根据约翰·霍普金斯医学院(Johns Hopkins Medicine)、肯尼迪·克里格研究所(Kennedy Krieger Institute)和马里兰大学(University of Maryland)的一项研究，新的姿态估计软件有潜力帮助神经学家和他们的患者使用智能手机和平板电脑等简单工具捕捉重要的临床数据。人体姿态估计是一种人工智能，可以从简单的图像或视频中自动检测并标记人体上的特定地标，如肘部和手指。
为了测量病人运动功能的速度、节奏和范围，神经学家通常会让病人做某些重复的动作，比如轻敲手指或张开和握紧双手。对这些测试的客观评估提供了对患者病情严重程度最准确的了解，从而更好地提供治疗决策。然而，客观运动捕捉设备通常很昂贵，或者只能测量一种类型的运动。因此，大多数神经学家必须对患者的运动功能进行主观评估，通常是通过观察患者执行不同的任务。
这项由霍普金斯领导的新研究试图发现，由研究团队开发的姿态估计软件是否能够像手动、逐帧视觉检查病人的动作视频记录那样精确地跟踪人体动作。
“我们的目标是开发一种快速、廉价、方便的方法，客观地测量患者的多个肢体的运动，”该研究的主要作者Ryan roemmitch博士说，他是约翰霍普金斯大学医学院物理医学和康复系的助理教授，也是肯尼迪克里格研究所的人类运动科学家。
研究团队让10名年龄在24岁到33岁之间的健康受试者，用智能手机录制自己执行五项任务的视频，这些任务通常是神经病学患者在运动功能评估期间被分配给他们的:轻敲手指、合手、轻敲脚趾、轻敲脚跟和转动手。受试者以四种不同的速度完成每项任务。研究人员使用一种免费的人体姿态估计算法来跟踪他们的动作，然后将其输入研究小组的软件进行评估。
结果显示，在所有五项任务中，该软件准确检测出了人工检测方法检测到的96%以上的动作。这些结果在几个变量上都是成立的，包括位置、使用智能手机的类型和记录的方法:一些人把他们的智能手机放在一个稳定的表面上，然后点击“记录”，而另一些人的家人或朋友拿着手机。
他们的样本是健康的年轻人，结果令人鼓舞，研究小组的下一步是在需要神经系统护理的人身上测试该软件。目前，该团队正在收集大量帕金森氏症患者的视频样本，这些人做了与健康受试者相同的五项运动功能任务。
“我们希望任何拥有智能手机或平板电脑的人都能录制视频，医生可以成功地分析这些视频，”罗米奇说。“随着这种姿态估计软件的进一步发展，运动评估最终可以在患者不离开家的情况下进行和分析。”
完整的研究发表在2021年12月20日的《公共科学图书馆·综合》杂志上。
