面向上肢中风康复的无标志器运动捕捉：与光学运动捕捉比较
计算机视觉与模式识别
2024-11-25 v1
摘要
标志器光学运动捕捉（OMC）配合生物力学模型目前被认为是测量人类运动动力学最精确、最准确的方法。然而，将可微分生物力学模型与无标志器运动捕捉（MMC）结合，为临床环境中的运动捕捉提供了具有前景的方案，仅需同步网页摄像机等最小设备，数据收集所需的工作量也最小化。本研究比较了生物力学模型化的MMC数据与OMC数据在15名中风患者执行饮水任务（一种用于评估上肢运动质量的功能任务）时的关键运动学结果。我们观察到MMC与OMC在运动学轨迹之间呈现高度一致性，表明为大多数运动学轨迹都具有较高的相关性（中位数相关系数r>0.95），关节角度的中位数RMSE值为2-5度，末端执行器速度为0.04 m/s，躯干位移为6 mm。OMC与MMC之间的试验间偏差在受试者会话内保持一致，关节角度的四分位范围偏差约为1-3度，末端执行器速度的四分位范围偏差为0.01 m/s，躯干位移的四分位范围偏差约为3 mm。我们的发现表明，我们的MMC用于肢体跟踪的准确性正逼近基于标志器的方法，支持其在临床环境中的应用。MMC可能为中风患者的运动康复提供宝贵的见解，从而可能增强康复策略的有效性。
引用
@article{arxiv.2411.14992,
title = {Differentiable Biomechanics for Markerless Motion Capture in Upper Limb Stroke Rehabilitation: A Comparison with Optical Motion Capture},
author = {Tim Unger and Arash Sal Moslehian and J. D. Peiffer and Johann Ullrich and Roger Gassert and Olivier Lambercy and R. James Cotton and Chris Awai Easthope},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.14992},
year = {2024}
}
备注
7 pages, 4 figures, 3 tables, RehabWeek 2025 ICORR, first 3 authors are shared-first and last two authors are shared last