運動学解析における人工知能
2022年7月1日 更新者：Zhou Mouwang、Peking University Third Hospital
人工知能による急点検出技術の運動学解析への応用研究
- データセットを確立します。 プライベートデータセットには、被験者の歩行のビデオや運動学的分析の標準方法などの関連パラメータが含まれています。
- 新しいモデルを開発します。 公的および私的なデータセットに基づいて、人間のキーポイント検出の運動学的分析モデルがさらに開発されました。
- 新しいモデルをテストします。 パラメータを標準手法と比較することにより、モデルの精度が検証され、98%を超える精度の人工知能の運動学解析モデルが得られました。
調査の概要
詳細な説明
人工知能人間キーポイント検出モデルには主に従来のアルゴリズム、「トップダウン」アルゴリズム、「ボトムアップ」アルゴリズムの3つの方法があり、3つの方法には利点があります。
このプロジェクトは、上記の 3 つの手法を総合的に利用して、公開データセットでアルゴリズムとパラメータのデバッグを実施し、プライベートデータセットでテストを実施し、歩行分析に最適な人間のキーポイント認識手法を取得します。
研究の種類
観察的
入学 (予想される)
30
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：Mouwang Zhou
- 電話番号：13910092892
- メール：zhoumouwang@outlook.com
参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
18年～75年 (大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
受講資格のある性別
全て
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
正常歩行者と異常歩行者
説明
包含基準:
- 1. 異常な歩行。
- 6m以上を自立歩行できる。
- 18歳以上。
除外基準:
- 急性期や術後早期には歩行により骨折が悪化する場合があります。 心臓、肺、肝臓、腎臓などの重篤な疾患がある場合、心機能グレードがグレード I (NYHA) 以上である場合、呼吸不全およびその他の症状や徴候がある場合は、結果を確認してください。
- 精神的および心理的状態は実験の完了に協力できません。
- 転倒の危険性が高い (ベルグスコア ≤20）
- 歩行運動解析装置との併用はできません。
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 観測モデル：ケースコントロール
- 時間の展望：断面図
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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通常の被験者
人工知能と従来の手法による歩行分析
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人工知能人間キーポイント検出モデルには主に従来のアルゴリズム、「トップダウン」アルゴリズム、「ボトムアップ」アルゴリズムの3つの方法があり、3つの方法には利点があります。
このプロジェクトは、上記の 3 つの手法を総合的に利用して、公開データセットでアルゴリズムとパラメータのデバッグを実施し、プライベートデータセットでテストを実施し、歩行分析に最適な人間のキーポイント認識手法を取得します。
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異常な歩行を有する被験者
人工知能と従来の手法による歩行分析
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人工知能人間キーポイント検出モデルには主に従来のアルゴリズム、「トップダウン」アルゴリズム、「ボトムアップ」アルゴリズムの3つの方法があり、3つの方法には利点があります。
このプロジェクトは、上記の 3 つの手法を総合的に利用して、公開データセットでアルゴリズムとパラメータのデバッグを実施し、プライベートデータセットでテストを実施し、歩行分析に最適な人間のキーポイント認識手法を取得します。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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歩行関連パラメータ
時間枠：30分
|
歩数/歩幅/歩行周期/歩幅
|
30分
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (予想される)
2022年7月10日
一次修了 (予想される)
2022年7月29日
研究の完了 (予想される)
2022年8月30日
試験登録日
最初に提出
2022年6月3日
QC基準を満たした最初の提出物
2022年7月1日
最初の投稿 (実際)
2022年7月5日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2022年7月5日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2022年7月1日
最終確認日
2022年7月1日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- M2021231
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