Project R-15459

Het toetsen van validiteit en betrouwbaarheid van het prototype VIRMOC: bewegingsregistratie op basis van videobeelden zonder gebruik te maken van markers tijdens wandelen en hardlopen. (Onderzoek)

De gouden standaard in de beoordeling van normale en pathologische menselijke beweging is opto-elektronische driedimensionale bewegingsanalyse in een labsetting. Het plakken van markers op de persoon en de vereiste van een high-tech lab belemmeren echter het routinematig verzamelen van hoge kwaliteitsdata, omdat het erg duur en tijdrovend is en technische expertise vereist. Bovendien kan het zijn dat bewegingsdata die verzameld zijn in een lab, niet goed weergeven hoe iemand beweegt in een natuurlijke omgeving. Er zijn slechts enkele betaalbare systemen die bewegingen (zoals wandelen en hardlopen) nauwkeurig kunnen analyseren in klinische/revalidatie- en sportsettings. Recente ontwikkelingen op het gebied van biomedische ingenieurswetenschappen hebben geleid tot nieuwe technieken die door gebruik te maken van deep learning in staat zijn om punten op het lichaam te herkennen in eenvoudige video-opnamen. Deze technieken berusten op een hoge mate van automatisering en beweging kan geregistreerd worden in een natuurlijke omgeving. Door gebruik te maken van deze deep learning technieken kan de handmatige plaatsing van markers op het lichaam vervangen worden door automatisch gedetecteerde punten op het lichaam. De ontwikkeling en toepassing van markerloze systemen, die menselijk bewegen onder verschillende omstandigheden kunnen registreren, neemt toe. Veel onderzoekers voeren validatie- en/of betrouwbaarheidsstudies uit, waarbij een deep learning techniek zonder markers te gebruiken wordt vergeleken met een 3D techniek waarbij markers worden gebruikt. Tot op heden is er nog geen tool waarbij geen markers gebruikt hoeven te worden die gevalideerd en betrouwbaar is om gewrichtskinematica in alle vlakken voor zowel het boven- als onderlichaam tijdens wandelen en hardlopen, EN die gebruiksvriendelijk is voor niet-bewegingsanalyse experten of ingenieurs (in klinische en/of sportsettings). Dat is de reden waarom we een gebruiksvriendelijke tool ontwikkelen om beweging nauwkeurig te analyseren via eenvoudige video-opnamen in klinische en sportsettings

16 januari 2025 - 15 januari 2026