Videos verwenden, um das Gehen von Demenzpatienten zu überwachen

Die Überwachung, wie Leute gehen, auch Ganganalyse genannt, kann helfen, Gesundheitsprobleme frühzeitig zu erkennen, besonders bei älteren Menschen mit Demenz. Weil diese Personen eher fallen, kann das Verfolgen ihrer Gehgewohnheiten Pflegekräften und Ärzten helfen, schnell zu handeln, um Unfälle zu vermeiden. Mit einfachen Videokameras das Gehen zu verfolgen anstatt teurer Systeme macht den Prozess zugänglicher.

#Warum Ganganalyse wichtig ist

Ältere Erwachsene mit Demenz fallen doppelt so oft wie solche ohne kognitive Probleme. Veränderungen in ihrem Gang können Verletzungen, Krankheiten oder andere Probleme anzeigen, die sie vielleicht nicht gut kommunizieren können. Tägliche Überwachung ihrer Gehgewohnheiten kann helfen, diese Veränderungen frühzeitig zu bemerken.

Traditionell erfordert die Analyse des Gangs teure Ausrüstung, aber neueste Fortschritte in der Videotechnologie erlauben es uns, Gehgewohnheiten mit normalen Kameras zu verfolgen. Das macht es einfacher, Personen in alltäglichen Situationen zu überwachen und bietet ein wertvolles Werkzeug für Pflegekräfte.

#Herausforderungen in der Ganganalyse

Obwohl Technologien zur Computer Vision sich verbessern, sind die meisten nicht speziell für die Analyse, wie ältere Erwachsene gehen, entwickelt. Gehen beinhaltet viele feine Bewegungen, besonders im Unterkörper. Nur zu wissen, wo jedes Gelenk in einem Video ist, reicht nicht. Wichtige klinische Informationen wie die Dauer jedes Schrittes oder wie weit jemand geht, müssen ebenfalls genau extrahiert werden.

Fehler bei der Gelenkverfolgung können zu erheblichen Fehlern bei der Messung der Gehgewohnheiten führen. Frühere Methoden mussten manuell Informationen aus aufgenommenen Sequenzen berechnen, was mehr Platz für Fehler schafft. Stattdessen kann die Verwendung eines spezialisierten Modells die Genauigkeit, mit der wir Gehmerkmale aus Videos bewerten können, verbessern.

#Verwandte Arbeiten

Forschung zur Verwendung von Video zur Verfolgung von Bewegungen wächst. Viele Studien haben gezeigt, dass es möglich ist, Gehmerkmale durch Video zu bewerten, besonders in medizinischen Szenarien. Einige Forscher haben die Ergebnisse von Videoanalysen mit Daten aus fortschrittlichen Gehmesssystemen verglichen und vielversprechende Korrelationen gefunden.

Während einige Studien erfolgreich Gehmerkmale extrahiert haben, gibt es immer noch Bedarf an Modellen, die speziell darauf abgestimmt sind, wie ältere Erwachsene gehen zu analysieren. Verschiedene Studien haben benutzerdefinierte Algorithmen verwendet, um Gehmerkmale aus Videos abzuleiten, was das Potenzial dieser Methode zeigt.

#Unser Ansatz

Unsere Forschung konzentriert sich darauf, ein Video einer Person, die auf eine Kamera zugeht, zu verwenden, um wichtige Gehmerkmale vorherzusagen. Wir haben eine Methode entwickelt, die eine zweidimensionale Posenfolge, also eine Darstellung der Gelenke einer Person über die Zeit, in dreidimensionale Gehmerkmale übersetzt.

Um dies zu erreichen, haben wir ein spezialisiertes neuronales Netzwerk genutzt. Die Daten für unser Modell stammen von zwei verschiedenen Orten: einem Krankenhaus und einer Langzeitpflegeeinrichtung. Die gesammelten Video- und Tiefendaten halfen uns zu sehen, wie gut unser Modell bei der Vorhersage von Gehmerkmalen funktionierte.

#Datensammlung

Die Daten für unsere Analyse wurden mit einem Kamerasystem gesammelt, das Menschen beim Gehen aufzeichnete. Durch die Analyse der Videos verfolgten wir ihre Knöchel- und Hüftbewegungen, um genaue Gehmasse wie Schrittlänge und Tempo zu sammeln. Sorgfältige Planung und ethische Genehmigungen waren vorhanden, um die Sicherheit und Privatsphäre der Teilnehmer zu gewährleisten.

#Modellaufbau

Das Modell wurde mit einer Methode namens 10-fache Kreuzvalidierung trainiert. Dabei wird die Datenmenge in Abschnitte unterteilt, um das Modell richtig zu trainieren und zu testen. Jedes Mal, wenn das Modell trainiert wurde, konzentrierten wir uns darauf, die Genauigkeit zu optimieren, indem wir die Ausgaben mit den tatsächlichen Messungen verglichen. Die Ergebnisse wurden mit zwei Hauptmetriken gemessen: Spearmans Korrelation und mittlerer absoluter Fehler.

#Ergebnisse

Unsere Ergebnisse zeigten, dass das Modell bestimmte Gehmerkmale effektiv vorhersagen konnte. Besonders gut korrelierte es mit Messungen, wie schnell jemand ging und wie weit er trat.

Allerdings hatte das Modell Schwierigkeiten bei der Vorhersage von Schrittzeit und Schrittbreite, was Raum für Verbesserungen zeigt. Als wir unser Modell mit einem anderen bestehenden Modell verglichen, stellten wir fest, dass unseres insgesamt bessere Leistungen bei der Geschwindigkeit und Schrittlängenmessung bot, obwohl es einige Schwierigkeiten mit der Timing-Vorhersage hatte.

#Bedeutung der Ergebnisse

Die Ergebnisse heben das Potenzial hervor, einfaches Video zur Messung komplexer physischer Merkmale wie Gehen zu verwenden. Die gewonnenen Erkenntnisse können zukünftige Entwicklungen in der Gesundheitsüberwachung für ältere Erwachsene leiten. Die Fähigkeit, Veränderungen im Gehen effektiv zu verfolgen, könnte zu besserer präventiver Pflege führen und letztlich die Lebensqualität von Menschen mit Demenz verbessern.

#Weitere Forschung

Es gibt noch viel zu erkunden in diesem Bereich. Zukünftige Arbeiten könnten sich darauf konzentrieren, wie genau das Modell die Schrittzeit und -breite vorhersagt. Wir könnten auch spezielle Modelle für jedes Merkmal entwickeln, um insgesamt bessere Ergebnisse zu erzielen.

Zusätzlich könnte die Sammlung von Daten über längere Zeiträume uns helfen zu verstehen, wie sich Gehgewohnheiten im Laufe der Zeit ändern. Das könnte nützliche Anwendungen zur genaueren Überwachung von Gesundheitsrisiken hervorbringen.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Verwendung von Videotechnologie zur Überwachung von Gehgewohnheiten bei Menschen mit Demenz sowohl vielversprechend als auch notwendig ist. Die Fähigkeit, wichtige Gehmerkmale zu analysieren, kann helfen, Stürze und andere gesundheitsbezogene Probleme zu verhindern. Während wir diese Methoden und Technologien weiter verfeinern, können wir bessere Pflege anbieten und die Ergebnisse für diese gefährdete Bevölkerung verbessern.

Durch die Fortsetzung unserer Forschung und die Anwendung dieser Erkenntnisse in realen Umgebungen können wir die Unterstützungssysteme für Pflegekräfte und Gesundheitsfachkräfte verbessern. Die Zukunft der Ganganalyse liegt darin, diese Werkzeuge zugänglicher und effektiver für alle Beteiligten zu machen.