歩行中の視覚のディープラーニングを用いた転倒リスク評価の強化
はじめに 転倒事故は複数の臨床群で一般的であり、通常のリスク評価には個人の歩行の視覚的観察が含まれます。しかし、歩行の観察評価は通常、転倒リスクを増加させる可能性のある欠陥を特定するために、実験室内で個人に標準化された歩行プロトコルテストを行うことに限定されており、微妙な欠陥は観察されにくい可能性があります。そのため、客観的な方法(例えば慣性計測ユニット、IMUs)は、高解像度の歩行特性を定量的に分析するのに有用であり、微妙な違いを捉えることで転倒リスク評価の情報量を向上させるのに役立ちます。しかし、IMUのみに依存した歩行の器械化分析には限界があり、参加者の行動や環境の詳細(例えば障害物)を考慮していません。ビデオアイトラッカーは、頭部と目の動きを記録することで、人々が頭部と目の動きに基づ...