精度の比較: 光電子モーション キャプチャとマーカーレス システム (OPR)
2026年2月25日 更新者：IRCCS Eugenio Medea
光電子モーションキャプチャシステムと比較したマーカーレスモーション解析の精度
この研究の目的は、Openpose の信頼性を評価して運動学および時空間歩行パラメータを測定し、最小限の技術要件を評価することでした。
この分析では、同時に記録されたビデオと光電子モーション キャプチャを使用しました。
さまざまな運動歩行障害を持つ20人の被験者をさらに評価しました
調査の概要
状態
積極的、募集していない
詳細な説明
マーカーベースの光学式動作追跡は歩行分析のゴールドスタンダードですが、現在ではマーカーレスソリューションが急速に成長しています。
信頼性の高いモーション キャプチャでサポートされれば、身体障害の治療が改善される可能性があります。
さらに、マーカーレス技術の使用は、さまざまな条件下で小児集団を扱う際に多くの利点をもたらします。
この論文では、歩行障害のある子どもとない子どもの集団を対象に、運動学および時空間歩行パラメータを測定し、最小限の技術要件を評価するために Openpose の信頼性を評価します。
マーカーレス手法を検証することで、新しいモーション キャプチャ技術への道が開かれ、運動学的測定の利用しやすさが向上し、身体障害の治療が改善されます。
研究の種類
観察的
入学 (実際)
25
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。
研究場所
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Italy
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Bosisio Parini、Italy、イタリア、22037
- IRCCS E. Medea
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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
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
はい
サンプリング方法
確率サンプル
調査対象母集団
この研究には、過去にエウジェニオ・メデア研究所のIRCCSでSMART DX 100システムを使用して機能的運動評価を実施した被験者（健康な被験者と歩行困難を伴う病理学的被験者の両方）が含まれており、年齢は4歳以上です。
説明
包含基準:
- 年齢は4歳以上。
- 歩行補助具や装具を使用せずに自立して歩行できる能力。
除外基準:
- 歩行補助具や装具を使用しないと短距離を独立して安全に歩くことができない。
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
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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健康な被験者
このグループには、4 歳以上の健康な被験者が含まれます。歩行補助具や装具を使用せずに自立して歩行できる能力。
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2 つのビデオは、各ビデオの身体姿勢推定用の 25 の 2D キーポイント座標のセットを返す OpenPose を使用して作成されました。
キーポイントは関連する体のランドマークに配置され、矢状面および前額面上の 2D デカルト座標を決定するために使用されました。
ルーチンで計算されたデータはフィルタリングされ、データが欠落している場合には補間されました。
運動学的パラメータに関しては、各関節の推定された特徴点からセグメント角度と関節角度が測定されました。
時空間歩行パラメータは、連続するかかと着地イベントとつま先離陸イベントを使用して計算されました。
モーション キャプチャ システムから取得した生データは、Smart Analyzer ソフトウェア (BTS Bioengineering、ミラノ、イタリア) で処理されました。
まず、3D データがフィルタリングされ、短時間データが欠落した場合に補間されました。
次に、時空間パラメータ (サイクル期間、歩調、歩行速度、立脚期、遊脚期、両支持期、歩幅、歩幅) と、従来の Davis マーカーセット プロトコルの従来の運動学的パラメータが計算されました。
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脳性麻痺および右片麻痺の診断を受けた者
このグループには、脳性麻痺および右片麻痺と診断された 4 歳以上の被験者が含まれます。歩行補助具や装具を使用せずに自立して歩行できる能力。
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2 つのビデオは、各ビデオの身体姿勢推定用の 25 の 2D キーポイント座標のセットを返す OpenPose を使用して作成されました。
キーポイントは関連する体のランドマークに配置され、矢状面および前額面上の 2D デカルト座標を決定するために使用されました。
ルーチンで計算されたデータはフィルタリングされ、データが欠落している場合には補間されました。
運動学的パラメータに関しては、各関節の推定された特徴点からセグメント角度と関節角度が測定されました。
時空間歩行パラメータは、連続するかかと着地イベントとつま先離陸イベントを使用して計算されました。
モーション キャプチャ システムから取得した生データは、Smart Analyzer ソフトウェア (BTS Bioengineering、ミラノ、イタリア) で処理されました。
まず、3D データがフィルタリングされ、短時間データが欠落した場合に補間されました。
次に、時空間パラメータ (サイクル期間、歩調、歩行速度、立脚期、遊脚期、両支持期、歩幅、歩幅) と、従来の Davis マーカーセット プロトコルの従来の運動学的パラメータが計算されました。
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脳性麻痺および左片麻痺の診断を受けた者
このグループには、脳性麻痺および左片麻痺と診断された 4 歳以上の被験者が含まれます。歩行補助具や装具を使用せずに自立して歩行できる能力。
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2 つのビデオは、各ビデオの身体姿勢推定用の 25 の 2D キーポイント座標のセットを返す OpenPose を使用して作成されました。
キーポイントは関連する体のランドマークに配置され、矢状面および前額面上の 2D デカルト座標を決定するために使用されました。
ルーチンで計算されたデータはフィルタリングされ、データが欠落している場合には補間されました。
運動学的パラメータに関しては、各関節の推定された特徴点からセグメント角度と関節角度が測定されました。
時空間歩行パラメータは、連続するかかと着地イベントとつま先離陸イベントを使用して計算されました。
モーション キャプチャ システムから取得した生データは、Smart Analyzer ソフトウェア (BTS Bioengineering、ミラノ、イタリア) で処理されました。
まず、3D データがフィルタリングされ、短時間データが欠落した場合に補間されました。
次に、時空間パラメータ (サイクル期間、歩調、歩行速度、立脚期、遊脚期、両支持期、歩幅、歩幅) と、従来の Davis マーカーセット プロトコルの従来の運動学的パラメータが計算されました。
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痙性対不全麻痺の診断を受けた被験者
このグループには、4 歳以上の痙性対不全麻痺と診断された被験者が含まれます。歩行補助具や装具を使用せずに自立して歩行できる能力。
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2 つのビデオは、各ビデオの身体姿勢推定用の 25 の 2D キーポイント座標のセットを返す OpenPose を使用して作成されました。
キーポイントは関連する体のランドマークに配置され、矢状面および前額面上の 2D デカルト座標を決定するために使用されました。
ルーチンで計算されたデータはフィルタリングされ、データが欠落している場合には補間されました。
運動学的パラメータに関しては、各関節の推定された特徴点からセグメント角度と関節角度が測定されました。
時空間歩行パラメータは、連続するかかと着地イベントとつま先離陸イベントを使用して計算されました。
モーション キャプチャ システムから取得した生データは、Smart Analyzer ソフトウェア (BTS Bioengineering、ミラノ、イタリア) で処理されました。
まず、3D データがフィルタリングされ、短時間データが欠落した場合に補間されました。
次に、時空間パラメータ (サイクル期間、歩調、歩行速度、立脚期、遊脚期、両支持期、歩幅、歩幅) と、従来の Davis マーカーセット プロトコルの従来の運動学的パラメータが計算されました。
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健康な子供はジェスチャーを真似る
このグループには、脳性麻痺や自閉症などの特定の疾患に典型的な煙突現象を模倣する健康な被験者のサンプルが含まれています。
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2 つのビデオは、各ビデオの身体姿勢推定用の 25 の 2D キーポイント座標のセットを返す OpenPose を使用して作成されました。
キーポイントは関連する体のランドマークに配置され、矢状面および前額面上の 2D デカルト座標を決定するために使用されました。
ルーチンで計算されたデータはフィルタリングされ、データが欠落している場合には補間されました。
運動学的パラメータに関しては、各関節の推定された特徴点からセグメント角度と関節角度が測定されました。
時空間歩行パラメータは、連続するかかと着地イベントとつま先離陸イベントを使用して計算されました。
計算された運動学的特徴は、歩行または立位時のつま先歩きのステップを識別し、その数を数えるために使用されます
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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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絶対誤差
時間枠：学習完了までに平均1年
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絶対誤差は、マーカーベースのモーション キャプチャを使用して測定された値から姿勢推定方法を使用して取得された値を差し引いた後の絶対値を取得することにより、運動学パラメーターおよび各時空間変数に対して計算されました。
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学習完了までに平均1年
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クラス内相関係数
時間枠：学習完了までに平均1年
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OpenPose によって取得されたデータが光電子システムからのデータと一致するかどうかを確認するために、研究者は両方のシステムからの時空間データと運動学データの間の ICC (双方向混合効果モデル、絶対一致、平均測定値) を計算しました。
ICC 値は次のように解釈されました: ICC < 0.5 の一致は不十分、0.5 ～ 0.75 の値の場合は中程度の一致、0.75 ～ 0.9 の値の場合は良好な一致、0.90 を超える値の場合は良好な一致。
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学習完了までに平均1年
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相互相関係数
時間枠：学習完了までに平均1年
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両方のシステム間の相互相関係数 (CCC) を使用して、歩行サイクル中の角度の類似性を評価しました。
CCC 値は次のように解釈されました。-0.3 と 0.3 の間の値は弱い結合または結合なし、0.3 と 0.7 または -0.7 と -0.3 の間の値は中程度の結合、0.7 を超える値または -0.7 未満の値は強い結合です。
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学習完了までに平均1年
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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。
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捜査官
- 主任研究者：Giuseppe Andreoni、IRCCS E.Medea
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 (実際)
2024年5月15日
一次修了 (推定)
2026年9月24日
研究の完了 (推定)
2026年9月24日
試験登録日
最初に提出
2024年8月5日
QC基準を満たした最初の提出物
2024年8月5日
最初の投稿 (実際)
2024年8月9日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年2月27日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年2月25日
最終確認日
2026年2月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。