基于人工智能的视频运动学测量在髋关节骨关节炎患者与健康人中准确性及步态异常识别能力的比较研究

《Bioengineering》：Identification of Gait Abnormalities in Patients with Hip Osteoarthritis Using a Monocular Vision 3D Motion Capture System

　　本研究旨在比较髋关节骨关节炎患者与健康人之间使用人工智能的视频运动学测量准确性，并将视频数据估计的步态异常与光学三维动作捕捉数据计算的步态异常进行比较。本研究使用了包含20名髋关节骨关节炎患者和20名健康人的MOCAP和视频数据开放数据集。使用MYoACT应用程序处理视频数据以提取标记点数据。计算了MOCAP和MYoACT数据之间关节角的平均绝对误差。对于髋关节骨关节炎患者，计算了每个关节角的改良步态异常评分，方法是取每位患者的值与健康人平均值的绝对差值在整个步态周期上的平均值，再除以健康人的标准差。两组之间未观察到平均绝对误差的显著差异。在髋关节骨关节炎患者中，改良步态异常评分在MYoACT和MOCAP数据之间未显示显著差异。这些发现表明，基于人工智能的视频运动学测量在髋关节骨关节炎患者与健康人之间显示出没有明显差异的准确性，并具有识别步态异常的能力。