ಚಲನೆ ಮತ್ತು ಭಂಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ವೀಡಿಯೊ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ

ಲಾಭಗಳು:

• ವೀಡಿಯೋ-ಆಧಾರಿತ ಭಂಗಿ ಅಂದಾಜಿನ ಪರಿಕರಗಳು ಏನನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವು ಭೌತಚಿಕಿತ್ಸೆಯಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
• ವೀಕ್ಷಣಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಮಾಪನದೊಂದಿಗೆ AI- ಪಡೆದ ಕೋನ, ಸಮ್ಮಿತಿ ಮತ್ತು ಚಲನೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ರೋಗಿಯ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವಾಗ ವೀಡಿಯೊ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಮಾಪನ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು

ದೈಹಿಕ ಚಿಕಿತ್ಸಕನ ಕಣ್ಣು ರೋಗಿಯು ಹೇಗೆ ನಡೆಯುತ್ತಾನೆ, ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ, ಅವನ ತೋಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಎತ್ತುತ್ತಾನೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡುವ ಮೂಲಕ ಬಹಳಷ್ಟು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಈ ಕಣ್ಣನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಹೊಸ ಸಾಧನವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದೆ: ಭಂಗಿ ಅಂದಾಜು; ವೀಡಿಯೊ ಅಥವಾ ಫೋಟೋದಲ್ಲಿ ಮಾನವ ದೇಹದ ಕೀಲುಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ಕೋನ, ದೂರ ಮತ್ತು ಸಮ್ಮಿತಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್. ಇದು ಫೋನ್ ಕ್ಯಾಮರಾದಿಂದ ತೆಗೆದ ಸ್ಕ್ವಾಟಿಂಗ್ ವೀಡಿಯೊದಿಂದ ಮೊಣಕಾಲಿನ ಕೋನವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ವಾಕಿಂಗ್ ವೀಡಿಯೊದಿಂದ ಹಂತದ ಸಮ್ಮಿತಿಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ಸಹಾಯವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಗಂಭೀರ ಅಳತೆ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ನೀವು ಯಾವ ಭಂಗಿಯ ಅಂದಾಜನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದು, ಅದು ಎಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ.

ಭಂಗಿ ಅಂದಾಜು ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಏನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ?

ಭಂಗಿ ಅಂದಾಜು ಉಪಕರಣಗಳು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ದೇಹದ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು (ಭುಜ, ಮೊಣಕೈ, ಸೊಂಟ, ಮೊಣಕಾಲು, ಪಾದದಂತಹವು) ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳಿಂದ ಜಂಟಿ ಕೋನ, ದೇಹದ ಓರೆ ಮತ್ತು ಸಮ್ಮಿತಿಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸದಂತಹ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಚಲನೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು, ರೋಗಿಗೆ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಒರಟು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಾರದಿಂದ ವಾರಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ರೋಗಿಯ ಸ್ಕ್ವಾಟ್ ಆಳವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಭಂಗಿ ಅಂದಾಜು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಾಪನವನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಕ್ಯಾಮರಾ ಕೋನವು ಬದಲಾದರೆ, ಕೋನ ಮೌಲ್ಯವು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ; ಸಡಿಲವಾದ ಬಟ್ಟೆ ಜಂಟಿಯನ್ನು ಮರೆಮಾಡುತ್ತದೆ; ಕೆಟ್ಟ ಬೆಳಕು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ; ಎರಡು ಆಯಾಮದ (2D) ವೀಡಿಯೊದಿಂದ ಮೂರು ಆಯಾಮದ (3D) ಚಲನೆಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ತಪ್ಪಾಗಿದೆ (ತಿರುಗುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವು ಕಳೆದುಹೋಗುತ್ತದೆ). ಗೊನಿಯೊಮೀಟರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮಾಪನ (ಜಂಟಿ ಕೋನವನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಉಪಕರಣ) ಇನ್ನೂ ಉಲ್ಲೇಖವಾಗಿದೆ. ಮಾನ್ಯತೆ ಅಂದಾಜು ನಿಮಗೆ "ಅಂದಾಜು" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ; ಇದು "ಖಚಿತವಾಗಿ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಭಂಗಿ ಅಂದಾಜಿನ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಕೋನ ಮೌಲ್ಯವು ಅಧಿಕೃತ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಾಪನವಲ್ಲ. ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಬರೆಯುವ ಮೊದಲು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಗೊನಿಯೊಮೀಟರ್ ಅಥವಾ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದ ವಿಧಾನವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿ. "AI ಹೇಳಿದರು 47°" ಎಂಬ ವಾಕ್ಯವು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಾಕ್ಷ್ಯವಲ್ಲ.

ಮಾಪನ ದೋಷದ ಮೂಲಗಳು

ಭಂಗಿ ಅಂದಾಜಿನ ನಿಖರತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಓದುವ ಕೀಲಿಯಾಗಿದೆ.

ದೋಷದ ಮೂಲ

ಪರಿಣಾಮ

ಕಡಿತ ಮಾರ್ಗ

ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕೋನ

ಕೋನ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ

ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಚಲನೆಯ ಸಮತಲಕ್ಕೆ ಲಂಬವಾಗಿ ಇರಿಸಿ

ಬಟ್ಟೆ

ಜಂಟಿ ಬಿಂದುವನ್ನು ಮರೆಮಾಡುತ್ತದೆ / ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ

ಬಿಗಿಯಾದ ಅಥವಾ ರೂಪಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಬಟ್ಟೆ, ಹೆಗ್ಗುರುತುಗಳು

ಬೆಳಕು

ಮಾದರಿಯು ಅಂಕಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ

ಉತ್ತಮ, ಏಕರೂಪದ ಬೆಳಕು; ನೆರಳು ಇಲ್ಲ

2D-3D ನಷ್ಟ

ಆಳ ಮತ್ತು ತಿರುಗುವಿಕೆಯನ್ನು ನೋಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ

ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾಪನದಲ್ಲಿ ಮಲ್ಟಿ-ಆಂಗಲ್ ಶೂಟಿಂಗ್ ಅಥವಾ 3D ಸಿಸ್ಟಮ್

ದೂರ/ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್

ಕಡಿಮೆ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ದೋಷವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ

ಪೂರ್ಣ ದೇಹ ಗೋಚರಿಸುತ್ತದೆ, ಸಾಕಷ್ಟು ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು

1. ಒಪ್ಪಿಗೆ ಪಡೆಯಿರಿ. ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುವುದು, ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ರೋಗಿಗೆ ವಿವರಿಸಿ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಒಪ್ಪಿಗೆಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಿ.
2. ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಅಳತೆಗೆ ಕ್ಯಾಮರಾ ಸ್ಥಾನ, ದೂರ, ಬೆಳಕು ಮತ್ತು ಬಟ್ಟೆ ಒಂದೇ ಆಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ (ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಹೋಲಿಕೆ ಅರ್ಥಹೀನವಾಗುತ್ತದೆ).
3. ಎಳೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿ. ಟೂಲ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ, ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಕೋನ/ಸಮ್ಮಿತಿ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ.
4. ವೀಕ್ಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಕ್ರಾಸ್ ಚೆಕ್. ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅವಲೋಕನವು AI ಯೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆಯೇ? ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದ್ದಲ್ಲಿ, AI ಅಲ್ಲ, ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ.
5. ಗೊನಿಯೊಮೀಟರ್ನೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿ. ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಗುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.
6. ಮಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ವರದಿ ಮಾಡಿ. "ಎಕ್ಸ್‌ಪೋಶರ್ ಅಂದಾಜು, ದೋಷದ ±X ಮಾರ್ಜಿನ್‌ನೊಂದಿಗೆ." ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಿ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು (ಸಂಖ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ)

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಸ್ಕ್ವಾಟ್ ಫಾಲೋ-ಅಪ್. 28 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ ರೋಗಿ, patellofemoral ನೋವು. ಮೊದಲ ವಾರದ ಮಾನ್ಯತೆ ಅಂದಾಜು 62 ° ನಲ್ಲಿ ಮೊಣಕಾಲಿನ ಬಾಗುವಿಕೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಿದೆ, ಗೊನಿಯೊಮೀಟರ್ 68 ° (6 ° ವ್ಯತ್ಯಾಸ, ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಸ್ವಲ್ಪ ಬದಿಗೆ ಇತ್ತು). ಭೌತಚಿಕಿತ್ಸಕ ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿದರು, ಮತ್ತು ನಂತರದ ಅಳತೆಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು 2 ° ಗೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. 4 ವಾರಗಳ ನಂತರ, ನೋವು-ಮುಕ್ತ ಸ್ಕ್ವಾಟಿಂಗ್ ಆಳವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ; ರೋಗಿಗೆ ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ಹೋಲಿಕೆ ವೀಡಿಯೊ ಪ್ರೇರೇಪಿಸಿತು.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ನಡಿಗೆ ಸಮ್ಮಿತಿ ತಪ್ಪು. ಮೊಣಕಾಲು ಬದಲಿ ನಂತರ 60 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ ರೋಗಿಯು. ಭಂಗಿ ಅಂದಾಜು 18% ಹಂತದ ಉದ್ದದ ಅಸಿಮ್ಮೆಟ್ರಿಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಿದೆ. ಆದರೆ ರೋಗಿಯು ಜೋಲಾಡುವ ಪ್ಯಾಂಟ್ ಧರಿಸಿದ್ದರು ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕಾರಿಡಾರ್‌ನಲ್ಲಿತ್ತು (ಕೋನವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ). ಬಿಗಿಯಾದ ಬಟ್ಟೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರ ಕ್ಯಾಮೆರಾದೊಂದಿಗೆ ಮರು-ಶೂಟ್ನಲ್ಲಿ, ಅಸಿಮ್ಮೆಟ್ರಿಯು 7% ಆಗಿತ್ತು. ಪಾಠ: ಕೆಟ್ಟ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ದೋಷವನ್ನು ದ್ವಿಗುಣಗೊಳಿಸಬಹುದು; ಮೊದಲ ತಪ್ಪಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾಡಿದರೆ ಅದು ದೋಷವಾಗಿದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಭುಜದ ಎತ್ತರ. 50 ನೇ ವಯಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ಹೆಪ್ಪುಗಟ್ಟಿದ ಭುಜ. 2D ವೀಡಿಯೊವು ಅಪಹರಣವನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ತೋಳು ಮುಂದಕ್ಕೆ ಇತ್ತು (ತೋಳು ನಿಖರವಾಗಿ ಪಾರ್ಶ್ವದ ಸಮತಲದಲ್ಲಿ ಇರಲಿಲ್ಲ). ಭೌತಚಿಕಿತ್ಸಕರು ಗೊನಿಯೋಮೀಟರ್‌ನೊಂದಿಗೆ 95° ಅಳತೆ ಮಾಡಿದರು ಮತ್ತು AI 112° ಎಂದು ಹೇಳಿದರು. ಗೊನಿಯೊಮೀಟರ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ, AI ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಟ್ರೆಂಡ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಮಾತ್ರ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ಇಲ್ಲಿ, "ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್" ಎನ್ನುವುದು ಉಪಕರಣ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶ ಎರಡನ್ನೂ ಅರ್ಥೈಸುವ ಪಠ್ಯವಾಗಿದೆ.

ದುರ್ಬಲ: "ಈ ವೀಡಿಯೊದಿಂದ, ರೋಗಿಯ ಮೊಣಕಾಲಿನ ಕೋನವನ್ನು ತಿಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ."

ಮಾಪನ ಸ್ಥಿತಿ, ದೋಷದ ಅಂಚು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ; ತಪ್ಪಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಔಪಚಾರಿಕಗೊಳಿಸಬಹುದು.

Güçlü: "ಈ ಭಂಗಿ ಅಂದಾಜು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೊಣಕಾಲಿನ ಬಾಗುವಿಕೆಯ ಕೋನವನ್ನು ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಿ. ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕೋನ, ಬಟ್ಟೆ ಮತ್ತು 2D ಗಡಿಯಿಂದಾಗಿ ದೋಷದ ಸಂಭವನೀಯ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. ಮೌಲ್ಯವನ್ನು 'ಅಂದಾಜು' ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಗೊನಿಯೋಮೀಟರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಸೂಚಿಸಿ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿ."

ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

ಕಾರ್ಯ: ಮಾನ್ಯತೆ ಅಂದಾಜು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ (ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಳತೆಯಾಗಿ ಅಲ್ಲ). ಡೇಟಾ: [ಕೋನ/ಸಮ್ಮಿತೀಯ ಮೌಲ್ಯಗಳು + ಶೂಟಿಂಗ್ ಸ್ಥಿತಿ: ಕ್ಯಾಮೆರಾ, ದೂರ, ಬೆಳಕು, ಬಟ್ಟೆ] ನನಗೆ ಬೇಕು: (1) ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸಾರಾಂಶ, (2) ದೋಷದ ಸಂಭವನೀಯ ಮೂಲಗಳು, (3) ಯಾವ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಗೊನಿಯೊಮೀಟರ್ ದೃಢೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, (4) ಲೇಬಲ್ "ಅಂದಾಜು". ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಡಿ, ಕೇವಲ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ.

ಕಾರ್ಯ: ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸ್ವಾಧೀನ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ.ಸಂದರ್ಭ: [ಅಳೆಯಬೇಕಾದ ಚಲನೆ, ಉದಾ. ಸ್ಕ್ವಾಟಿಂಗ್ / ಭುಜದ ಅಪಹರಣ / ನಡಿಗೆ] ನನಗೆ ಬೇಕು: ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಸ್ಥಾನ, ದೂರ, ಕೋನ, ಬೆಳಕು, ಬಟ್ಟೆ, ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಾಗಿ ಐಟಂ ಮಾಡಿದ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ. ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಅಳತೆಗಾಗಿ.

ಕಾರ್ಯ: ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಸೆಷನ್‌ಗಳಿಂದ ಮಾನ್ಯತೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ. ಡೇಟಾ: ಸೆಷನ್ 1 [ಮೌಲ್ಯಗಳು] / ಸೆಷನ್ 2 [ಮೌಲ್ಯಗಳು] / ಷರತ್ತುಗಳು ಒಂದೇ ಆಗಿವೆ: [ಹೌದು/ಇಲ್ಲ] ನನಗೆ ಬೇಕು: ಬದಲಾವಣೆಯ ಸಾರಾಂಶ + ಬದಲಾವಣೆಯು ಮಾಪನ ದೋಷ ಅಥವಾ ನಿಜವಾದ ಪ್ರಗತಿಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿರಬಹುದೇ ಎಂದು ಎಚ್ಚರಿಕೆ. ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದ್ದರೆ, ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಅಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಿ.

ಕಾರ್ಯ: ವೀಡಿಯೊ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ರೋಗಿಗೆ ಸರಳ ಭಾಷೆಗೆ ಅನುವಾದಿಸಿ. ಫೈಂಡಿಂಗ್: [ತಾಂತ್ರಿಕ ಕೋನ/ಸಮ್ಮಿತೀಯ ಸಾರಾಂಶ] ನಿಯಮ: ಪ್ರೇರೇಪಿಸುವ ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ, ರಾಜ್ಯ "ಅಂದಾಜು ಮಾಪನ", ಭಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಬೇಡಿ, ಮುಂದಿನ ಹಂತವನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ವಿವರಿಸಿ.

ಸಲಹೆ: ಮಾನ್ಯತೆ ಅಂದಾಜಿನ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಬಳಕೆಯು ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಮೌಲ್ಯವಲ್ಲ. ಒಂದೇ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ವಾರದಿಂದ ವಾರಕ್ಕೆ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಒಂದು ಬಾರಿ "ಖಚಿತವಾದ" ಕೋನವನ್ನು ಕ್ಲೈಮ್ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುತ್ತದೆ.

ದೃಶ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರೇರಕ ಮೌಲ್ಯ

ಭಂಗಿ ಅಂದಾಜಿನ ಅಳತೆಯ ನಿಖರತೆಯು ವಿವಾದಾಸ್ಪದವಾಗಿದ್ದರೂ, ರೋಗಿಗೆ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವಲ್ಲಿ ಅದರ ಮೌಲ್ಯವು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ರೋಗಿಯು ತಮ್ಮ ಸ್ಕ್ವಾಟ್ ಆಳ ಅಥವಾ ತೋಳಿನ ಎತ್ತರದ ಅಕ್ಕಪಕ್ಕದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಾರದಿಂದ ವಾರಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ನೋಡಿದಾಗ, ಅವರು "ನೀವು ಪ್ರಗತಿಯಲ್ಲಿರುವಿರಿ" ಎಂಬ ಅಮೂರ್ತ ವಾಕ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬಲವಾಗಿ ಪ್ರೇರೇಪಿಸಲ್ಪಡುತ್ತಾರೆ. ಇದು ವರ್ತನೆಯ ವಿಜ್ಞಾನದ ತತ್ವವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಮತ್ತು ಗೋಚರಿಸುವ ಪ್ರಗತಿಯು ಬದ್ಧತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಅದೇ ದೃಶ್ಯವನ್ನು ರೋಗಿಗೆ ತಪ್ಪಾದ ಚಲನೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ಕ್ವಾಟಿಂಗ್ ಮಾಡುವಾಗ ಮೊಣಕಾಲು ಜಾರಿಬೀಳುವುದು); ರೋಗಿಯು ತನ್ನ ಚಲನೆಯನ್ನು ಹೊರಗಿನಿಂದ ನೋಡಿದಾಗ ಅವುಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಸರಿಪಡಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತಾನೆ. ಆದರೆ ಇಲ್ಲಿಯೂ ನಿಯಮವು ಉಳಿದಿದೆ: ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವನ್ನು ಪ್ರೇರಕ ಮತ್ತು ಬೋಧನಾ ಸಾಧನವಾಗಿ ಬಳಸಿ, ನಿಖರವಾದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಾಪನದ ಹಕ್ಕು ಅಲ್ಲ. ರೋಗಿಗೆ "ಇದು ಅಂದಾಜು ಅಳತೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕತೆ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಸಲಹೆ: ರೋಗಿಯ ಸ್ವಂತ ಇತಿಹಾಸದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮೇಲೆ ಅಲ್ಲ. "ಕಳೆದ ವಾರಕ್ಕಿಂತ ಆಳವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ" ಎಂಬ ಸಂದೇಶವು "ಬೆಂಡ್ ಮೊಣಕಾಲುಗಳು 68°" ಸಂದೇಶಕ್ಕಿಂತ ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರೇರಕವಾಗಿದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಳತೆಗಾಗಿ AI ಕೋನವನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಭಂಗಿ ಅಂದಾಜು ಊಹೆಯಾಗಿದೆ; ಗೊನಿಯೊಮೀಟರ್ ಉಲ್ಲೇಖವಾಗಿದೆ.
• ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ವಿಭಿನ್ನ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು/ಲೈಟ್‌ಗಳು/ಬಟ್ಟೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಚಿತ್ರೀಕರಿಸಿದ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವಂತಿದೆ.
• 2D ಮಿತಿಯನ್ನು ಮರೆತುಬಿಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. 2D ವೀಡಿಯೊ ತಿರುಗುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಚಲನೆಗಳಲ್ಲಿ ಗಂಭೀರ ದೋಷಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
• ಒಪ್ಪಿಗೆ ಪಡೆಯುತ್ತಿಲ್ಲ. ರೋಗಿಯ ವೀಡಿಯೊ ವಿಶೇಷ ಡೇಟಾ; ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
• ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಅಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಲು. AI ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವೀಕ್ಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಘರ್ಷದಲ್ಲಿದ್ದರೆ, ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ನಂಬಿರಿ, ನಂತರ ಕಾರಣವನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಿ.
• ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಅಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ರೋಗಿಯ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಕ್ಲೌಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಇರಿಸುವುದು KVKK ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ವೀಡಿಯೊ ಆಧಾರಿತ ಭಂಗಿ ಅಂದಾಜು ಚಲನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಹೋಲಿಸಲು ಮತ್ತು ರೋಗಿಗೆ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀಡಲು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಹಾಯವಾಗಿದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕೋನ, ಬಟ್ಟೆ, ಬೆಳಕು ಮತ್ತು 2D-3D ನಷ್ಟದಿಂದಾಗಿ ಇದು ಮಾಪನ ದೋಷಕ್ಕೆ ಗುರಿಯಾಗುತ್ತದೆ. ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು "ಅಂದಾಜು" ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿ, ಗೊನಿಯೋಮೀಟರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಟ್ರೆಂಡ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಬಳಸಿ. ರೋಗಿಯ ವೀಡಿಯೊ ಖಾಸಗಿ ಡೇಟಾ; ಅನುಮೋದನೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ಚಲನೆಯನ್ನು ಆರಿಸಿ (ಸ್ಕ್ವಾಟ್, ಭುಜದ ಅಪಹರಣ, ಅಥವಾ ನಡಿಗೆ). ಎರಡನೇ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಶೂಟಿಂಗ್ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ. ಒಂದೇ ಚಲನೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಒಮ್ಮೆ "ಶಾಟ್" ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ, ಒಮ್ಮೆ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಕೆಟ್ಟ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ (ಸೈಡ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾ, ಸಡಿಲವಾದ ಬಟ್ಟೆ), ಮತ್ತು ಮೊದಲ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಎರಡು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ. ಗೊನಿಯೋಮೀಟರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಯಾವ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ದೃಢೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ರೋಗಿಯ ವೀಡಿಯೊಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಒಪ್ಪಿಗೆಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಶೂಟಿಂಗ್ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ (ಕ್ಯಾಮೆರಾ, ದೂರ, ಬೆಳಕು, ಬಟ್ಟೆ).
• [ ] ನಾನು AI ಕೋನವನ್ನು "ಅಂದಾಜು" ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಅಳತೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಿಲ್ಲ.
• [ ] ನನ್ನ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅವಲೋಕನದೊಂದಿಗೆ ನಾನು ಕ್ರಾಸ್-ಚೆಕ್ ಮಾಡಿದೆ.
• [ ] ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಬೇಕಾದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಾನು ಗೊನಿಯೊಮೀಟರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಎಕ್ಸ್‌ಪೋಸರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಟ್ರೆಂಡ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಬಳಸಿದ್ದೇನೆ, ಒಂದು-ಬಾರಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕ್ಲೈಮ್ ಮಾಡುತ್ತಿಲ್ಲ.