Using MediaPipe to track upper-limb reaching movements after stroke: a proof-of-principle study
Notice bibliographique
Résumé
Emerging work supports the use of artificial intelligence-based markerless motion capture systems to complement standardized clinical measures when assessing post-stroke motor recovery. MediaPipe Pose Landmarker is an open-sourced, machine learning tool, requiring only one camera, which can be used to track upper limb movements and quantify kinematics. Here we aimed to test the use-case of MediaPipe Pose Landmarker in tracking upper limb movements after stroke in a 2-dimensional cartesian coordinate space. Participants (N = 7, > 2 months after stroke, upper extremity portion of the Fugl-Meyer Assessment (FMA-UE) range of 40-66) engaged in five sessions of a previously established, semi-immersive, gamified reaching task, involving movements of the hand and arm. Movements at four time points (first and last block of session 1 and 5) were captured by a video camera, with videos processed through the MediaPipe Pose Landmarker pipeline to extract coordinates of effectors of interest and subsequently analyze kinematic outcomes (related to movements of the hand, shoulder, and trunk). Kinematics of the hand (mean palm speed, palm bivariate variable error; BVE, where a low BVE reflects greater consistency), shoulder (BVE), and trunk (BVE) were extracted for each individual, separately across time points. Exploratory analyses indicate increased mean palm speed and palm BVE across time points. Further, analyses suggest that shoulder and trunk movements may contribute to improvements in hand-related outcomes for some individuals. Overall, our findings provide support for the use of MediaPipe Pose Landmarker in tracking upper limb movements in individuals with motor impairment after stroke.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».