獲得性脳損傷後の腕の動作異常の主観的評価を自動化するための機械学習

獲得性脳損傷後の腕の動作異常の主観的評価を自動化するための機械学習

画像抽出と分類システムによるABI患者の歩行異常運動の自動化された臨床評価 学術的背景 獲得性脳損傷(Acquired Brain Injury、ABI)後、歩行障害は一般的な身体障害です。ABIには通常、脳卒中と外傷性脳損傷が含まれ、これらの疾患の世界的な発生率は約150万例です。ABI患者の歩行障害は下肢だけでなく、体幹と上肢にも影響を及ぼし、日常生活への参加を制限し、生活の質を大幅に低下させます。機能障害に加えて、これらの明らかな運動異常は美的な問題を引き起こす可能性があり、患者のボディイメージ、自尊心、心理的健康、社会的統合に悪影響を及ぼす可能性があります。 研究動機 従来のABI患者の運動異常評価は、経験豊富な理学療法士による視覚的観察を通じた主観的評価に依存していました。しかし、...