Tug-vimu: a GoPro-based mobility assessment bridging the gap between technology and clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate mobility assessment is critical for identifying individuals at risk of falls, particularly among older adults. While gold-standard motion capture systems offer high precision, their clinical adoption is often hindered by high costs, spatial constraints, and technical complexity. METHODS: This study introduces and validates TUG-VIMU, a low-cost, portable system for instrumented Timed Up and Go (TUG) testing that integrates a GoPro camera with an ArUco marker. The system fuses inertial data from the camera’s embedded sensors with pose estimation derived from ArUco tracking and video processing algorithms. A key innovation lies in the use of a velocity-adapted continuous wavelet transform for automatic, robust, and adaptive step segmentation. TUG-VIMU was evaluated in a cohort of healthy younger and older adults (n = 16 with 8 over 60, age = 45 ± 19 years), across a range of gait speeds. RESULTS: Automatic trial and phase segmentation achieved a mean error below 0.37 s. Step event detection reached sub-50 ms accuracy, enabling reliable extraction of spatiotemporal parameters. Gait velocity at slow and preferred walking speeds was estimated with a mean error of 0.00 ± 0.02 m/s, and step length accuracy was within - 0.69 ± 1.97 cm. The combined inertial and video-based approach also enabled robust step detection during turning phases, an often overlooked challenge in gait analysis. CONCLUSION: TUG-VIMU demonstrated high temporal and spatial accuracy, robust gait phase detection, and reliable estimation of clinically relevant parameters. Its performance was comparable to established motion capture systems, particularly at slower walking speeds, while offering enhanced accessibility, portability, and ease of use. These findings support the potential of TUG-VIMU as a practical and scalable tool for gait assessment in clinical and community settings. Future work includes automated reporting features, open-source distribution, and validation in populations with mobility impairments such as Parkinson’s disease.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».