面向自动康复评估的数据获取：参与式设计方法
人机交互
2025-01-03 v1
摘要
通过参与式设计，我们正在开发一种用于准自动化评估中风康复的行动研究肩臂测试（ARAT）的计算系统。在康复评估期间，临床医生会在整体任务表现的背景下，对运动段落和组件进行评分。临床医生会改变观察角度以评估特定组件。通过与临床医生的研究，我们开发了一个包括：a) 无隐蔽多摄像头捕获、b) 非专家segmentor的分割界面、c) 专家临床医生的评分界面的系统。五位临床医生独立地用<5%的错误率捕获了1800段中风存活者的视频。三名segmentor对这些视频进行了760段的分割，平均每个段落20秒。他们偏好推荐的摄像头视角>90%。多位临床医生在报告最小问题的同时，对分割后的视频进行了评级。完整的数据将用于训练自动化分割和评级系统，使临床医生能够在与临床实践和直觉相容的评级的情况下获得自主权。
引用
@article{arxiv.2501.01374,
title = {Data Acquisition Through Participatory Design for Automated Rehabilitation Assessment},
author = {Tamim Ahmed and Zhaoyi Guo and Mohammod Shaikh Sadid Khan and Thanassis Rikakis and Aisling Kelliher},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.01374},
year = {2025}
}