; 14% to 24% on lunge). CONCLUSION: The between-system pLoAs exceed current "lameness thresholds" aimed at identifying the affected limb(s) in lame horses. They also exceed published limits of agreement for stride-matched data but are similar to repeatability values and "lameness thresholds" from "non-lame" horses. This is encouraging for multi-centre studies and referral-level veterinary practice. The narrower pLoA values for pelvic movement asymmetry are particularly encouraging, given the difficulty of grading hind limb lameness "by eye".
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».