Noggrannhetsjämförelse: Optoelektronisk rörelsefångning och markörlöst system (OPR)
25 februari 2026 uppdaterad av: IRCCS Eugenio Medea
Noggrannhet för markörlös rörelseanalys i jämförelse med optoelektroniskt rörelsefångstsystem
Syftet med denna studie var att bedöma Openpose-tillförlitligheten för att mäta kinematik och spatiotemporala gångparametrar och att utvärdera de tekniska minimikraven.
Denna analys använde video och optoelektronisk motion capture inspelad samtidigt.
Vi bedömde fler av 20 personer med olika motoriska gångnedsättningar
Studieöversikt
Status
Aktiv, inte rekryterande
Betingelser
Detaljerad beskrivning
Markörbaserad optisk rörelsespårning är guldstandarden inom gånganalys, men idag växer markörlösa lösningar snabbt.
Behandling av fysiska funktionsnedsättningar kan förbättras om den stöds med tillförlitlig rörelsefångning.
Dessutom erbjuder användningen av markörlös teknologi många fördelar för att arbeta med pediatriska populationer under olika förhållanden.
I detta dokument bedömer vi Openpose-tillförlitligheten för att mäta kinematik och spatiotemporala gångparametrar och för att utvärdera de tekniska minimikraven., i en population av barn med och utan gångstörningar.
Validering av markörlösa metoder kan öppna vägen för nya motion capture-tekniker och förbättra tillgängligheten för kinematiska mätningar och förbättra behandlingen av fysiska funktionsnedsättningar.
Studietyp
Observationell
Inskrivning (Faktisk)
25
Kontakter och platser
Det här avsnittet innehåller kontaktuppgifter för dem som genomför studien och information om var denna studie genomförs.
Studieorter
-
-
Italy
-
Bosisio Parini, Italy, Italien, 22037
- IRCCS E. Medea
-
-
Deltagandekriterier
Forskare letar efter personer som passar en viss beskrivning, så kallade behörighetskriterier. Några exempel på dessa kriterier är en persons allmänna hälsotillstånd eller tidigare behandlingar.
Urvalskriterier
Åldrar som är berättigade till studier
- Barn
- Vuxen
- Äldre vuxen
Tar emot friska volontärer
Ja
Testmetod
Sannolikhetsprov
Studera befolkning
I denna studie ingår försökspersoner som tidigare har utfört en funktionell motorisk bedömning med SMART DX 100-systemet vid IRCCS vid Eugenio Medea Institute, både friska försökspersoner och patologiska försökspersoner med gångsvårigheter, i åldern över 4 år
Beskrivning
Inklusionskriterier:
- Ålder över 4 år;
- Förmåga att gå självständigt utan gånghjälpmedel och/eller ortoser.
Uteslutningskriterier:
- Oförmåga att gå självständigt och säkert korta sträckor utan gånghjälpmedel och/eller ortoser.
Studieplan
Det här avsnittet ger detaljer om studieplanen, inklusive hur studien är utformad och vad studien mäter.
Hur är studien utformad?
Designdetaljer
Kohorter och interventioner
Grupp / Kohort |
Intervention / Behandling |
|---|---|
|
Friska ämnen
Denna grupp inkluderar friska försökspersoner över 4 år; med förmåga att gå självständigt utan gånghjälpmedel och/eller ortoser.
|
De två videorna utvecklades med OpenPose som returnerar en uppsättning av 25 2D-nyckelpunkterskoordinater för uppskattning av kroppsställning för varje video.
Nyckelpunkter var lokaliserade i relevanta kroppslandmärken och det användes för att bestämma de 2D kartesiska koordinaterna på sagittalplanet och på frontalplanet.
Data som beräknats med rutiner filtrerades och interpolerades i händelse av saknade data.
Med avseende på kinematiska parametrar, mättes segment- och ledvinklarna från de uppskattade särdragspunkterna för varje led.
Spatiotemporala gångparametrar beräknades med användning av successiva hälslag och tå-off-händelser.
De rådata som erhölls från motion capture-systemet bearbetades med Smart Analyzer-mjukvaran (BTS Bioengineering, Milano, Italien).
Först filtrerades 3D-data och interpolerades i händelse av att data saknas under kort tid.
Därefter beräknades rums-temporala parametrar (cykellängd, kadens, gånghastighet, ställningsfas, svingfas, dubbelstödsfas, steglängd och stegbredd) och konventionella kinematiska parametrar för traditionella Davis marköruppsättningsprotokoll.
|
|
Patienter med diagnosen cerebral pares och höger hemiplegi
Denna grupp inkluderar patienter med diagnosen cerebral pares och höger hemiplegi över 4 års ålder; med förmåga att gå självständigt utan gånghjälpmedel och/eller ortoser.
|
De två videorna utvecklades med OpenPose som returnerar en uppsättning av 25 2D-nyckelpunkterskoordinater för uppskattning av kroppsställning för varje video.
Nyckelpunkter var lokaliserade i relevanta kroppslandmärken och det användes för att bestämma de 2D kartesiska koordinaterna på sagittalplanet och på frontalplanet.
Data som beräknats med rutiner filtrerades och interpolerades i händelse av saknade data.
Med avseende på kinematiska parametrar, mättes segment- och ledvinklarna från de uppskattade särdragspunkterna för varje led.
Spatiotemporala gångparametrar beräknades med användning av successiva hälslag och tå-off-händelser.
De rådata som erhölls från motion capture-systemet bearbetades med Smart Analyzer-mjukvaran (BTS Bioengineering, Milano, Italien).
Först filtrerades 3D-data och interpolerades i händelse av att data saknas under kort tid.
Därefter beräknades rums-temporala parametrar (cykellängd, kadens, gånghastighet, ställningsfas, svingfas, dubbelstödsfas, steglängd och stegbredd) och konventionella kinematiska parametrar för traditionella Davis marköruppsättningsprotokoll.
|
|
Patienter med diagnosen cerebral pares och vänster hemiplegi
Denna grupp inkluderar patienter med diagnosen cerebral pares och vänster hemiplegi över 4 års ålder; med förmåga att gå självständigt utan gånghjälpmedel och/eller ortoser.
|
De två videorna utvecklades med OpenPose som returnerar en uppsättning av 25 2D-nyckelpunkterskoordinater för uppskattning av kroppsställning för varje video.
Nyckelpunkter var lokaliserade i relevanta kroppslandmärken och det användes för att bestämma de 2D kartesiska koordinaterna på sagittalplanet och på frontalplanet.
Data som beräknats med rutiner filtrerades och interpolerades i händelse av saknade data.
Med avseende på kinematiska parametrar, mättes segment- och ledvinklarna från de uppskattade särdragspunkterna för varje led.
Spatiotemporala gångparametrar beräknades med användning av successiva hälslag och tå-off-händelser.
De rådata som erhölls från motion capture-systemet bearbetades med Smart Analyzer-mjukvaran (BTS Bioengineering, Milano, Italien).
Först filtrerades 3D-data och interpolerades i händelse av att data saknas under kort tid.
Därefter beräknades rums-temporala parametrar (cykellängd, kadens, gånghastighet, ställningsfas, svingfas, dubbelstödsfas, steglängd och stegbredd) och konventionella kinematiska parametrar för traditionella Davis marköruppsättningsprotokoll.
|
|
Försökspersoner med diagnosen spastisk parapares
Denna grupp inkluderar patienter med diagnosen spastisk parapares över 4 års ålder; med förmåga att gå självständigt utan gånghjälpmedel och/eller ortoser.
|
De två videorna utvecklades med OpenPose som returnerar en uppsättning av 25 2D-nyckelpunkterskoordinater för uppskattning av kroppsställning för varje video.
Nyckelpunkter var lokaliserade i relevanta kroppslandmärken och det användes för att bestämma de 2D kartesiska koordinaterna på sagittalplanet och på frontalplanet.
Data som beräknats med rutiner filtrerades och interpolerades i händelse av saknade data.
Med avseende på kinematiska parametrar, mättes segment- och ledvinklarna från de uppskattade särdragspunkterna för varje led.
Spatiotemporala gångparametrar beräknades med användning av successiva hälslag och tå-off-händelser.
De rådata som erhölls från motion capture-systemet bearbetades med Smart Analyzer-mjukvaran (BTS Bioengineering, Milano, Italien).
Först filtrerades 3D-data och interpolerades i händelse av att data saknas under kort tid.
Därefter beräknades rums-temporala parametrar (cykellängd, kadens, gånghastighet, ställningsfas, svingfas, dubbelstödsfas, steglängd och stegbredd) och konventionella kinematiska parametrar för traditionella Davis marköruppsättningsprotokoll.
|
|
friska barn härmar gester
Denna grupp inkluderar ett urval friska försökspersoner som efterliknar den typiska utseendet av några sjukdomar såsom cerebral pares och autism.
|
De två videorna utvecklades med OpenPose som returnerar en uppsättning av 25 2D-nyckelpunkterskoordinater för uppskattning av kroppsställning för varje video.
Nyckelpunkter var lokaliserade i relevanta kroppslandmärken och det användes för att bestämma de 2D kartesiska koordinaterna på sagittalplanet och på frontalplanet.
Data som beräknats med rutiner filtrerades och interpolerades i händelse av saknade data.
Med avseende på kinematiska parametrar, mättes segment- och ledvinklarna från de uppskattade särdragspunkterna för varje led.
Spatiotemporala gångparametrar beräknades med användning av successiva hälslag och tå-off-händelser.
De kinematiska egenskaperna som beräknas används för att identifiera och räkna antalet tåsteg under gång eller stående
|
Vad mäter studien?
Primära resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
|---|---|---|
|
Absolut fel
Tidsram: Genom avslutad studie, i snitt 1 år
|
Absoluta fel beräknades för kinematikparametrarna och för varje spatiotemporal variabel genom att ta det absoluta värdet efter att ha subtraherat de erhållna värdena med användning av poseskattningsmetoder från värdet som uppmätts med markörbaserad motion capture
|
Genom avslutad studie, i snitt 1 år
|
|
intraklasskorrelationskoefficienter
Tidsram: Genom avslutad studie, i snitt 1 år
|
För att bekräfta huruvida data som erhållits av OpenPose överensstämde med data från det optoelektroniska systemet, beräknade utredarna ICCs (tvåvägs blandade effekter modell, absolut överensstämmelse, genomsnittliga mätningar) mellan spatiotemporala och kinematiska data från båda systemen.
ICC-värdena tolkades enligt följande: dålig överensstämmelse för ICC < 0,5, måttlig överensstämmelse för värden mellan 0,5 och 0,75, bra överensstämmelse för värden mellan 0,75 och 0,9 och utmärkt överensstämmelse för värden större än 0,90.
|
Genom avslutad studie, i snitt 1 år
|
|
korskorrelationskoefficienter
Tidsram: Genom avslutad studie, i snitt 1 år
|
Korskorrelationskoefficienterna (CCC) mellan båda systemen användes för att utvärdera likheten mellan vinklar under gångcykeln.
CCC-värdena tolkades enligt följande: svag eller ingen koppling för värden mellan -0,3 och 0,3, måttlig koppling för värden mellan 0,3 och 0,7 eller -0,7 och -0,3, och stark koppling för värden större än 0,7 eller mindre än -0,7.
|
Genom avslutad studie, i snitt 1 år
|
Samarbetspartners och utredare
Det är här du hittar personer och organisationer som är involverade i denna studie.
Sponsor
Utredare
- Huvudutredare: Giuseppe Andreoni, IRCCS E.Medea
Studieavstämningsdatum
Dessa datum spårar framstegen för inlämningar av studieposter och sammanfattande resultat till ClinicalTrials.gov. Studieposter och rapporterade resultat granskas av National Library of Medicine (NLM) för att säkerställa att de uppfyller specifika kvalitetskontrollstandarder innan de publiceras på den offentliga webbplatsen.
Studera stora datum
Studiestart (Faktisk)
15 maj 2024
Primärt slutförande (Beräknad)
24 september 2026
Avslutad studie (Beräknad)
24 september 2026
Studieregistreringsdatum
Först inskickad
5 augusti 2024
Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna
5 augusti 2024
Första postat (Faktisk)
9 augusti 2024
Uppdateringar av studier
Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)
27 februari 2026
Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna
25 februari 2026
Senast verifierad
1 februari 2026
Mer information
Termer relaterade till denna studie
Nyckelord
Ytterligare relevanta MeSH-villkor
Andra studie-ID-nummer
- GIP1121
Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument
Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt
Nej
Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt
Nej
produkt tillverkad i och exporterad från U.S.A.
Nej
Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .