Sztuczna inteligencja w analizie kinematyki
1 lipca 2022 zaktualizowane przez: Zhou Mouwang, Peking University Third Hospital
Badania zastosowań technologii wykrywania punktów kluczowych sztucznej inteligencji w analizie kinematyki
- Ustanowienie zestawów danych. Prywatny zestaw danych zawiera odpowiednie parametry, w tym wideo przedstawiające chód badanego oraz standardowe metody analizy kinematycznej;
- Opracuj nowe modele. W oparciu o publiczne i prywatne zestawy danych dalej rozwijany jest model analizy kinematycznej wykrywania punktów kluczowych człowieka.
- Przetestuj nowy model. Porównując parametry z metodą standardową zweryfikowano dokładność modelu i otrzymano model analizy kinematycznej sztucznej inteligencji z dokładnością powyżej 98%
Przegląd badań
Status
Jeszcze nie rekrutacja
Warunki
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
Model wykrywania punktów kluczowych sztucznej inteligencji ma głównie tradycyjny algorytm, algorytm „odgórny” i algorytm „oddolny” trzy metody, trzy metody mają zalety.
Projekt ten będzie kompleksowo wykorzystywał powyższe trzy metody do przeprowadzania debugowania algorytmów i parametrów w zbiorze danych publicznych oraz testowania w zbiorze danych prywatnych, tak aby uzyskać najbardziej odpowiednią metodę rozpoznawania kluczowych punktów człowieka do analizy chodu
Typ studiów
Obserwacyjny
Zapisy (Oczekiwany)
30
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Mouwang Zhou
- Numer telefonu: 13910092892
- E-mail: zhoumouwang@outlook.com
Kryteria uczestnictwa
Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
18 lat do 75 lat (Dorosły, Starszy dorosły)
Akceptuje zdrowych ochotników
Nie
Płeć kwalifikująca się do nauki
Wszystko
Metoda próbkowania
Próbka bez prawdopodobieństwa
Badana populacja
Osoby o normalnym chodzie i osoby o nienormalnym chodzie
Opis
Kryteria przyjęcia:
- 1. Nieprawidłowy chód.
- Potrafi samodzielnie przejść 6 m lub więcej.
- Starsze niż 18 lat.
Kryteria wyłączenia:
- Złamanie może ulec pogorszeniu podczas chodzenia w ostrej fazie lub we wczesnym okresie pooperacyjnym. Masz serce, płuca, wątrobę i nerki I inne poważne choroby, stopień wydolności serca wyższy niż STOPIEŃ I (NYHA), niewydolność oddechową i inne objawy lub Sprawdź wyniki.
- Stan psychiczny i psychiczny nie może współpracować z zakończeniem eksperymentu.
- Wysokie ryzyko upadków (wynik Berga ≤20)
- Urządzenia do analizy kinematyki chodu nie mogą być używane razem.
Plan studiów
Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Modele obserwacyjne: Kontrola przypadków
- Perspektywy czasowe: Przekrojowe
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Normalne przedmioty
Analiza chodu sztuczną inteligencją i metodami tradycyjnymi
|
Model wykrywania punktów kluczowych sztucznej inteligencji ma głównie tradycyjny algorytm, algorytm „odgórny” i algorytm „oddolny” trzy metody, trzy metody mają zalety.
Projekt ten będzie kompleksowo wykorzystywał powyższe trzy metody do przeprowadzania debugowania algorytmów i parametrów w zbiorze danych publicznych oraz testowania w zbiorze danych prywatnych, tak aby uzyskać najbardziej odpowiednią metodę rozpoznawania kluczowych punktów człowieka do analizy chodu
|
|
Osoby z nieprawidłowym chodem
Analiza chodu sztuczną inteligencją i metodami tradycyjnymi
|
Model wykrywania punktów kluczowych sztucznej inteligencji ma głównie tradycyjny algorytm, algorytm „odgórny” i algorytm „oddolny” trzy metody, trzy metody mają zalety.
Projekt ten będzie kompleksowo wykorzystywał powyższe trzy metody do przeprowadzania debugowania algorytmów i parametrów w zbiorze danych publicznych oraz testowania w zbiorze danych prywatnych, tak aby uzyskać najbardziej odpowiednią metodę rozpoznawania kluczowych punktów człowieka do analizy chodu
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Parametry związane z chodem
Ramy czasowe: 30 minut
|
Częstotliwość kroków/tempo/cykl chodu/długość kroku
|
30 minut
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Sponsor
Daty zapisu na studia
Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Oczekiwany)
10 lipca 2022
Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)
29 lipca 2022
Ukończenie studiów (Oczekiwany)
30 sierpnia 2022
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
3 czerwca 2022
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
1 lipca 2022
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
5 lipca 2022
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
5 lipca 2022
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
1 lipca 2022
Ostatnia weryfikacja
1 lipca 2022
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Inne numery identyfikacyjne badania
- M2021231
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .