VIGMA：面向视觉步态与运动分析的开放框架
人机交互
2025-04-30 v2 计算机与社会
摘要
步态障碍常见于老年人，他们经常会经历与行走有关的各种问题。此外，研究人员和临床医生广泛调查通常发育和异常发育儿童、运动员以及髋关节和神经系统障碍患者的行动能力。有效的步态分析有助于理解行动和平衡控制的因果机制，开发针对性的治疗计划以改善行动能力，降低跌倒风险，并跟踪康复进展。然而，步态数据分析是一项复杂的任务，由于数据的多变量性质、需要解释的大量信息以及所需的技术技能。现有工具常常局限于特定患者群体（例如，脑瘤），仅处理整个工作流程中特定子任务，且不开放获取。为此，我们通过调查步态从业者（例如，研究人员、临床医生）进行需求评估，确定了包括（1）数据处理和（2）数据分析与可视化在内的关键组件。基于这些发现，我们设计了VIGMA，一个集成于计算笔记本和Python库中的开放式视觉分析框架，以满足上述需求。值得注意的是，该框架支持评估疾病进展和比较多个患者群体的分析能力。我们通过与专注于步态和运动康复的专家进行使用情景验证了该框架。VIGMA可在https://github.com/komar41/VIGMA上获取。
引用
@article{arxiv.2504.17960,
title = {VIGMA: An Open-Access Framework for Visual Gait and Motion Analytics},
author = {Kazi Shahrukh Omar and Shuaijie Wang and Ridhuparan Kungumaraju and Tanvi Bhatt and Fabio Miranda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.17960},
year = {2025}
}
备注
Accepted for publication in the IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. VIGMA is available at https://github.com/komar41/VIGMA