আন্দোলন এবং অঙ্গবিন্যাস বিশ্লেষণ: ভিডিও এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

লাভ:

• ভিডিও-ভিত্তিক পোজ অনুমানের সরঞ্জামগুলি কী পরিমাপ করতে পারে এবং ফিজিওথেরাপিতে সেগুলি কোথায় ভুল তা বোঝা
• পর্যবেক্ষণমূলক মূল্যায়ন এবং প্রকৃত পরিমাপের সাথে এআই-প্রাপ্ত কোণ, প্রতিসাম্য এবং গতি ডেটা ক্রস-ভ্যালিডেট করার ক্ষমতা
• রোগীর গোপনীয়তা রক্ষা করার সময়, পরিমাপের ত্রুটি এবং সীমাগুলি জেনে ভিডিও বিশ্লেষণের প্রতিবেদন করার ক্ষমতা

শারীরিক থেরাপিস্টের চোখ একজন রোগী কীভাবে হাঁটে, স্কোয়াট করে, তার হাত বাড়ায় তা দেখে অনেক কিছু বলে। সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এই চোখকে সমর্থন করার জন্য একটি নতুন টুল চালু করেছে: ভঙ্গি অনুমান; সফ্টওয়্যার যা ভিডিও বা ফটোতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে মানবদেহের জয়েন্টগুলি চিহ্নিত করে এবং কোণ, দূরত্ব এবং প্রতিসাম্য গণনা করে। এটি একটি ফোন ক্যামেরা দিয়ে তোলা একটি স্কোয়াটিং ভিডিও থেকে হাঁটু কোণ এবং একটি হাঁটার ভিডিও থেকে ধাপের প্রতিসাম্য অনুমান করতে পারে। এটি একটি শক্তিশালী সহায়তা, তবে এতে গুরুতর পরিমাপের ত্রুটিও রয়েছে। এই ইউনিটে আপনি শিখবেন কী পোজ অনুমান পরিমাপ করতে পারে, কোথায় এটি ভুল এবং কীভাবে নিরাপদে এর আউটপুট যাচাই করা যায়।

ভঙ্গি অনুমান কি করে এবং এটি কি করতে পারে না?

ভঙ্গি অনুমান করার সরঞ্জামগুলি একটি ছবিতে শরীরের বিন্দুগুলি (যেমন কাঁধ, কনুই, নিতম্ব, হাঁটু, গোড়ালি) সনাক্ত করে এবং তাদের থেকে জয়েন্ট কোণ, শরীরের কাত এবং প্রতিসাম্য পার্থক্যের মতো মানগুলি গণনা করে। এটি সময়ের সাথে সাথে পুনরাবৃত্ত আন্দোলনের তুলনা করার জন্য, রোগীকে চাক্ষুষ প্রতিক্রিয়া প্রদান এবং একটি রুক্ষ স্ক্যান প্রদানের জন্য দরকারী। উদাহরণস্বরূপ, একজন রোগীর স্কোয়াট গভীরতা সপ্তাহে সপ্তাহে বৃদ্ধি করা অনুপ্রেরণাদায়ক।

যাইহোক, পোজ অনুমান ক্লিনিকাল পরিমাপ প্রতিস্থাপন করে না। ক্যামেরার কোণ পরিবর্তন হলে, কোণের মান পরিবর্তিত হয়; আলগা পোশাক জয়েন্ট লুকায়; খারাপ আলো মডেলকে বিভ্রান্ত করে; একটি দ্বি-মাত্রিক (2D) ভিডিও থেকে একটি ত্রি-মাত্রিক (3D) গতি এক্সট্রাপোলেট করা সহজাতভাবে ভুল (ঘূর্ণন এবং গভীরতা হারিয়ে গেছে)। একটি গনিওমিটার দিয়ে পরিমাপ (ক্লিনিকাল যন্ত্র যা জয়েন্ট কোণ পরিমাপ করে) এখনও রেফারেন্স। এক্সপোজার অনুমান আপনাকে "প্রায়" বলে; এটা "নিশ্চিতভাবে" বলে না।

সতর্কতা: ভঙ্গি অনুমানের ফলে একটি কোণ মান একটি অফিসিয়াল ক্লিনিকাল পরিমাপ নয়। প্রতিবেদনে লেখার আগে একটি গনিওমিটার বা মানসম্মত শর্তে একটি বৈধ পদ্ধতির সাথে নিশ্চিত করুন। "AI said 47°" বাক্যটি ক্লিনিক্যাল প্রমাণ নয়।

পরিমাপ ত্রুটির উৎস

ভঙ্গি অনুমানের নির্ভুলতাকে প্রভাবিত করে এমন কারণগুলি জানা সঠিকভাবে আউটপুট পড়ার মূল চাবিকাঠি।

ত্রুটির উৎস

প্রভাব

কমানোর উপায়

ক্যামেরা কোণ

কোণ মান উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তন করে

ক্যামেরাটিকে স্থির এবং গতির সমতলে লম্ব রাখুন

জামাকাপড়

যৌথ বিন্দু লুকান/নাড়ান

টাইট বা ফর্ম-ফিটিং পোশাক, ল্যান্ডমার্ক

আলো

মডেল পয়েন্ট মিস

ভাল, অভিন্ন আলো; কোন ছায়া

2D-3D ক্ষতি

গভীরতা এবং ঘূর্ণন দেখতে পাচ্ছি না

মাল্টি-এঙ্গেল শুটিং বা সমালোচনামূলক পরিমাপে 3D সিস্টেম

দূরত্ব/রেজোলিউশন

কম রেজোলিউশন ত্রুটি বাড়ায়

সম্পূর্ণ শরীর দৃশ্যমান, যথেষ্ট রেজোলিউশন

ধাপে ধাপে: নিরাপদে ভিডিও বিশ্লেষণ করা

1. সম্মতি পান। রোগীকে ব্যাখ্যা করুন যে একটি ভিডিও নেওয়া হবে, এটি কীভাবে সংরক্ষণ করা হবে এবং এর উদ্দেশ্য এবং স্পষ্ট সম্মতি পান।
2. মান ঠিক করুন। নিশ্চিত করুন যে ক্যামেরার অবস্থান, দূরত্ব, আলো এবং পোশাক প্রতিটি পরিমাপের জন্য একই (অন্যথায় তুলনা অর্থহীন হয়ে যায়)।
3. টানুন এবং প্রক্রিয়া করুন। টুলটি চালান, আউটপুট কোণ/প্রতিসাম্য মান পান।
4. পর্যবেক্ষণ সঙ্গে ক্রস চেক. আপনার নিজস্ব ক্লিনিকাল পর্যবেক্ষণ কি এআই-এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ? যদি কোনও অমিল থাকে, তবে AI নয়, পর্যবেক্ষণের উপর নির্ভর করুন।
5. একটি গনিওমিটার দিয়ে সমালোচনামূলক মান নিশ্চিত করুন। প্রতিবেদনে অন্তর্ভুক্ত করা হবে এমন প্রতিটি দিক অবশ্যই স্ট্যান্ডার্ড পদ্ধতি ব্যবহার করে যাচাই করতে হবে।
6. সীমা উল্লেখ করে রিপোর্ট করুন। যেমন "এক্সপোজার অনুমান, ত্রুটির ±X মার্জিন সহ।" গোপনীয়তা রক্ষা করুন।

তিনটি ছোট মামলা (সংখ্যায়)

কেস 1 - স্কোয়াট ফলো-আপ। 28 বছর বয়সী রোগী, প্যাটেলোফেমোরাল ব্যথা। প্রথম সপ্তাহের এক্সপোজার অনুমান 62° এ হাঁটু বাঁক দেখায়, গনিওমিটার 68° পরিমাপ করে (6° পার্থক্য, ক্যামেরা সামান্য পাশে ছিল)। ফিজিওথেরাপিস্ট ক্যামেরাটি সংশোধন করেছেন এবং পরবর্তী পরিমাপে পার্থক্যটি 2° এ কমে গেছে। 4 সপ্তাহ পরে, ব্যথা-মুক্ত স্কোয়াটিং গভীরতা উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পায়; রোগীর সাপ্তাহিক তুলনা ভিডিওটি অনুপ্রেরণাদায়ক ছিল।

কেস 2 — গাইট সিমেট্রি ফ্যালাসি। হাঁটু প্রতিস্থাপনের পর 60 বছর বয়সী রোগী। ভঙ্গি অনুমান 18% ধাপের দৈর্ঘ্যের অসমতা রিপোর্ট করেছে। কিন্তু রোগীর ব্যাগি প্যান্ট পরা ছিল এবং ক্যামেরাটি করিডোরে ছিল (কোণটি স্থির নয়)। আঁটসাঁট পোশাক এবং একটি স্থির ক্যামেরা সহ পুনরায় শ্যুটে, অসামঞ্জস্য ছিল 7%। পাঠ: খারাপ অবস্থা ত্রুটি দ্বিগুণ করতে পারে; এটি একটি ত্রুটি হবে যদি ক্লিনিকাল সিদ্ধান্তটি প্রথম ভুল মানের উপর ভিত্তি করে করা হয়।

কেস 3 - কাঁধের উচ্চতা। 50 বছর বয়সে ফ্রোজেন শোল্ডার। 2D ভিডিও অপহরণকে বেশি করে দেখায় কারণ বাহুটি সামনের দিকে ছিল (বাহুটি ঠিক পার্শ্বীয় সমতলে ছিল না)। ফিজিওথেরাপিস্ট গনিওমিটার দিয়ে 95° পরিমাপ করেছেন এবং বলেছেন AI 112°। রিপোর্টে গনিওমিটারের মান লেখা ছিল, AI মান শুধুমাত্র ট্রেন্ড ট্র্যাকিংয়ের জন্য ব্যবহার করা হয়েছিল।

দুর্বল প্রম্পট / শক্তিশালী প্রম্পট

এখানে, "প্রম্পট" হল টেক্সট যা টুল এবং ফলাফল উভয়ই ব্যাখ্যা করে।

দুর্বল: "এই ভিডিও থেকে, রোগীর হাঁটুর কোণ বলুন এবং রিপোর্টে লিখুন।"

পরিমাপের শর্ত, ত্রুটির মার্জিন এবং যাচাই উপেক্ষা করে; একটি ভুল মান আনুষ্ঠানিক করতে পারে।

Güçlü: "এই ভঙ্গি অনুমান আউটপুটে হাঁটু বাঁকানো কোণটি মন্তব্য করুন। ক্যামেরার কোণ, পোশাক এবং 2D সীমানার কারণে ত্রুটির সম্ভাব্য উত্সগুলি তালিকাভুক্ত করুন। মানটিকে 'আনুমানিক' হিসাবে লেবেল করুন এবং নির্দেশ করুন যে এটি একটি গনিওমিটার দিয়ে নিশ্চিত করা উচিত। ক্লিনিকাল সিদ্ধান্তের সুপারিশ করুন।"

চারটি অনুলিপিযোগ্য টেমপ্লেট

টাস্ক: এক্সপোজার অনুমানের আউটপুট ব্যাখ্যা করুন (ক্লিনিকাল পরিমাপ হিসাবে নয়)। ডেটা: [কোণ/প্রতিসাম্য মান + শুটিং শর্ত: ক্যামেরা, দূরত্ব, আলো, পোশাক] আমি চাই: (1) মানগুলির সারাংশ, (2) ত্রুটির সম্ভাব্য উত্স, (3) যে মানগুলির জন্য গনিওমিটার নিশ্চিতকরণ প্রয়োজন, (4) লেবেল "আনুমানিক"। সিদ্ধান্ত নেবেন না, শুধু ব্যাখ্যা করুন এবং যাচাইকরণের পরামর্শ দিন।

টাস্ক: স্ট্যান্ডার্ড অধিগ্রহণ প্রোটোকল চেকলিস্ট তৈরি করুন। প্রসঙ্গ: [গতি পরিমাপ করা হবে, যেমন squatting / কাঁধ অপহরণ / হাঁটা] আমি চাই: ক্যামেরা অবস্থান, দূরত্ব, কোণ, আলো, পোশাক, এবং পুনরাবৃত্তিযোগ্যতার জন্য একটি আইটেমাইজড চেকলিস্ট। তুলনামূলক পরিমাপের জন্য।

টাস্ক: দুটি ভিন্ন সেশন থেকে এক্সপোজার ডেটা তুলনা করুন। ডেটা: সেশন 1 [মান] / সেশন 2 [মান] / শর্ত একই: [হ্যাঁ/না] আমি চাই: পরিবর্তনের সারাংশ + পরিমাপ ত্রুটি বা প্রকৃত অগ্রগতির কারণে পরিবর্তন হতে পারে কিনা সতর্কতা। শর্ত ভিন্ন হলে, তুলনা বাতিল করুন।

টাস্ক: রোগীর জন্য সরল ভাষায় অনুসন্ধান করা ভিডিও বিশ্লেষণ অনুবাদ করুন। ফাইন্ডিং: [প্রযুক্তিগত কোণ/প্রতিসাম্য সারাংশ] নিয়ম: অনুপ্রাণিত কিন্তু ছোট করে বলা, "আনুমানিক পরিমাপ" বলুন, ভয় তৈরি করবেন না, কেবল পরবর্তী ধাপ ব্যাখ্যা করুন।

টিপ: এক্সপোজার অনুমানের সবচেয়ে শক্তিশালী ব্যবহার হল প্রবণতা, পরম মান নয়। একই স্ট্যান্ডার্ড অবস্থায় সপ্তাহে সপ্তাহে পরিবর্তন দেখা এককালীন "নিশ্চিত" কোণ দাবি করার চেয়ে অনেক বেশি নির্ভরযোগ্য এবং প্রেরণাদায়ক।

চাক্ষুষ প্রতিক্রিয়া অনুপ্রেরণামূলক মান

যদিও ভঙ্গি অনুমানের পরিমাপের নির্ভুলতা বিতর্কিত, রোগীকে চাক্ষুষ প্রতিক্রিয়া প্রদানের ক্ষেত্রে এর মূল্য মহান। যখন একজন রোগী তাদের স্কোয়াট গভীরতা বা বাহুর উচ্চতা সপ্তাহে সপ্তাহে বৃদ্ধির পাশাপাশি চিত্রগুলি দেখে, তখন তারা "আপনি অগ্রসর হচ্ছেন" এর একটি বিমূর্ত বাক্যের চেয়ে অনেক বেশি জোরালোভাবে অনুপ্রাণিত হন। এটি আচরণগত বিজ্ঞানের নীতির উপর ভিত্তি করে যে বাস্তব এবং দৃশ্যমান অগ্রগতি প্রতিশ্রুতি বাড়ায়। একই ভিজ্যুয়াল রোগীর কাছে একটি ভুল নড়াচড়ার ধরণ (যেমন, স্কোয়াট করার সময় হাঁটু পিছলে যাওয়া) প্রদর্শন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে; রোগী বাইরে থেকে দেখে তার নিজের গতিবিধি আরও সহজে সংশোধন করতে শেখে। তবে এখানেও নিয়মটি রয়ে গেছে: ভিজ্যুয়ালকে একটি প্রেরণামূলক এবং শিক্ষার হাতিয়ার হিসাবে ব্যবহার করুন, সুনির্দিষ্ট ক্লিনিকাল পরিমাপের দাবি হিসাবে নয়। রোগীকে বলা "এটি একটি আনুমানিক পরিমাপ, এটি আপনার প্রবণতা দেখায়" সততা এবং বিশ্বাস বজায় রাখে।

টিপ: রোগীর নিজস্ব ইতিহাসের সাথে তুলনার ভিত্তিতে ভিজ্যুয়াল ফিডব্যাক তৈরি করুন, পরম সংখ্যার উপর নয়। বার্তাটি "গত সপ্তাহের চেয়ে গভীরতর এবং আরও সারিবদ্ধ" বার্তাটি "হাঁটু বাঁকানো 68°" বার্তার চেয়ে নিরাপদ এবং আরও প্রেরণাদায়ক।

সাধারণ ভুল

• একটি ক্লিনিকাল পরিমাপের জন্য এআই কোণকে ভুল করা। ভঙ্গি অনুমান হল অনুমান; গনিওমিটার হল রেফারেন্স।
• মানসম্মত শর্ত নয়। বিভিন্ন ক্যামেরা/লাইট/পোশাকের সাথে তোলা ভিডিওর তুলনা করা বিভ্রান্তিকর।
• 2D সীমা ভুলে যাওয়া। 2D ভিডিও ঘূর্ণন এবং গভীরতা জড়িত আন্দোলনে গুরুতর ত্রুটি দেয়।
• সম্মতি না পাওয়া। রোগীর ভিডিও বিশেষ তথ্য; স্পষ্ট সম্মতি এবং নিরাপদ সঞ্চয়স্থান অপরিহার্য।
• পর্যবেক্ষণ অকার্যকর করতে. যদি এআই ক্লিনিকাল পর্যবেক্ষণের সাথে বিরোধিতা করে, তবে পর্যবেক্ষণে বিশ্বাস করুন, তারপরে কারণ অনুসন্ধান করুন।
• নিরাপত্তাহীনভাবে ভিডিও সংরক্ষণ করা হচ্ছে। শনাক্তযোগ্য রোগীর ভিডিও ক্লাউডে অরক্ষিত রাখা একটি KVKK লঙ্ঘন।

সংক্ষেপে

ভিডিও-ভিত্তিক ভঙ্গি অনুমান গতি ট্র্যাকিং এবং তুলনা করার জন্য এবং রোগীকে চাক্ষুষ প্রতিক্রিয়া দেওয়ার জন্য একটি মূল্যবান সহায়তা; যাইহোক, ক্যামেরার কোণ, পোশাক, আলো এবং 2D-3D ক্ষতির কারণে এটি পরিমাপ ত্রুটির প্রবণতা রয়েছে। আউটপুটকে একটি "অনুমান" হিসাবে বিবেচনা করুন, শর্তগুলি মানক করুন, একটি গনিওমিটার দিয়ে সমালোচনামূলক মান যাচাই করুন এবং ট্রেন্ড ট্র্যাকিংয়ের জন্য সর্বাধিক ব্যবহার করুন৷ রোগীর ভিডিও ব্যক্তিগত তথ্য; অনুমোদন এবং নিরাপদ স্টোরেজ বাধ্যতামূলক।

আবেদন টাস্ক

একটি আন্দোলন চয়ন করুন (স্কোয়াট, কাঁধ অপহরণ, বা হাঁটা)। দ্বিতীয় টেমপ্লেট সহ স্ট্যান্ডার্ড শুটিং চেকলিস্ট তৈরি করুন। অনুমান করুন যে একই আন্দোলনকে একবার আদর্শ উপায়ে "শট" করা হয়েছিল, একবার ইচ্ছাকৃতভাবে খারাপ পরিস্থিতিতে (সাইড ক্যামেরা, ঢিলেঢালা পোশাক) এবং প্রথম টেমপ্লেটটি দুটি আউটপুটের মধ্যে পার্থক্য ব্যাখ্যা করে। গনিওমিটার দিয়ে কোন মানের নিশ্চিতকরণ প্রয়োজন তা চিহ্নিত করুন।

চেকলিস্ট

• [ ] আমি রোগীর ভিডিওর জন্য সুস্পষ্ট সম্মতি পেয়েছি এবং এটি সুরক্ষিত রেখেছি।
• [ ] আমি শ্যুটিংয়ের অবস্থার মানসম্মত করেছি (ক্যামেরা, দূরত্ব, আলো, পোশাক)।
• [ ] আমি AI কোণটিকে "আনুমানিক" হিসাবে লেবেল করেছি এবং এটিকে একটি সরকারী পরিমাপ হিসাবে বিবেচনা করিনি।
• আমি আমার ক্লিনিকাল পর্যবেক্ষণের সাথে ক্রস-চেক করেছি।
• [ ] আমি একটি গনিওমিটার দিয়ে প্রতিবেদনে অন্তর্ভুক্ত করা সমালোচনামূলক মানগুলি নিশ্চিত করেছি।
• [ ] আমি বেশিরভাগই ট্রেন্ড ট্র্যাকিংয়ের জন্য এক্সপোজার ডেটা ব্যবহার করেছি, এককালীন নির্দিষ্ট দাবি করিনি।