Johns Hopkins Medicine、Kennedy Krieger Institute、およびメリーランド大学の研究によると、新しいポーズ推定ソフトウェアは、スマートフォンやタブレットなどのシンプルなツールを使用して、神経科医とその患者が重要な臨床データを取得するのに役立つ可能性があります。 人間の姿勢推定は、単純な画像やビデオから、肘や指などの人体の特定のランドマークを自動的に検出してラベルを付ける人工知能の一種です。

神経内科医は、患者の運動機能の速度、リズム、範囲を測定するために、指を叩いたり、手を開閉したりするなど、特定の反復運動を患者に行わせることがよくあります。 これらのテストの客観的な評価は、患者の状態の重症度に対する最も正確な洞察を提供し、したがって、治療の決定をより適切に通知します。 ただし、客観的なモーションキャプチャデバイスは、多くの場合、高価であるか、1つのタイプの動きしか測定できません。 したがって、ほとんどの神経内科医は、通常、患者がさまざまなタスクを実行するのを単に観察することによって、患者の運動機能の主観的な評価を行う必要があります。

新しいホプキンス主導の研究は、研究チームによって開発されたポーズ推定ソフトウェアが、動きを実行している患者のビデオ録画の手動のフレームごとの目視検査と同じくらい正確に人間の動きを追跡できるかどうかを見つけようとしました。

「私たちの目標は、複数の四肢にわたる患者の動きを客観的に測定するための、高速で安価で簡単にアクセスできる方法を開発することでした」と、研究の筆頭著者である、ジョンズホプキンス大学医学部およびケネディクリーガー研究所の人間運動科学者。

研究チームには、24歳から33歳までの10人の健康な被験者が、運動機能の評価中に神経科の患者に割り当てられることが多い5つのタスク(指のタップ、手の閉鎖、つま先のタップ、かかとのタップ、手の回転)を実行するスマートフォンのビデオを記録しました。 被験者は4つの異なる速度で各タスクを実行しました。 彼らの動きは、自由に利用できる人間の姿勢推定アルゴリズムを使用して追跡され、評価のためにチームのソフトウェアに送られました。

結果は、5つのタスクすべてにわたって、ソフトウェアが手動検査方法で検出された動きの96%以上を正確に検出したことを示しました。 これらの結果は、場所、使用したスマートフォンの種類、記録方法など、いくつかの変数にわたって保持されました。一部の被験者はスマートフォンを安定した表面に置いて「記録」を押しましたが、他の被験者は家族や友人にデバイスを持ってもらいました。

若くて健康な人々のサンプルからの有望な結果で、研究チームの次のステップは、神経学的ケアを必要とする人々でソフトウェアをテストすることです。 現在、チームは、健康な被験者が実行したのと同じ5つの運動機能タスクを実行しているパーキンソン病の人々のビデオの大規模なサンプルを収集しています。

「スマートフォンやタブレットを持っている人なら誰でも、医師が正常に分析できるビデオを録画できるようにしたいと考えています」とRoemmich氏は言います。 「このポーズ推定ソフトウェアのさらなる開発により、患者が家を離れることなく、最終的に運動評価を実行および分析できるようになりました。」

ストーリーソース:

によって提供される資料 ジョンズホプキンス医学注:コンテンツは、スタイルと長さで編集できます。

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