Validation of markerless motion capture for spatiotemporal gait measures in people with Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Spatiotemporal gait measures are increasingly important for the characterization of gait impairments in people with Parkinson's disease (PD). Hence new assessment methods, like markerless motion capture using Theia3D, are of rising interest. This study aims to validate markerless motion capture in people with PD to retrieve spatiotemporal gait measures during overground and treadmill walking. Overground- and treadmill walking at comfortable speed were assessed in 30 individuals with PD. Markerbased and markerless motion capture were carried out in randomized order with the markerbased method using a model with markers at the heel, the lateral ankle and the toe. The markerless data (Theia Markerless Inc., Kingston, ON, Canada) was analyzed 1) with the same model as the markerbased data and 2) within the automatic report pipeline. Agreement between the measurements was assessed via mean differences, Pearson correlation coefficients, intraclass correlation coefficients and Bland-Altman methods. The results show good to excellent agreement (ICC > 0.75) between spatiotemporal gait measures of the two measurements for overground walking, except for double support time (ICC < 0.5), when analyzed with our custom algorithm. For treadmill walking all outcomes had excellent agreement (ICC > 0.9). Mean differences were below the minimal clinical differences for gait speed and step length. For the results of the automatic report during overground gait agreement between methods was poor except for gait speed and step length. Overall, the markerless motion capture system used in this study provides valid results for the assessment of spatial and temporal gait variables in people with PD, when using a gait detection algorithm that is suitable for this population.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».