機能的限界の診断と早期発見のための人間の活動の多感覚分析 (EYEFUL)

病状によって引き起こされる身体的および認知的変化は、個人の機能的能力を悪化させ、日常生活活動（ADL）を実行することをより困難にし、依存および/または障害を引き起こします。 基本的または手段的 ADL の機能制限の程度を臨床評価するための標準化された観察検査があります (例: 運動能力およびプロセススキルの評価 - AMPS)。 一方で、これらのテストはいずれも分析における評価者の主観の問題を抱えている。 テストにおける評価者の存在は、被験者の ADL の実行方法に影響を与える可能性があります。

このプロジェクトの目標は、機能制限のある自動臨床検査を設計、実装、検証するための方法論を開発することです。1) 臨床的妥当性のある客観的な評価を提供し、2) 物理的な存在によって引き起こされる検査実行の干渉を除去します。評価者。 人間の評価者の主観は、ユーザーの機能評価中に環境からマルチモーダル (つまり、多感覚) 情報を抽出する自動システムに置き換えられます。 具体的には、オーディオ、ビデオ、深度センサー、およびテスト対象者が携帯するウェアラブル センサーから収集された情報が含まれます。 客観的な評価は、被験者の臨床病歴を考慮して、限界を早期に検出するために使用できる手がかりも提供します。

この問題は文献で体系的に扱われていません。 したがって、このプロジェクトは、観察検査の客観的な評価を可能にする自動システムの開発と臨床検証の最初のソリューションです。 機能制限の臨床評価への取り組みは、URJC 施設内の適応された実際の環境 (適切な電子センサーを備えた) で実行されます。

EYEFUL-URJC サブプロジェクトは、自動評価ツールの方法論的設計と臨床検証において重要な役割を果たしています。 また、正常な被験者と患者を対象に実際のテストを実行し、AMPS などの現在のツールの出力と、プロジェクト用に開発された評価ツールの出力を比較します。 ビデオ、深度、音声、その他のセンサーから関連する特徴を抽出するために、このプロジェクトは、EYEFUL-UPM と EYEFUL-UAH のインテリジェント空間における人間の活動の自動センシングに関する研究経験を活用します。 EYEFUL-UPM サブプロジェクトは、被験者の顔、頭の姿勢、視線、顔のランドマークの正確な 3D 位置合わせの分析に集中しており、これにより、さまざまなテストに役立つ顔の属性 (注意の集中、痛みの有無、混乱など) の推定が可能になります。 、恐怖など）。 EYEFUL-UAH サブプロジェクトは、深度センサーとビデオセンサーを使用して、ユーザーの全身活動と物体との相互作用に集中的に分析し、オーディオとウェアラブルのデータも統合して、評価対象者の機能的能力を自動的に評価します。 調整された 3 つのグループは、開発全体を通じてグループ間の強力なフィードバックを要求しながら、学際的な方法でプロジェクトにアプローチします。 この緊密な相互作用は、厳しい臨床要件を考慮した技術開発に適切に焦点を当てるために不可欠です。