Digitální knihovnaUPCE
 

Motion Tracking in Diagnosis: Gait Disorders Classification with a Dual-Head Attentional Transformer-LSTM

ČlánekOmezený přístuppeer-reviewedpostprint
dc.contributor.authorShayestegan, Mohsencze
dc.contributor.authorKohout, Jancze
dc.contributor.authorTrnkova, Katerinacze
dc.contributor.authorChovanec, Martincze
dc.contributor.authorMareš, Jancze
dc.date.accessioned2024-08-24T07:07:54Z
dc.date.available2024-08-24T07:07:54Z
dc.date.issued2023eng
dc.description.abstractGait and motion stability analysis in gait dysfunction problems is a very interesting research area. Usually, patients who undergo vestibular deafferentation are affected by changes in their dynamic balance. Therefore, it is important both patients and physicians are able to monitor the progress of the so-called vestibular compensation to observe the rehabilitation process objectively. Currently, the quantification of their progress is highly dependent on the physician's opinion. In this article, we designed a novel methodology to classify the gait disorders associated with unilateral vestibular deafferentation in patients undergoing vestibular schwannoma surgery (model of complete vestibular loss associated with imbalance due to vestibular nerve section and eventual labyrinthectomy). We present a dual-head attentional transformer-LSTM (DHAT-LSTM) to evaluate the problem of rehabilitation from gait dysfunction, which is observed by a Kinect. A system consisting of a key-point-RCNN detector is used to compute body landmark measures and evaluate gait dysfunction based on a DHAT-LSTM network. This structure is used to quantitatively assess gait classification by tracking skeletal features based on the temporal variation of feature sequences. The proposed deep network analyses the features of the patient's movement. These extracted high-level representations are then fed to the final evaluation of gait dysfunction. The result analytically demonstrates its effectiveness in classification evaluation when used in conjunction with state-of-the-art pose estimation and feature extraction techniques. An accuracy greater than 81% was achieved for given sets of individuals using velocity-based, angle-based, and position features for both the whole body and the symmetric features of the body.eng
dc.description.abstract-translatedAnalýza stability chůze a pohybu při problémech s dysfunkcí chůze je velmi zajímavou oblastí výzkumu. U pacientů, kteří podstoupí vestibulární deaferentaci, obvykle dochází ke změnám dynamické rovnováhy. Proto je důležité, aby pacienti i lékaři mohli sledovat průběh tzv. vestibulární kompenzace a objektivně tak pozorovat rehabilitační proces. V současné době je kvantifikace jejich pokroku velmi závislá na názoru lékaře. V tomto článku jsme navrhli novou metodiku klasifikace poruch chůze spojených s jednostrannou vestibulární deaferentací u pacientů, kteří podstoupili operaci vestibulárního schwannomu (model úplné ztráty vestibulárního nervu spojený s nerovnováhou v důsledku úseku vestibulárního nervu a případné labyrinthektomie). Představujeme dvouhlavý pozorný transformátor-LSTM (DHAT-LSTM) k vyhodnocení problému rehabilitace z dysfunkce chůze, která je pozorována pomocí Kinectu. Systém sestávající z detektoru klíčových bodů-RCNN se používá k výpočtu měr tělesných orientačních bodů a k vyhodnocení dysfunkce chůze na základě sítě DHAT-LSTM. Tato struktura se používá ke kvantitativnímu vyhodnocení klasifikace chůze sledováním kosterních prvků na základě časových změn sekvencí prvků. Navržená hluboká síť analyzuje rysy pohybu pacienta. Tyto extrahované reprezentace na vysoké úrovni jsou pak přivedeny ke konečnému vyhodnocení dysfunkce chůze.cze
dc.formatp. article number 98eng
dc.identifier.doi10.1007/s44196-023-00280-zeng
dc.identifier.issn1875-6891eng
dc.identifier.obd39888773eng
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10195/83594
dc.identifier.wos001002707500001eng
dc.language.isoengeng
dc.peerreviewedyeseng
dc.publicationstatuspostprinteng
dc.publisherAtlantis Presseng
dc.relation.ispartofInternational Journal of Computational Intelligence Systems, volume 16, issue: 1eng
dc.relation.publisherversionhttps://link.springer.com/article/10.1007/s44196-023-00280-zeng
dc.rightsPouze v rámci univerzityeng
dc.subjectDeep learningeng
dc.subjectClassificationeng
dc.subjectGait disorderseng
dc.subjectVision transformereng
dc.subjectLSTMeng
dc.subjectTPCNNeng
dc.subjecthluboké učenícze
dc.subjectklasifikacecze
dc.subjectporuchy chůzecze
dc.subjectVision transformercze
dc.subjectLSTMcze
dc.subjectTPCNNcze
dc.titleMotion Tracking in Diagnosis: Gait Disorders Classification with a Dual-Head Attentional Transformer-LSTMeng
dc.title.alternativeSledování pohybu v diagnostice: Klasifikace poruch chůze pomocí dual-head attention transformátoru-LSTMcze
dc.typeArticleeng

Soubory

Původní svazek

Nyní se zobrazuje 1 - 1 z 1
Náhled není k dispozici
Název:
s44196-023-00280-z_(1).pdf
Velikost:
1.88 MB
Formát:
Adobe Portable Document Format