ചലനവും പോസ്ചർ വിശകലനവും: വീഡിയോയും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസും

നേട്ടങ്ങൾ:

• വീഡിയോ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പോസ് എസ്റ്റിമേഷൻ ടൂളുകൾക്ക് എന്തെല്ലാം അളക്കാനാകുമെന്നും ഫിസിയോതെറാപ്പിയിൽ അവ എവിടെയാണ് തെറ്റെന്നും മനസ്സിലാക്കുന്നത്
• നിരീക്ഷണ മൂല്യനിർണ്ണയവും യഥാർത്ഥ അളവും ഉപയോഗിച്ച് AI- ഉരുത്തിരിഞ്ഞ ആംഗിൾ, സമമിതി, ചലന ഡാറ്റ എന്നിവ ക്രോസ്-വാലിഡേറ്റ് ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ്
• രോഗിയുടെ സ്വകാര്യത പരിരക്ഷിക്കുമ്പോൾ, അളക്കൽ പിശകുകളും പരിധികളും അറിഞ്ഞുകൊണ്ട് വീഡിയോ വിശകലനം റിപ്പോർട്ടുചെയ്യാനുള്ള കഴിവ്

ഫിസിക്കൽ തെറാപ്പിസ്റ്റിൻ്റെ കണ്ണ് ഒരു രോഗി എങ്ങനെ നടക്കുന്നു, സ്ക്വാട്ട് ചെയ്യുന്നു, കൈ ഉയർത്തുന്നു എന്നിവ കണ്ട് ഒരുപാട് കാര്യങ്ങൾ പറയുന്നു. സമീപ വർഷങ്ങളിൽ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI) ഈ കണ്ണിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനായി ഒരു പുതിയ ഉപകരണം അവതരിപ്പിച്ചു: പോസ് എസ്റ്റിമേഷൻ; ഒരു വീഡിയോയിലോ ഫോട്ടോയിലോ മനുഷ്യശരീരത്തിൻ്റെ സന്ധികൾ സ്വയമേവ അടയാളപ്പെടുത്തുകയും ആംഗിൾ, ദൂരം, സമമിതി എന്നിവ കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യുന്ന സോഫ്റ്റ്‌വെയർ. ഒരു ഫോൺ ക്യാമറ ഉപയോഗിച്ച് എടുത്ത സ്ക്വാറ്റിംഗ് വീഡിയോയിൽ നിന്ന് കാൽമുട്ട് ആംഗിളും ഒരു വാക്കിംഗ് വീഡിയോയിൽ നിന്നുള്ള സ്റ്റെപ്പ് സമമിതിയും ഇതിന് കണക്കാക്കാം. ഇത് ശക്തമായ ഒരു സഹായമാണ്, എന്നാൽ അതിൽ ഗുരുതരമായ അളവെടുക്കൽ പിശകുകളും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഈ യൂണിറ്റിൽ നിങ്ങൾ എന്ത് പോസ് എസ്റ്റിമേറ്റ് അളക്കാൻ കഴിയും, അത് എവിടെയാണ് തെറ്റ്, അതിൻ്റെ ഔട്ട്പുട്ട് എങ്ങനെ സുരക്ഷിതമായി പരിശോധിക്കാം എന്നിവ പഠിക്കും.

പോസ് എസ്റ്റിമേഷൻ എന്താണ് ചെയ്യുന്നത്, അതിന് എന്ത് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല?

പോസ് എസ്റ്റിമേഷൻ ടൂളുകൾ ഒരു ചിത്രത്തിലെ ബോഡി പോയിൻ്റുകൾ (തോൾ, കൈമുട്ട്, ഇടുപ്പ്, കാൽമുട്ട്, കണങ്കാൽ എന്നിവ) കണ്ടെത്തുകയും അവയിൽ നിന്നുള്ള ജോയിൻ്റ് ആംഗിൾ, ബോഡി ചെരിവ്, സമമിതി വ്യത്യാസം എന്നിവ പോലുള്ള മൂല്യങ്ങൾ കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കാലക്രമേണ ആവർത്തിച്ചുള്ള ചലനത്തെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിനും രോഗിക്ക് വിഷ്വൽ ഫീഡ്ബാക്ക് നൽകുന്നതിനും ഒരു പരുക്കൻ സ്കാൻ നൽകുന്നതിനും ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു രോഗിയുടെ സ്ക്വാറ്റ് ആഴം ആഴ്ചതോറും വർദ്ധിക്കുന്നത് ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നത് പ്രചോദനം നൽകുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, പോസ് എസ്റ്റിമേഷൻ ക്ലിനിക്കൽ അളവ് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നില്ല. ക്യാമറ ആംഗിൾ മാറുകയാണെങ്കിൽ, ആംഗിൾ മൂല്യം മാറുന്നു; അയഞ്ഞ വസ്ത്രങ്ങൾ സംയുക്തത്തെ മറയ്ക്കുന്നു; മോശം വെളിച്ചം മോഡലിനെ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കുന്നു; ഒരു ദ്വിമാന (2D) വീഡിയോയിൽ നിന്ന് ത്രിമാന (3D) ചലനം എക്സ്ട്രാപോളേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് അന്തർലീനമായി കൃത്യമല്ല (ഭ്രമണവും ആഴവും നഷ്ടപ്പെടും). ഒരു ഗോണിയോമീറ്റർ (ജോയിൻ്റ് ആംഗിൾ അളക്കുന്ന ക്ലിനിക്കൽ ഉപകരണം) ഉപയോഗിച്ച് അളക്കുന്നത് ഇപ്പോഴും റഫറൻസ് ആണ്. എക്സ്പോഷർ എസ്റ്റിമേഷൻ നിങ്ങളോട് "ഏകദേശം" പറയുന്നു; അത് "ഉറപ്പാണ്" എന്ന് പറയുന്നില്ല.

മുൻകരുതൽ: പോസ് എസ്റ്റിമേഷൻ്റെ ഫലമായുണ്ടാകുന്ന ഒരു ആംഗിൾ മൂല്യം ഒരു ഔദ്യോഗിക ക്ലിനിക്കൽ അളവെടുപ്പ് അല്ല. റിപ്പോർട്ടിൽ എഴുതുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു ഗോണിയോമീറ്റർ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സാധുതയുള്ള രീതി ഉപയോഗിച്ച് സ്ഥിരീകരിക്കുക. "AI പറഞ്ഞു 47°" എന്ന വാചകം ക്ലിനിക്കൽ തെളിവല്ല.

അളക്കൽ പിശകിൻ്റെ ഉറവിടങ്ങൾ

പോസ് എസ്റ്റിമേഷൻ്റെ കൃത്യതയെ ബാധിക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾ അറിയുന്നത് ഔട്ട്പുട്ട് ശരിയായി വായിക്കുന്നതിനുള്ള താക്കോലാണ്.

പിശക് ഉറവിടം

പ്രഭാവം

കുറയ്ക്കൽ വഴി

ക്യാമറ ആംഗിൾ

ആംഗിൾ മൂല്യം ഗണ്യമായി മാറ്റുന്നു

ക്യാമറ സുസ്ഥിരമായും ചലന തലത്തിന് ലംബമായും സൂക്ഷിക്കുക

വസ്ത്രങ്ങൾ

ജോയിൻ്റ് പോയിൻ്റ് മറയ്ക്കുന്നു / മാറ്റുന്നു

ഇറുകിയതോ രൂപത്തിന് അനുയോജ്യമായതോ ആയ വസ്ത്രങ്ങൾ, ലാൻഡ്‌മാർക്കുകൾ

വെളിച്ചം

മോഡലിന് പോയിൻ്റുകൾ നഷ്‌ടമായി

നല്ല, ഏകീകൃത ലൈറ്റിംഗ്; നിഴൽ ഇല്ല

2D-3D നഷ്ടം

ആഴവും ഭ്രമണവും കാണാൻ കഴിയില്ല

ക്രിട്ടിക്കൽ മെഷർമെൻ്റിൽ മൾട്ടി-ആംഗിൾ ഷൂട്ടിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ 3D സിസ്റ്റം

ദൂരം/റെസല്യൂഷൻ

കുറഞ്ഞ റെസല്യൂഷൻ പിശക് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു

മുഴുവൻ ശരീരവും ദൃശ്യമാണ്, മതിയായ റെസല്യൂഷൻ

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: വീഡിയോ സുരക്ഷിതമായി വിശകലനം ചെയ്യുന്നു

1. സമ്മതം വാങ്ങുക. ഒരു വീഡിയോ എടുക്കുമെന്നും അത് എങ്ങനെ സംഭരിക്കും, അതിൻ്റെ ഉദ്ദേശ്യം എന്നിവയും രോഗിയോട് വിശദീകരിക്കുകയും വ്യക്തമായ സമ്മതം നേടുകയും ചെയ്യുക.
2. സ്റ്റാൻഡേർഡ് ശരിയാക്കുക. ക്യാമറയുടെ സ്ഥാനം, ദൂരം, ലൈറ്റിംഗ്, വസ്ത്രം എന്നിവ ഓരോ അളവിനും തുല്യമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക (അല്ലെങ്കിൽ താരതമ്യം അർത്ഥശൂന്യമാകും).
3. വലിക്കുക, പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക. ടൂൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക, ഔട്ട്പുട്ട് ആംഗിൾ/സമമിതി മൂല്യങ്ങൾ നേടുക.
4. നിരീക്ഷണത്തോടെ ക്രോസ് ചെക്ക് ചെയ്യുക. നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ക്ലിനിക്കൽ നിരീക്ഷണം AI യുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോ? പൊരുത്തക്കേടുണ്ടെങ്കിൽ, നിരീക്ഷണത്തെ ആശ്രയിക്കുക, AI അല്ല.
5. ഒരു ഗോണിയോമീറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് നിർണായക മൂല്യം സ്ഥിരീകരിക്കുക. റിപ്പോർട്ടിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്ന എല്ലാ വശങ്ങളും സ്റ്റാൻഡേർഡ് രീതി ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിച്ചിരിക്കണം.
6. പരിധി വ്യക്തമാക്കി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുക. "എക്‌സ്‌പോഷർ എസ്റ്റിമേറ്റ്, ±X മാർജിൻ പിശക്" പോലെ. സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കുക.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ (എണ്ണങ്ങളിൽ)

കേസ് 1 - സ്ക്വാറ്റ് ഫോളോ-അപ്പ്. 28 വയസ്സുള്ള രോഗി, പറ്റെലോഫെമോറൽ വേദന. ആദ്യ ആഴ്‌ചയിലെ എക്‌സ്‌പോഷർ എസ്റ്റിമേഷൻ 62°-ൽ കാൽമുട്ട് വളയുന്നതായി കാണിച്ചു, ഗോണിയോമീറ്റർ 68° അളന്നു (6° വ്യത്യാസം, ക്യാമറ ചെറുതായി വശത്തേക്ക് ആയിരുന്നു). ഫിസിയോതെറാപ്പിസ്റ്റ് ക്യാമറ ശരിയാക്കി, തുടർന്നുള്ള അളവുകളിൽ വ്യത്യാസം 2 ° ആയി കുറഞ്ഞു. 4 ആഴ്ചകൾക്കുശേഷം, വേദനയില്ലാത്ത സ്ക്വാറ്റിംഗ് ആഴം ഗണ്യമായി വർദ്ധിച്ചു; രോഗിയുമായി പ്രതിവാര താരതമ്യ വീഡിയോ പ്രചോദനം നൽകി.

കേസ് 2 - ഗെയ്റ്റ് സമമിതി തെറ്റ്. കാൽമുട്ട് മാറ്റിവച്ചതിന് ശേഷം 60 വയസ്സുള്ള രോഗി. പോസ് അനുമാനം 18% സ്റ്റെപ്പ് ലെങ്ത് അസമമിതി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തു. എന്നാൽ രോഗി ബാഗി പാൻ്റ്‌സ് ധരിച്ചിരുന്നു, ക്യാമറ ഇടനാഴിയിലായിരുന്നു (ആംഗിൾ ഉറപ്പിച്ചിട്ടില്ല). ഇറുകിയ വസ്ത്രങ്ങളും ഫിക്സഡ് ക്യാമറയുമുള്ള റീ-ഷൂട്ടിൽ, അസമമിതി 7% ആയിരുന്നു. പാഠം: മോശം സാഹചര്യങ്ങൾ പിശക് ഇരട്ടിയാക്കാം; ആദ്യത്തെ തെറ്റായ മൂല്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാനം എടുത്താൽ അത് ഒരു പിശകാണ്.

കേസ് 3 - തോളിൽ ഉയരം. 50 വയസ്സുള്ളപ്പോൾ ശീതീകരിച്ച തോളിൽ. 2D വീഡിയോ തട്ടിക്കൊണ്ടുപോകലിനെ അമിതമായി വിലയിരുത്തി, കാരണം കൈ മുന്നോട്ട് ആയിരുന്നു (കൈ കൃത്യമായി ലാറ്ററൽ പ്ലെയിനിൽ ആയിരുന്നില്ല). ഫിസിയോതെറാപ്പിസ്റ്റ് ഗോണിയോമീറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് 95° അളന്നു, AI 112° ആണെന്ന് പറഞ്ഞു. ഗോണിയോമീറ്റർ മൂല്യം റിപ്പോർട്ടിൽ എഴുതിയിട്ടുണ്ട്, AI മൂല്യം ട്രെൻഡ് ട്രാക്കിംഗിനായി മാത്രം ഉപയോഗിച്ചു.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ഇവിടെ, "പ്രോംപ്റ്റ്" എന്നത് ഉപകരണത്തെയും ഫലത്തെയും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്ന വാചകമാണ്.

ദുർബലം: "ഈ വീഡിയോയിൽ നിന്ന്, രോഗിയുടെ കാൽമുട്ട് ആംഗിൾ പറയുക, റിപ്പോർട്ടിൽ എഴുതുക."

അളക്കൽ അവസ്ഥ, പിശകിൻ്റെ മാർജിൻ, സ്ഥിരീകരണം എന്നിവ അവഗണിക്കുന്നു; ഒരു തെറ്റായ മൂല്യം ഔപചാരികമാക്കാൻ കഴിയും.

Güçlü: "ഈ പോസ് എസ്റ്റിമേറ്റ് ഔട്ട്‌പുട്ടിൽ കാൽമുട്ട് ഫ്ലെക്‌ഷൻ ആംഗിൾ കമൻ്റ് ചെയ്യുക. ക്യാമറ ആംഗിൾ, വസ്ത്രം, 2D അതിർത്തി എന്നിവ കാരണം പിശകിൻ്റെ സാധ്യമായ ഉറവിടങ്ങൾ പട്ടികപ്പെടുത്തുക. മൂല്യം 'കണക്കാക്കിയത്' എന്ന് ലേബൽ ചെയ്യുക, അത് ഒരു ഗോണിയോമീറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് സ്ഥിരീകരിക്കണമെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുക. ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാനം ശുപാർശ ചെയ്യുക."

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

ടാസ്‌ക്: എക്‌സ്‌പോഷർ എസ്റ്റിമേഷൻ ഔട്ട്‌പുട്ട് വ്യാഖ്യാനിക്കുക (ഒരു ക്ലിനിക്കൽ മെഷർമെൻ്റായി അല്ല). ഡാറ്റ: [ആംഗിൾ/സമമിതി മൂല്യങ്ങൾ + ഷൂട്ടിംഗ് അവസ്ഥ: ക്യാമറ, ദൂരം, വെളിച്ചം, വസ്ത്രം] എനിക്ക് വേണം: (1) മൂല്യങ്ങളുടെ സംഗ്രഹം, (2) പിശകിൻ്റെ സാധ്യമായ ഉറവിടങ്ങൾ, (3) ഏത് മൂല്യങ്ങൾക്ക് ഗോണിയോമീറ്റർ സ്ഥിരീകരണം ആവശ്യമാണ്, (4) ലേബൽ "കണക്കാക്കിയത്". ഒരു തീരുമാനം എടുക്കരുത്, വ്യാഖ്യാനിച്ച് സ്ഥിരീകരണം നിർദ്ദേശിക്കുക.

ടാസ്‌ക്: സ്റ്റാൻഡേർഡ് അക്വിസിഷൻ പ്രോട്ടോക്കോൾ ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് നിർമ്മിക്കുക. സന്ദർഭം: [അളക്കേണ്ട ചലനം, ഉദാ. സ്ക്വാറ്റിംഗ് / തോളിൽ തട്ടിക്കൊണ്ടുപോകൽ / നടത്തം] എനിക്ക് വേണം: ക്യാമറ പൊസിഷൻ, ദൂരം, ആംഗിൾ, ലൈറ്റിംഗ്, വസ്ത്രം, ആവർത്തനക്ഷമതയ്‌ക്കായി ഒരു ഇനം ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ്. താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന അളവെടുപ്പിനായി.

ടാസ്‌ക്: രണ്ട് വ്യത്യസ്ത സെഷനുകളിൽ നിന്നുള്ള എക്‌സ്‌പോഷർ ഡാറ്റ താരതമ്യം ചെയ്യുക. ഡാറ്റ: സെഷൻ 1 [മൂല്യങ്ങൾ] / സെഷൻ 2 [മൂല്യങ്ങൾ] / വ്യവസ്ഥകൾ ഒന്നുതന്നെയാണ്: [അതെ/ഇല്ല]എനിക്ക് വേണം: മാറ്റത്തിൻ്റെ സംഗ്രഹം + മാറ്റം അളക്കൽ പിശക് മൂലമോ യഥാർത്ഥ പുരോഗതിയോ കാരണമാണോ എന്ന് മുന്നറിയിപ്പ്. വ്യവസ്ഥകൾ വ്യത്യസ്തമാണെങ്കിൽ, താരതമ്യം അസാധുവാക്കുക.

ടാസ്ക്: വീഡിയോ വിശകലനം കണ്ടെത്തൽ രോഗിക്ക് ലളിതമായ ഭാഷയിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുക. കണ്ടെത്തൽ: [സാങ്കേതിക ആംഗിൾ/സമമിതി സംഗ്രഹം] റൂൾ: പ്രചോദിപ്പിക്കുന്നതും എന്നാൽ കുറച്ചുകാണുന്നതും, "എസ്റ്റിമേറ്റഡ് മെഷർമെൻ്റ്", ഭയം സൃഷ്ടിക്കരുത്, അടുത്ത ഘട്ടം വിശദീകരിക്കുക.

നുറുങ്ങ്: എക്സ്പോഷർ എസ്റ്റിമേഷൻ്റെ ഏറ്റവും ശക്തമായ ഉപയോഗം ട്രെൻഡാണ്, കേവല മൂല്യമല്ല. ഒരേ സ്റ്റാൻഡേർഡ് അവസ്ഥയിൽ ആഴ്‌ചയിൽ നിന്ന് ആഴ്‌ചയിലെ മാറ്റം കാണുന്നത് ഒറ്റത്തവണ "ഉറപ്പുള്ള" ആംഗിൾ ക്ലെയിം ചെയ്യുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ വിശ്വസനീയവും പ്രചോദനകരവുമാണ്.

വിഷ്വൽ ഫീഡ്‌ബാക്കിൻ്റെ പ്രചോദനാത്മക മൂല്യം

പോസ് എസ്റ്റിമേഷൻ്റെ അളവെടുപ്പ് കൃത്യത വിവാദപരമാണെങ്കിലും, രോഗിക്ക് വിഷ്വൽ ഫീഡ്‌ബാക്ക് നൽകുന്നതിൽ അതിൻ്റെ മൂല്യം വളരെ വലുതാണ്. ഒരു രോഗി അവരുടെ സ്ക്വാറ്റ് ഡെപ്‌ത് അല്ലെങ്കിൽ കൈയുടെ ഉയരം ആഴ്‌ചതോറും വർദ്ധിക്കുന്നതിൻ്റെ വശങ്ങളിലായി ചിത്രങ്ങൾ കാണുമ്പോൾ, "നിങ്ങൾ പുരോഗമിക്കുന്നു" എന്ന അമൂർത്ത വാക്യത്തേക്കാൾ ശക്തമായി അവർ പ്രചോദിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. മൂർത്തവും ദൃശ്യവുമായ പുരോഗതി പ്രതിബദ്ധത വർദ്ധിപ്പിക്കുമെന്ന പെരുമാറ്റ ശാസ്ത്ര തത്വത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് ഇത്. രോഗിക്ക് ഒരു തെറ്റായ ചലന പാറ്റേൺ കാണിക്കാനും ഇതേ ദൃശ്യം ഉപയോഗിക്കാം (ഉദാഹരണത്തിന്, സ്ക്വാട്ടിംഗ് ചെയ്യുമ്പോൾ കാൽമുട്ട് വഴുതി വീഴുന്നത്); സ്വന്തം ചലനങ്ങൾ പുറത്തു നിന്ന് കാണുമ്പോൾ രോഗി കൂടുതൽ എളുപ്പത്തിൽ ശരിയാക്കാൻ പഠിക്കുന്നു. എന്നാൽ ഇവിടെയും നിയമം നിലനിൽക്കുന്നു: കൃത്യമായ ക്ലിനിക്കൽ അളവെടുപ്പിനുള്ള അവകാശവാദമായിട്ടല്ല, ഒരു പ്രചോദനാത്മകവും അധ്യാപനവുമായ ഉപകരണമായി വിഷ്വൽ ഉപയോഗിക്കുക. "ഇത് കണക്കാക്കിയ അളവാണ്, ഇത് നിങ്ങളുടെ പ്രവണത കാണിക്കുന്നു" എന്ന് രോഗിയോട് പറയുന്നത് സത്യസന്ധതയും വിശ്വാസവും നിലനിർത്തുന്നു.

നുറുങ്ങ്: കേവല സംഖ്യയിലല്ല, രോഗിയുടെ സ്വന്തം ചരിത്രവുമായുള്ള താരതമ്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിഷ്വൽ ഫീഡ്‌ബാക്ക്. "മുട്ടുകൾ 68° വളയ്ക്കുക" എന്ന സന്ദേശത്തേക്കാൾ "കഴിഞ്ഞ ആഴ്‌ചയേക്കാൾ ആഴത്തിലും കൂടുതൽ വിന്യസിച്ചിരിക്കുന്നു" എന്ന സന്ദേശം സുരക്ഷിതവും കൂടുതൽ പ്രചോദിപ്പിക്കുന്നതുമാണ്.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• ക്ലിനിക്കൽ അളവെടുപ്പിനായി AI കോണിനെ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നു. പോസ് എസ്റ്റിമേഷൻ ഊഹക്കച്ചവടമാണ്; goniometer ആണ് റഫറൻസ്.
• വ്യവസ്ഥകൾ മാനദണ്ഡമാക്കുന്നില്ല. വ്യത്യസ്ത ക്യാമറകൾ/ലൈറ്റുകൾ/വസ്ത്രങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രീകരിച്ച വീഡിയോകൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നത് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതാണ്.
• 2D പരിധി മറക്കുന്നു. ഭ്രമണവും ആഴവും ഉൾപ്പെടുന്ന ചലനങ്ങളിൽ 2D വീഡിയോ ഗുരുതരമായ പിശകുകൾ നൽകുന്നു.
• സമ്മതം വാങ്ങുന്നില്ല. രോഗിയുടെ വീഡിയോ പ്രത്യേക ഡാറ്റയാണ്; വ്യക്തമായ സമ്മതവും സുരക്ഷിതമായ സംഭരണവും അത്യാവശ്യമാണ്.
• നിരീക്ഷണം അസാധുവാക്കാൻ. AI ക്ലിനിക്കൽ നിരീക്ഷണവുമായി വൈരുദ്ധ്യമുണ്ടെങ്കിൽ, നിരീക്ഷണത്തെ വിശ്വസിക്കുക, തുടർന്ന് കാരണം അന്വേഷിക്കുക.
• സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത വീഡിയോ സംഭരിക്കുന്നു. തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന രോഗിയുടെ വീഡിയോ ക്ലൗഡിൽ പരിരക്ഷയില്ലാതെ സൂക്ഷിക്കുന്നത് KVKK ലംഘനമാണ്.

ചുരുക്കത്തിൽ

ചലനത്തെ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിനും താരതമ്യപ്പെടുത്തുന്നതിനും രോഗിക്ക് വിഷ്വൽ ഫീഡ്‌ബാക്ക് നൽകുന്നതിനുമുള്ള വിലപ്പെട്ട സഹായമാണ് വീഡിയോ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പോസ് എസ്റ്റിമേഷൻ; എന്നിരുന്നാലും, ക്യാമറ ആംഗിൾ, വസ്ത്രം, ലൈറ്റിംഗ്, 2D-3D നഷ്ടം എന്നിവ കാരണം ഇത് അളക്കൽ പിശകിന് സാധ്യതയുണ്ട്. ഔട്ട്‌പുട്ടിനെ ഒരു “എസ്റ്റിമേറ്റ്” ആയി കണക്കാക്കുക, വ്യവസ്ഥകൾ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യുക, ഒരു ഗോണിയോമീറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് നിർണായക മൂല്യങ്ങൾ പരിശോധിക്കുക, ട്രെൻഡ് ട്രാക്കിംഗിനായി മിക്കതും ഉപയോഗിക്കുക. രോഗിയുടെ വീഡിയോ സ്വകാര്യ ഡാറ്റയാണ്; അംഗീകാരവും സുരക്ഷിതമായ സംഭരണവും നിർബന്ധമാണ്.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

ഒരു ചലനം തിരഞ്ഞെടുക്കുക (സ്ക്വാറ്റ്, തോളിൽ തട്ടിക്കൊണ്ടുപോകൽ അല്ലെങ്കിൽ നടത്തം). രണ്ടാമത്തെ ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് സാധാരണ ഷൂട്ടിംഗ് ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് നിർമ്മിക്കുക. ഒരേ ചലനം ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് രീതിയിൽ ഒരിക്കൽ "ഷോട്ട്" ചെയ്തുവെന്ന് കരുതുക, ഒരിക്കൽ മനഃപൂർവ്വം മോശം സാഹചര്യങ്ങളിൽ (സൈഡ് ക്യാമറ, അയഞ്ഞ വസ്ത്രം), കൂടാതെ രണ്ട് ഔട്ട്പുട്ടുകൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം ആദ്യ ടെംപ്ലേറ്റ് വ്യാഖ്യാനിക്കൂ. ഗോണിയോമീറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് ഏത് മൂല്യത്തിന് സ്ഥിരീകരണം ആവശ്യമാണെന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [] രോഗിയുടെ വീഡിയോയ്ക്ക് ഞാൻ വ്യക്തമായ സമ്മതം നേടുകയും അത് സുരക്ഷിതമായി സൂക്ഷിക്കുകയും ചെയ്തു.
• [ ] ഞാൻ ഷൂട്ടിംഗ് അവസ്ഥകൾ (ക്യാമറ, ദൂരം, വെളിച്ചം, വസ്ത്രം) മാനദണ്ഡമാക്കി.
• [ ] ഞാൻ AI ആംഗിളിനെ "കണക്കാക്കിയത്" എന്ന് ലേബൽ ചെയ്തു, അത് ഒരു ഔദ്യോഗിക അളവുകോലായി കണക്കാക്കിയില്ല.
• [ ] ഞാൻ എൻ്റെ ക്ലിനിക്കൽ നിരീക്ഷണം ക്രോസ് ചെക്ക് ചെയ്തു.
• [] റിപ്പോർട്ടിൽ ഉൾപ്പെടുത്തേണ്ട നിർണായക മൂല്യങ്ങൾ ഒരു ഗോണിയോമീറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് ഞാൻ സ്ഥിരീകരിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ എക്സ്പോഷർ ഡാറ്റ കൂടുതലും ട്രെൻഡ് ട്രാക്കിംഗിനായി ഉപയോഗിച്ചു, ഒറ്റത്തവണ നിർണ്ണായകമായ അവകാശവാദം ഉന്നയിക്കുന്നില്ല.