ਅੰਦੋਲਨ ਅਤੇ ਆਸਣ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ

ਲਾਭ:

• ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਵੀਡੀਓ-ਅਧਾਰਿਤ ਪੋਜ਼ ਅਨੁਮਾਨ ਟੂਲ ਕੀ ਮਾਪ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫਿਜ਼ੀਓਥੈਰੇਪੀ ਵਿੱਚ ਉਹ ਕਿੱਥੇ ਗਲਤ ਹਨ
• ਨਿਰੀਖਣ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਅਸਲ ਮਾਪ ਦੇ ਨਾਲ AI-ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੋਣ, ਸਮਰੂਪਤਾ ਅਤੇ ਮੋਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਰਾਸ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਮਾਪ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਦੇ ਹੋਏ ਵੀਡੀਓ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਸਰੀਰਕ ਥੈਰੇਪਿਸਟ ਦੀ ਅੱਖ ਇਹ ਦੇਖ ਕੇ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਕਿਵੇਂ ਤੁਰਦਾ ਹੈ, ਬੈਠਦਾ ਹੈ, ਆਪਣੀ ਬਾਂਹ ਚੁੱਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਨੇ ਇਸ ਅੱਖ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸਾਧਨ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ: ਪੋਜ਼ ਅਨੁਮਾਨ; ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਜੋ ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਜਾਂ ਫੋਟੋ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੀਰ ਦੇ ਜੋੜਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਣ, ਦੂਰੀ ਅਤੇ ਸਮਰੂਪਤਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਫੋਨ ਕੈਮਰੇ ਨਾਲ ਲਏ ਗਏ ਇੱਕ ਸਕੁਏਟਿੰਗ ਵੀਡੀਓ ਤੋਂ ਗੋਡਿਆਂ ਦੇ ਕੋਣ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਪੈਦਲ ਵੀਡੀਓ ਤੋਂ ਕਦਮ ਸਮਰੂਪਤਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਾਪ ਦੀਆਂ ਗੰਭੀਰ ਗਲਤੀਆਂ ਵੀ ਹਨ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਪੋਜ਼ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਗਲਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਪੋਜ਼ ਅਨੁਮਾਨ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ?

ਪੋਜ਼ ਅਨੁਮਾਨ ਟੂਲ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਸਰੀਰ ਦੇ ਬਿੰਦੂਆਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੋਢੇ, ਕੂਹਣੀ, ਕਮਰ, ਗੋਡੇ, ਗਿੱਟੇ) ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਸੰਯੁਕਤ ਕੋਣ, ਸਰੀਰ ਦੇ ਝੁਕਾਅ ਅਤੇ ਸਮਰੂਪਤਾ ਦੇ ਅੰਤਰ ਵਰਗੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਈ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਅੰਦੋਲਨ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ, ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇਣ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਮੋਟਾ ਸਕੈਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹਫ਼ਤੇ ਤੋਂ ਹਫ਼ਤੇ ਤੱਕ ਵਧਦੀ ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸਕੁਐਟ ਡੂੰਘਾਈ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਪ੍ਰੇਰਣਾਦਾਇਕ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪੋਜ਼ ਅਨੁਮਾਨ ਕਲੀਨਿਕਲ ਮਾਪ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਕੈਮਰਾ ਕੋਣ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਕੋਣ ਦਾ ਮੁੱਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ; ਢਿੱਲੇ ਕੱਪੜੇ ਜੋੜਾਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਂਦੇ ਹਨ; ਮਾੜੀ ਰੋਸ਼ਨੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਲਝਾਉਂਦੀ ਹੈ; ਦੋ-ਅਯਾਮੀ (2D) ਵੀਡੀਓ ਤੋਂ ਤਿੰਨ-ਅਯਾਮੀ (3D) ਗਤੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰਾਪੋਲੇਟ ਕਰਨਾ ਸੁਭਾਵਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤ ਹੈ (ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਖਤਮ ਹੋ ਗਈ ਹੈ)। ਗੋਨੀਓਮੀਟਰ (ਕਲੀਨਿਕਲ ਯੰਤਰ ਜੋ ਸੰਯੁਕਤ ਕੋਣ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ) ਨਾਲ ਮਾਪ ਅਜੇ ਵੀ ਹਵਾਲਾ ਹੈ। ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਅਨੁਮਾਨ ਤੁਹਾਨੂੰ "ਲਗਭਗ" ਦੱਸਦਾ ਹੈ; ਇਹ "ਯਕੀਨਨ ਲਈ" ਨਹੀਂ ਕਹਿੰਦਾ।

ਸਾਵਧਾਨੀ: ਪੋਜ਼ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਕੋਣ ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਅਧਿਕਾਰਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਗੋਨੀਓਮੀਟਰ ਜਾਂ ਮਿਆਰੀ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਵਿਧੀ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਵਾਕ "AI ਨੇ ਕਿਹਾ 47°" ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਮਾਪ ਗਲਤੀ ਦੇ ਸਰੋਤ

ਪੋਜ਼ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਹੈ।

ਗਲਤੀ ਸਰੋਤ

ਪ੍ਰਭਾਵ

ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ

ਕੈਮਰਾ ਕੋਣ

ਕੋਣ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ

ਕੈਮਰੇ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਗਤੀ ਦੇ ਸਮਤਲ 'ਤੇ ਲੰਬ ਰੱਖੋ

ਕੱਪੜੇ

ਸੰਯੁਕਤ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਂਦਾ/ਸ਼ਿਵਟ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਤੰਗ ਜਾਂ ਫਾਰਮ-ਫਿਟਿੰਗ ਕੱਪੜੇ, ਨਿਸ਼ਾਨੀਆਂ

ਰੋਸ਼ਨੀ

ਮਾਡਲ ਪੁਆਇੰਟ ਗੁਆ ਬੈਠਦਾ ਹੈ

ਚੰਗੀ, ਇਕਸਾਰ ਰੋਸ਼ਨੀ; ਕੋਈ ਪਰਛਾਵਾਂ ਨਹੀਂ

2D-3D ਨੁਕਸਾਨ

ਡੂੰਘਾਈ ਅਤੇ ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦਾ

ਨਾਜ਼ੁਕ ਮਾਪ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀ-ਐਂਗਲ ਸ਼ੂਟਿੰਗ ਜਾਂ 3D ਸਿਸਟਮ

ਦੂਰੀ/ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ

ਘੱਟ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਗਲਤੀ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ

ਪੂਰਾ ਸਰੀਰ ਦਿਸਦਾ ਹੈ, ਕਾਫ਼ੀ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਵੀਡੀਓ ਦਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ

1. ਸਹਿਮਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਲਿਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼, ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਸਹਿਮਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।
2. ਮਿਆਰ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ. ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਕੈਮਰੇ ਦੀ ਸਥਿਤੀ, ਦੂਰੀ, ਰੋਸ਼ਨੀ ਅਤੇ ਕੱਪੜੇ ਹਰੇਕ ਮਾਪ ਲਈ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ (ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਤੁਲਨਾ ਅਰਥਹੀਣ ਹੋ ​​ਜਾਂਦੀ ਹੈ)।
3. ਖਿੱਚੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰੋ. ਟੂਲ ਚਲਾਓ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਕੋਣ/ਸਮਰੂਪਤਾ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।
4. ਨਿਰੀਖਣ ਦੇ ਨਾਲ ਕਰਾਸ ਚੈਕ. ਕੀ ਤੁਹਾਡਾ ਆਪਣਾ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰੀਖਣ AI ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਮਤਭੇਦ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਿਰੀਖਣ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ, AI 'ਤੇ ਨਹੀਂ।
5. ਇੱਕ ਗੋਨੀਓਮੀਟਰ ਨਾਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਹਰ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
6. ਸੀਮਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਕੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ। ਜਿਵੇਂ "ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਅਨੁਮਾਨ, ਗਲਤੀ ਦੇ ±X ਹਾਸ਼ੀਏ ਦੇ ਨਾਲ।" ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰੋ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ (ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ)

ਕੇਸ 1 - ਸਕੁਐਟ ਫਾਲੋ-ਅੱਪ। 28 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ ਦੇ ਮਰੀਜ਼, ਪੇਟਲੋਫੈਮੋਰਲ ਦਰਦ. ਪਹਿਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਐਕਸਪੋਜਰ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਨੇ ਗੋਡਿਆਂ ਦਾ ਮੋੜ 62° 'ਤੇ ਦਿਖਾਇਆ, ਗੋਨੀਓਮੀਟਰ ਨੇ 68° ਮਾਪਿਆ (6° ਫ਼ਰਕ, ਕੈਮਰਾ ਥੋੜ੍ਹਾ ਪਾਸੇ ਸੀ)। ਫਿਜ਼ੀਓਥੈਰੇਪਿਸਟ ਨੇ ਕੈਮਰੇ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਘਟ ਕੇ 2° ਹੋ ਗਿਆ। 4 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਬਾਅਦ, ਦਰਦ-ਮੁਕਤ ਸਕੁਏਟਿੰਗ ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ; ਮਰੀਜ਼ ਨਾਲ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਤੁਲਨਾ ਵੀਡੀਓ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਸੀ.

ਕੇਸ 2 — ਗੇਟ ਸਮਰੂਪਤਾ ਭਰਮ। ਗੋਡੇ ਬਦਲਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ 60 ਸਾਲਾ ਮਰੀਜ਼। ਪੋਜ਼ ਅਨੁਮਾਨ ਨੇ 18% ਸਟੈਪ ਲੰਬਾਈ ਅਸਮਿਤੀ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ। ਪਰ ਮਰੀਜ਼ ਨੇ ਬੈਗੀ ਪੈਂਟ ਪਾਈ ਹੋਈ ਸੀ ਅਤੇ ਕੈਮਰਾ ਕੋਰੀਡੋਰ ਵਿੱਚ ਸੀ (ਕੋਣ ਸਥਿਰ ਨਹੀਂ ਹੈ)। ਤੰਗ ਕੱਪੜੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਕੈਮਰੇ ਦੇ ਨਾਲ ਮੁੜ-ਸ਼ੂਟ ਵਿੱਚ, ਅਸਮਾਨਤਾ 7% ਸੀ. ਸਬਕ: ਮਾੜੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਦੁੱਗਣਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ; ਇਹ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਹੋਵੇਗੀ ਜੇਕਰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲਾ ਪਹਿਲੇ ਗਲਤ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਲਿਆ ਗਿਆ ਸੀ।

ਕੇਸ 3 - ਮੋਢੇ ਦੀ ਉਚਾਈ। 50 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ ਵਿੱਚ ਜੰਮੇ ਹੋਏ ਮੋਢੇ। 2D ਵੀਡੀਓ ਨੇ ਅਗਵਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਕਿਉਂਕਿ ਬਾਂਹ ਅੱਗੇ ਸੀ (ਬਾਂਹ ਬਿਲਕੁਲ ਪਾਸੇ ਦੇ ਪਲੇਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਸੀ)। ਫਿਜ਼ੀਓਥੈਰੇਪਿਸਟ ਨੇ ਗੋਨੀਓਮੀਟਰ ਨਾਲ 95° ਮਾਪਿਆ, ਅਤੇ ਕਿਹਾ ਕਿ AI 112° ਸੀ। ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਗੋਨੀਓਮੀਟਰ ਮੁੱਲ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, AI ਮੁੱਲ ਸਿਰਫ ਰੁਝਾਨ ਟਰੈਕਿੰਗ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ.

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਇੱਥੇ, "ਪ੍ਰੋਂਪਟ" ਉਹ ਟੈਕਸਟ ਹੈ ਜੋ ਟੂਲ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਇਸ ਵੀਡੀਓ ਤੋਂ, ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਗੋਡਿਆਂ ਦਾ ਕੋਣ ਦੱਸੋ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ।"

ਮਾਪ ਦੀ ਸਥਿਤੀ, ਗਲਤੀ ਦੇ ਹਾਸ਼ੀਏ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਗਲਤ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਰਸਮੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.

Güçlü: "ਇਸ ਪੋਜ਼ ਅਨੁਮਾਨ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਗੋਡੇ ਦੇ ਝੁਕਣ ਵਾਲੇ ਕੋਣ 'ਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰੋ। ਕੈਮਰਾ ਐਂਗਲ, ਕੱਪੜੇ, ਅਤੇ 2D ਸੀਮਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਗਲਤੀ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। ਮੁੱਲ ਨੂੰ 'ਅਨੁਮਾਨਿਤ' ਵਜੋਂ ਲੇਬਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸੰਕੇਤ ਕਰੋ ਕਿ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਇੱਕ ਗੋਨੀਓਮੀਟਰ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰੋ।"

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

ਟਾਸਕ: ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਅਨੁਮਾਨ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ (ਕਲੀਨੀਕਲ ਮਾਪ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ)। ਡੇਟਾ: [ਕੋਣ/ਸਮਰੂਪਤਾ ਮੁੱਲ + ਸ਼ੂਟਿੰਗ ਸਥਿਤੀ: ਕੈਮਰਾ, ਦੂਰੀ, ਰੋਸ਼ਨੀ, ਕੱਪੜੇ] ਮੈਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ: (1) ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਸਾਰ, (2) ਗਲਤੀ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਸਰੋਤ, (3) ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਲਈ ਗੋਨੀਓਮੀਟਰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, (4) ਲੇਬਲ "ਅਨੁਮਾਨਿਤ"। ਕੋਈ ਫੈਸਲਾ ਨਾ ਕਰੋ, ਸਿਰਫ਼ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ।

ਕਾਰਜ: ਮਿਆਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਚੈਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਪ੍ਰਸੰਗ: [ਮਾਪਣ ਲਈ ਗਤੀ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ। squatting / ਮੋਢੇ ਅਗਵਾ / ਤੁਰਨਾ] ਮੈਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ: ਕੈਮਰੇ ਦੀ ਸਥਿਤੀ, ਦੂਰੀ, ਕੋਣ, ਰੋਸ਼ਨੀ, ਕੱਪੜੇ, ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਆਈਟਮਾਈਜ਼ਡ ਚੈਕਲਿਸਟ। ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਮਾਪ ਲਈ।

ਕਾਰਜ: ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਡੇਟਾ: ਸੈਸ਼ਨ 1 [ਮੁੱਲ] / ਸੈਸ਼ਨ 2 [ਮੁੱਲ] / ਸ਼ਰਤਾਂ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਹਨ: [ਹਾਂ/ਨਹੀਂ] ਮੈਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ: ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਸਾਰ + ਚੇਤਾਵਨੀ ਕਿ ਕੀ ਤਬਦੀਲੀ ਮਾਪ ਗਲਤੀ ਜਾਂ ਅਸਲ ਪ੍ਰਗਤੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਲਨਾ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰੋ।

ਟਾਸਕ: ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਖੋਜਣ ਵਾਲੇ ਵੀਡੀਓ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ। ਖੋਜ: [ਤਕਨੀਕੀ ਕੋਣ/ਸਮਰੂਪਤਾ ਸੰਖੇਪ] ਨਿਯਮ: ਪ੍ਰੇਰਣਾ, ਪਰ ਘੱਟ ਸਮਝਿਆ ਗਿਆ, "ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮਾਪ" ਰਾਜ ਕਰੋ, ਡਰ ਪੈਦਾ ਨਾ ਕਰੋ, ਬਸ ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।

ਸੰਕੇਤ: ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਰਤੋਂ ਰੁਝਾਨ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸੰਪੂਰਨ ਮੁੱਲ। ਉਸੇ ਮਿਆਰੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਹਫ਼ਤੇ ਤੋਂ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇਖਣਾ ਇੱਕ ਵਾਰ ਦੇ "ਯਕੀਨੀ" ਕੋਣ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਪ੍ਰੇਰਣਾਦਾਇਕ ਹੈ।

ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਫੀਡਬੈਕ ਦਾ ਪ੍ਰੇਰਣਾਦਾਇਕ ਮੁੱਲ

ਹਾਲਾਂਕਿ ਪੋਜ਼ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਮਾਪ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਵਾਦਪੂਰਨ ਹੈ, ਪਰ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਮੁੱਲ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਆਪਣੀ ਸਕੁਐਟ ਡੂੰਘਾਈ ਜਾਂ ਬਾਂਹ ਦੀ ਉਚਾਈ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਹਫ਼ਤੇ ਤੋਂ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਵਧਦਾ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ "ਤੁਸੀਂ ਤਰੱਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ" ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਵਾਕ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਕਿ ਠੋਸ ਅਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਤਰੱਕੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗਲਤ ਅੰਦੋਲਨ ਪੈਟਰਨ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਬੈਠਣ ਵੇਲੇ ਗੋਡਾ ਫਿਸਲਣਾ) ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਮਰੀਜ਼ ਆਪਣੀਆਂ ਹਰਕਤਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰੋਂ ਦੇਖਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇੱਥੇ ਵੀ ਨਿਯਮ ਬਣਿਆ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ: ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਣਾਦਾਇਕ ਅਤੇ ਅਧਿਆਪਨ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਸਟੀਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਮਾਪ ਦੇ ਦਾਅਵੇ ਵਜੋਂ। ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਦੱਸਣਾ "ਇਹ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮਾਪ ਹੈ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਰੁਝਾਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ" ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਸੰਕੇਤ: ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਆਪਣੇ ਇਤਿਹਾਸ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਫੀਡਬੈਕ, ਨਾ ਕਿ ਸੰਪੂਰਨ ਸੰਖਿਆ 'ਤੇ। ਸੁਨੇਹਾ “ਪਿਛਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਨਾਲੋਂ ਡੂੰਘਾ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਇਕਸਾਰ” ਸੰਦੇਸ਼ “ਗੋਡਿਆਂ ਨੂੰ 68° ਮੋੜੋ” ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰੇਰਣਾਦਾਇਕ ਹੈ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਮਾਪ ਲਈ AI ਕੋਣ ਨੂੰ ਗਲਤ ਕਰਨਾ. ਪੋਜ਼ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ; goniometer ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਹੈ.
• ਮਿਆਰੀ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨਹੀਂ. ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੈਮਰਿਆਂ/ਲਾਈਟਾਂ/ਕੱਪੜਿਆਂ ਨਾਲ ਸ਼ੂਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵੀਡੀਓ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ।
• 2D ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਭੁੱਲਣਾ। 2D ਵੀਡੀਓ ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਹਰਕਤਾਂ ਵਿੱਚ ਗੰਭੀਰ ਗਲਤੀਆਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
• ਸਹਿਮਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ। ਮਰੀਜ਼ ਵੀਡੀਓ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡਾਟਾ ਹੈ; ਸਪਸ਼ਟ ਸਹਿਮਤੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਟੋਰੇਜ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
• ਨਿਰੀਖਣ ਨੂੰ ਅਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ. ਜੇਕਰ AI ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰੀਖਣ ਨਾਲ ਟਕਰਾਅ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਿਰੀਖਣ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਕਾਰਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
• ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪਛਾਣਯੋਗ ਮਰੀਜ਼ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣਾ KVKK ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਵੀਡੀਓ-ਅਧਾਰਿਤ ਪੋਜ਼ ਅਨੁਮਾਨ ਮੋਸ਼ਨ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੈਮਰੇ ਦੇ ਕੋਣ, ਕੱਪੜੇ, ਰੋਸ਼ਨੀ, ਅਤੇ 2D-3D ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਮਾਪਣ ਦੀ ਗਲਤੀ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ "ਅੰਦਾਜ਼ਾ" ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਝੋ, ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਓ, ਗੋਨੀਓਮੀਟਰ ਨਾਲ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਰੁਝਾਨ ਟਰੈਕਿੰਗ ਲਈ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਰਤੋਂ। ਮਰੀਜ਼ ਵੀਡੀਓ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਹੈ; ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਟੋਰੇਜ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਇੱਕ ਅੰਦੋਲਨ ਚੁਣੋ (ਸਕੁਏਟ, ਮੋਢੇ ਅਗਵਾ, ਜਾਂ ਸੈਰ)। ਦੂਜੇ ਟੈਂਪਲੇਟ ਨਾਲ ਸਟੈਂਡਰਡ ਸ਼ੂਟਿੰਗ ਚੈਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਇੱਕੋ ਅੰਦੋਲਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਾਰ "ਸ਼ੂਟ" ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਮਾੜੀਆਂ ਹਾਲਤਾਂ (ਸਾਈਡ ਕੈਮਰਾ, ਢਿੱਲੇ ਕੱਪੜੇ) ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ ਟੈਪਲੇਟ ਨੂੰ ਦੋ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਗੋਨੀਓਮੀਟਰ ਨਾਲ ਮਾਰਕ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਸ ਮੁੱਲ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਵੀਡੀਓ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਸਹਿਮਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਿਆ।
• [ ] ਮੈਂ ਸ਼ੂਟਿੰਗ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ (ਕੈਮਰਾ, ਦੂਰੀ, ਰੋਸ਼ਨੀ, ਕੱਪੜੇ) ਨੂੰ ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ AI ਕੋਣ ਨੂੰ "ਅਨੁਮਾਨਿਤ" ਵਜੋਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਮੰਨਿਆ।
• [ ] ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰੀਖਣ ਨਾਲ ਕ੍ਰਾਸ-ਚੈੱਕ ਕੀਤਾ।
• [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਗੋਨੀਓਮੀਟਰ ਨਾਲ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜਿਆਦਾਤਰ ਰੁਝਾਨ ਟਰੈਕਿੰਗ ਲਈ ਕੀਤੀ, ਇੱਕ ਵਾਰ ਦਾ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਦਾਅਵਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ।