보행 분석을 위한 인공 지능(AI) 활용
2024년 3월 1일 업데이트: Gdansk University of Physical Education and Sport
3면 보행 분석을 위한 모바일 애플리케이션 활용 가능성.
본 연구의 주요 목적은 Vicon 3면 보행 분석 장치(Vicon Motion Capture System Ltd, Oxford, UK)와 이미지 인식 기술 기반 모바일 애플리케이션을 사용하여 수행된 측정의 일관성과 신뢰성을 평가하는 것입니다. 인공 지능.
연구 개요
상태
아직 모집하지 않음
정황
상세 설명
이 연구에는 20~25세의 건강하고 신체적으로 활동적인 사람들 50명이 참여합니다.
참가자들은 반사 마커를 사용하는 Vicon 3면 보행 분석 시스템을 사용하여 움직임 분석을 받게 됩니다.
그들 각각은 10m 길이의 경로를 따라 자연스러운 속도로 6번 걷기를 하며, 이 동안 그들의 걷기에 대한 3면 이미지가 Vicon 시스템에 의해 기록됩니다.
또한 검사 중에 스마트폰 카메라를 사용하여 양쪽 시상면, 양쪽 전면, 30도, 45도, 60도 각도에서 전체 보행 주기를 영상으로 녹화합니다.
카메라를 사용하여 기록된 보행 주기는 이미지 인식 애플리케이션에서 분석되어 하지 관절의 각도 값을 생성합니다.
먼저 Vicon 시스템에서 생성된 값과 시상면 기록의 응용 프로그램을 비교합니다.
그런 다음, 동일한 하지에 대해 양쪽 시상면의 기록에서 애플리케이션에 의해 생성된 값의 일관성이 확인됩니다.
마지막 단계는 Vicon 시스템의 각도 값의 적합성을 60도, 45도, 30도 및 0도 각도에서 기록하여 애플리케이션에서 생성된 데이터와 비교하는 것입니다.
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
50
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Paulina W Ewertowska, PhD
- 전화번호: 0048 500157143
- 이메일: paulina.ewertowska@awf.gda.pl
연구 연락처 백업
- 이름: Łukasz Poniatowski
- 전화번호: 0048 535120640
- 이메일: lukaszponiatowski00@gmail.com
연구 장소
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Pomorskie
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Gdańsk, Pomorskie, 폴란드, 80-336
- Gdansk University of Physical Education and Sport
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
그단스크 체육 및 스포츠 아카데미 학생들,
설명
포함 기준:
- 20~25세의 건강한 사람
제외 기준:
- 정형외과 질환
- 신경질환
- 류마티스 질환
- 지난 6개월 동안 하지의 통증
- 지난 6개월 동안 요추 통증
- 지난 6개월 동안 하지 수술
- 지난 6개월간 척추수술
- 지난 6개월 동안 하지의 근골격계 부상
- 지난 6개월 동안 요추의 근골격 부상
- 과체중 및 비만, BMI 값을 기준으로 결정
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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Vicon 시스템을 통한 보행 분석
기간: 45 분
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보행 분석을 수행하려면 특정 인체 측정 지점에서 피사체에 반사 마커를 부착해야 합니다.
참가자들은 맨발로 10m 길이의 길을 스스로 선택한 편안한 속도로 편안하게 걸어야 합니다(걷기 6회 반복).
경로를 통과하는 각 통로는 발목, 무릎 및 고관절의 각도 값(도)을 생성하는 Vicon 3면 보행 평가 시스템을 사용하여 기록됩니다.
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45 분
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모바일 영상인식 애플리케이션을 통한 보행분석
기간: 45 분
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Vicon 시스템을 사용한 보행 분석 중에 스마트폰 카메라를 사용하여 양쪽 시상면, 양쪽 전면 및 30도, 45도, 60도 각도에서 전체 보행 주기의 비디오 녹화가 이루어집니다.
카메라를 사용하여 기록된 보행 주기는 이미지 인식 애플리케이션에서 분석되어 하지 관절의 각도 값(도)을 생성합니다.
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45 분
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 연구 의자: Paulina W Ewertowska, PhD, Gdansk University of Physical Education and Sport
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
2024년 5월 1일
기본 완료 (추정된)
2024년 7월 1일
연구 완료 (추정된)
2024년 8월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2024년 2월 19일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2024년 2월 28일
처음 게시됨 (실제)
2024년 3월 1일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정된)
2024년 3월 4일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2024년 3월 1일
마지막으로 확인됨
2024년 2월 1일
추가 정보
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