Перспективи діагностики рухових розладів за допомогою методів комп’ютерного зору на базі мобільного пристрою
The research work investigated markerless video analysis technologies based on the analysis of the relative position of heterogeneous parts of object images in successive frames. Modern video motion capture systems are ready-made clusters of points in the form of plates with four markers for long li...
Збережено в:
| Дата: | 2024 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Vinnytsia National Technical University
2024
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/734 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Optoelectronic Information-Power Technologies |
Репозитарії
Optoelectronic Information-Power Technologies| id |
oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-734 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-7342024-11-19T13:20:53Z Prospects for diagnosis of movement disorders using computer vision methods based on a mobile device Перспективи діагностики рухових розладів за допомогою методів комп’ютерного зору на базі мобільного пристрою Андрущенко, М.А. Селіванова , К.Г. healthcare, healthcare systems, physical rehabilitation, medical information systems, computer vision, mobile applications, markerless motion tracking, diagnostics, movement disorders. охорона здоров’я, системи охорони здоров’я, фізична реабілітація, медичні інформаційні системи, комп’ютерний зір, мобільні застосунки, безмаркерні методи відстеження рухів, діагностика, рухові розлади. The research work investigated markerless video analysis technologies based on the analysis of the relative position of heterogeneous parts of object images in successive frames. Modern video motion capture systems are ready-made clusters of points in the form of plates with four markers for long limb segments, a ‘cap’ with markers for the head, etc. The main models used in mobile devices to estimate the movements of the upper limbs and the biomechanics of joint movement in real time were studied, namely PoseNet, MoveNet Thunder, MoveNet Lightning, and BlazePose in Light, Full, and Heavy versions. The models were evaluated for key characteristics such as speed, device impact, and support for hardware acceleration. У науковій роботі було досліджено безмаркерні технології відеоаналізу засновані на аналізі взаємного розташування неоднорідних частин зображень об’єкта на послідовних кадрах. Сучасні системи відеозахоплення руху є вже готовими кластерами точок у вигляді пластинок із розміщеними на них чотирма маркерами для довгих сегментів кінцівок, «шапочки» з маркерами для голови і т. ін. Було вивчено основні моделі, що використовуються у мобільних пристроях для оцінки рухів верхніх кінцівок та біомеханіки переміщення суглобів у реальному часі, а саме PoseNet, MoveNet Thunder, MoveNet Lightning, а також BlazePose у версіях Light, Full та Heavy. Моделі були оцінені за такими ключовими характеристиками, як швидкість роботи, вплив на пристрій та підтримка апаратного прискорення. Vinnytsia National Technical University 2024-11-19 Article Article application/pdf https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/734 10.31649/1681-7893-2024-48-2-96-103 Optoelectronic Information-Power Technologies; Vol. 48 No. 2 (2024); 96-103 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 48 № 2 (2024); 96-103 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 48 № 2 (2024); 96-103 2311-2662 1681-7893 10.31649/10.31649/1681-7893-2024-48-2 uk https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/734/680 |
| institution |
Optoelectronic Information-Power Technologies |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2024-11-19T13:20:53Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
охорона здоров’я системи охорони здоров’я фізична реабілітація медичні інформаційні системи комп’ютерний зір мобільні застосунки безмаркерні методи відстеження рухів діагностика рухові розлади. |
| spellingShingle |
охорона здоров’я системи охорони здоров’я фізична реабілітація медичні інформаційні системи комп’ютерний зір мобільні застосунки безмаркерні методи відстеження рухів діагностика рухові розлади. Андрущенко, М.А. Селіванова , К.Г. Перспективи діагностики рухових розладів за допомогою методів комп’ютерного зору на базі мобільного пристрою |
| topic_facet |
healthcare healthcare systems physical rehabilitation medical information systems computer vision mobile applications markerless motion tracking diagnostics movement disorders. охорона здоров’я системи охорони здоров’я фізична реабілітація медичні інформаційні системи комп’ютерний зір мобільні застосунки безмаркерні методи відстеження рухів діагностика рухові розлади. |
| format |
Article |
| author |
Андрущенко, М.А. Селіванова , К.Г. |
| author_facet |
Андрущенко, М.А. Селіванова , К.Г. |
| author_sort |
Андрущенко, М.А. |
| title |
Перспективи діагностики рухових розладів за допомогою методів комп’ютерного зору на базі мобільного пристрою |
| title_short |
Перспективи діагностики рухових розладів за допомогою методів комп’ютерного зору на базі мобільного пристрою |
| title_full |
Перспективи діагностики рухових розладів за допомогою методів комп’ютерного зору на базі мобільного пристрою |
| title_fullStr |
Перспективи діагностики рухових розладів за допомогою методів комп’ютерного зору на базі мобільного пристрою |
| title_full_unstemmed |
Перспективи діагностики рухових розладів за допомогою методів комп’ютерного зору на базі мобільного пристрою |
| title_sort |
перспективи діагностики рухових розладів за допомогою методів комп’ютерного зору на базі мобільного пристрою |
| title_alt |
Prospects for diagnosis of movement disorders using computer vision methods based on a mobile device |
| description |
The research work investigated markerless video analysis technologies based on the analysis of the relative position of heterogeneous parts of object images in successive frames. Modern video motion capture systems are ready-made clusters of points in the form of plates with four markers for long limb segments, a ‘cap’ with markers for the head, etc. The main models used in mobile devices to estimate the movements of the upper limbs and the biomechanics of joint movement in real time were studied, namely PoseNet, MoveNet Thunder, MoveNet Lightning, and BlazePose in Light, Full, and Heavy versions. The models were evaluated for key characteristics such as speed, device impact, and support for hardware acceleration. |
| publisher |
Vinnytsia National Technical University |
| publishDate |
2024 |
| url |
https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/734 |
| work_keys_str_mv |
AT andruŝenkoma prospectsfordiagnosisofmovementdisordersusingcomputervisionmethodsbasedonamobiledevice AT selívanovakg prospectsfordiagnosisofmovementdisordersusingcomputervisionmethodsbasedonamobiledevice AT andruŝenkoma perspektividíagnostikiruhovihrozladívzadopomogoûmetodívkompûternogozorunabazímobílʹnogopristroû AT selívanovakg perspektividíagnostikiruhovihrozladívzadopomogoûmetodívkompûternogozorunabazímobílʹnogopristroû |
| first_indexed |
2025-09-24T17:29:38Z |
| last_indexed |
2025-09-24T17:29:38Z |
| _version_ |
1850410279281623040 |