Detekce znaků únavy ve vybraných funkčních testech u zdravé populace systémem OpenPose

Abstract

Autor: Bc. Tereza Skalová Název: Detekce znaků únavy ve vybraných funkčních testech u zdravé populace systémem OpenPose Cíl: Cílem je zjistit, zdali je systém OpenPose schopen u zdravé populace detekovat změny v rozsahu pohybu a výskyt souhybů jiných segmentů jež jsou důsledkem svalové únavy při dvou vybraných pohybech: opakovaná abdukce v ramenním kloubu se zátěží a stoj na jedné dolní končetině, a to na základě porovnání změn úhlů a relativních vzdáleností v počáteční a konečné fázi celého měření. Metody: Tato pilotní studie byla určena pro zdravé jedince ve věku 18-65 let. Při jediné intervenci byl pořízen videozáznam s provedením dvou pohybových úkolů - abdukce v ramenním kloubu se zátěží 1 kg a stoj na jedné dolní končetině, do maximální výdrže. Videozáznam byl zpracován systémem OpenPose, který pomocí algoritmu detekuje lidský pohyb bez využití fyzických markerů. Na základě znalostí kineziologie byly nadefinovány zkoumané kombinace klíčových bodů (markerů). Ze získaných dat o průběhu a změnách v pohybu a postuře (úhly, relativní vzdálenosti) byly vypočítány a porovnány základní statistické výpočty mezi počáteční a konečnou fází celého provedení. Pro dosažení výsledků byly sledovány časoprostorové změny testovaných pohybů. Výsledky: Téměř všechny změny u kombinací nadefinovaných pro sledování...

Title: Detection of Signs of Fatigue in Functional Tests in Healthy Population by OpenPose Objectives: The aim of this study is if the OpenPose system can detect changes in range of motion and unwanted movements of other segments in repetitive a full arm abduction test with weight and a single leg stance based on comparation of changes in angles and relative distances between first and last seconds of the movement. Methods: This pilot study was dedicated to healthy people between 18 and 65 years. A video recording was made within an intervention while subjects were doing a full arm abduction test with weight and a single leg stance until the maximum endurance. Videorecording was processed by the OpenPose software which detects human movements base on algorithm without using a physical markers. Key point combinations (markers) were defined to obtain information about changes in movement and posture (angles, relative distances). Basic statistical measurements were done and compared between first and last seconds of the movement. Temporospatial data were collected to reach the results. Results: Almost all differences in key point combinations to detect arm abduction movement were evaluated as statistically significant. Changes in single leg stance were usually evaluated as not statistically...