Umělá inteligence v kinematické analýze
1. července 2022 aktualizováno: Zhou Mouwang, Peking University Third Hospital
Aplikační výzkum technologie detekce klíčových bodů umělé inteligence v kinematické analýze
- Vytvořte datové sady. Sada soukromých dat obsahuje relevantní parametry včetně videa chůze subjektu a standardních metod pro kinematickou analýzu;
- Vyvíjet nové modely. Na základě veřejných a soukromých datových souborů je dále rozvíjen model kinematické analýzy detekce lidských klíčových bodů.
- Vyzkoušejte nový model. Porovnáním parametrů se standardní metodou byla ověřena přesnost modelu a získán model kinematické analýzy umělé inteligence s přesností nad 98 %.
Přehled studie
Postavení
Zatím nenabíráme
Podmínky
Intervence / Léčba
Detailní popis
Model detekce klíčových bodů umělé inteligence má především tradiční algoritmus, algoritmus „shora dolů“ a algoritmus „zdola nahoru“ tři metody, tři metody mají výhody.
Tento projekt bude komplexně využívat výše uvedené tři metody k provádění ladění algoritmů a parametrů ve veřejné sadě dat a testování v sadě soukromých dat, aby se získala nejvhodnější metoda rozpoznávání lidských klíčových bodů pro analýzu chůze.
Typ studie
Pozorovací
Zápis (Očekávaný)
30
Kontakty a umístění
Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.
Studijní kontakt
- Jméno: Mouwang Zhou
- Telefonní číslo: 13910092892
- E-mail: zhoumouwang@outlook.com
Kritéria účasti
Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
18 let až 75 let (Dospělý, Starší dospělý)
Přijímá zdravé dobrovolníky
Ne
Pohlaví způsobilá ke studiu
Všechno
Metoda odběru vzorků
Vzorek nepravděpodobnosti
Studijní populace
Subjekty s normální chůzí a subjekty s abnormální chůzí
Popis
Kritéria pro zařazení:
- 1. Abnormální chůze.
- Dokáže samostatně ujít 6 a více metrů.
- Starší než 18.
Kritéria vyloučení:
- Zlomenina se může zhoršit chůzí v akutním stadiu nebo časném pooperačním stadiu. Mít srdce, plíce, játra a ledviny a další závažná onemocnění, srdeční funkce vyšší než GRADE I (NYHA), respirační selhání a další příznaky a příznaky nebo Zkontrolujte výsledky.
- Duševní a psychický stav nemůže spolupracovat na dokončení experimentu.
- Vysoké riziko pádů (Berg skóre ≤ 20）)
- Zařízení pro analýzu kinematiky chůze nelze používat společně.
Studijní plán
Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
- Observační modely: Case-Control
- Časové perspektivy: Průřezový
Kohorty a intervence
Skupina / kohorta |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
Normální předměty
Analýza chůze s umělou inteligencí a tradičními metodami
|
Model detekce klíčových bodů umělé inteligence má především tradiční algoritmus, algoritmus „shora dolů“ a algoritmus „zdola nahoru“ tři metody, tři metody mají výhody.
Tento projekt bude komplexně využívat výše uvedené tři metody k provádění ladění algoritmů a parametrů ve veřejné sadě dat a testování v sadě soukromých dat, aby se získala nejvhodnější metoda rozpoznávání lidských klíčových bodů pro analýzu chůze.
|
|
Subjekty s abnormální chůzí
Analýza chůze s umělou inteligencí a tradičními metodami
|
Model detekce klíčových bodů umělé inteligence má především tradiční algoritmus, algoritmus „shora dolů“ a algoritmus „zdola nahoru“ tři metody, tři metody mají výhody.
Tento projekt bude komplexně využívat výše uvedené tři metody k provádění ladění algoritmů a parametrů ve veřejné sadě dat a testování v sadě soukromých dat, aby se získala nejvhodnější metoda rozpoznávání lidských klíčových bodů pro analýzu chůze.
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Parametry související s chůzí
Časové okno: 30 minut
|
Frekvence kroku/tempo/cyklus chůze/délka kroku
|
30 minut
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.
Sponzor
Termíny studijních záznamů
Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Očekávaný)
10. července 2022
Primární dokončení (Očekávaný)
29. července 2022
Dokončení studie (Očekávaný)
30. srpna 2022
Termíny zápisu do studia
První předloženo
3. června 2022
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
1. července 2022
První zveřejněno (Aktuální)
5. července 2022
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
5. července 2022
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
1. července 2022
Naposledy ověřeno
1. července 2022
Více informací
Termíny související s touto studií
Další identifikační čísla studie
- M2021231
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .
Klinické studie na Chůze
-
National Taiwan University HospitalDokončenoDětská mozková obrna | Crouch GaitTchaj-wan
-
Heidelberg UniversityElse Kröner Fresenius FoundationNeznámýDětská mozková obrna | Nesprávné zarovnání | Chůze s vnitřní rotací | Crouch GaitNěmecko