PosePipe:臨床研究のためのオープンソース人間姿勢推定パイプライン【JST・京大機械翻訳】

Cotton R. James

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215775565293 整理番号：22P0305442

PosePipe:臨床研究のためのオープンソース人間姿勢推定パイプライン【JST・京大機械翻訳】

PosePipe: Open-Source Human Pose Estimation Pipeline for Clinical Research

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発行年： 2022年03月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月16日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

リハビリテーションと運動科学において莫大な価値を提供するかもしれない人間姿勢推定のための機械学習アルゴリズムにおける著しい進展があった。しかし,臨床診療および翻訳研究に対するこれらのツールの日常使用にはいくつかの課題がある。1)侵入に対する高い技術的障壁,2)アルゴリズムの急速な発展空間,3)挑戦的なアルゴリズム相互依存性,4)これらの成分間の複雑なデータ管理要求。これらの障壁を緩和するために,著者らは,臨床文脈で取得したデータに関する最新のアルゴリズムを実行する人間姿勢推定パイプラインを開発した。提案システムは,いくつかのクラスのアルゴリズムの異なった実装を実行でき,それらの相互依存性を容易に取り扱う。これらのアルゴリズムクラスには,主題同定と追跡,2Dキーポイント検出,3D関節位置推定,および身体モデルの姿勢を推定する。このシステムは,ビデオ,中間解析,および各段階における計算のためのデータを管理するためにデータベースを使用する。それはまた,プライバシーを強化するための顔をあいまいにするビデオオーバレイを生成することを含むデータ可視化のためのツールを提供する。本研究の目標は,新しいアルゴリズムを訓練しないが,臨床および翻訳研究に対する切断エッジ人間姿勢推定アルゴリズムの使用を前進させることである。著者らは,このツールが,コミュニティの人々に対して,歩行実験室分析から臨床および治療訪問までの人間の動きの多数のビデオの分析を容易にすることを示す。また,リハビリテーション設定における臨床集団に適用した場合,これらのアルゴリズムの限界を強調した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 人工知能 , 図形・画像処理一般

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