Validação de estimativa angular baseada em dados de rastreio corporal de câmeras RGB-D e RGB para avaliação biomecânica

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: LAFAYETTE, Thiago Buarque de Gusmão
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/48537
Resumo: TEIXEIRA, Marcelo Xavier Natário, também é conhecido em citações bibliográficas por: TEIXEIRA, Joao Marcelo Xavier Natário.
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No campo da saúde, a análise de movimento é um parâmetro básico e essencial para o acompanhamento e evolução de pacientes em reabilitação, entretanto, o alto custo dos equipamentos de ponta inviabiliza a aplicação dessa técnica na rotina das clínicas. Nesse viés, equipamentos RGB-D e RGB, os quais apresentam ferramentas de rastreamento de articulações, estão sendo testados com soluções portáteis e de baixo custo com o intuito de viabilizar a análise de movimento computacional. O recente lançamento do Google MediaPipe, uma técnica de rastreamento de inferência de articulações com câmeras RGB convencionais, pode ser considerado um marco devido à capacidade de estimar coordenadas de profundidade em imagens planares. Diante disso, este trabalho visa avaliar a medição de variação angular mensurada a partir de dados de sensores RGB-D e RGB em frente ao padrão ouro Qualisys Tracking Manager. Um total de 60 gravações foram realizadas para cada movimento de membros superiores e inferiores a partir de 6 voluntários realizando movimentos biomecânicos puros em duas configurações de posição diferentes em relação aos sensores resultando em 600 movimentos angulares das articulações. A utilização do Google MediaPipe obteve resultados próximos em comparação ao sensor Kinect V2 nos aspectos inerentes ao erro absoluto, RMS e correlação ao padrão ouro, apresentando valores de dispersão e métricas de erro menores, ou seja, mais positivo, apresentando apenas a correlação mais baixa que o Kinect V2. No comparativo com equipamentos comumente utilizados em avaliações físicas, o MediaPipe teve um erro dentro da escala de erro de goniômetros de braços curtos e longos. Por se tratar de uma técnica que usa apenas uma câmera RGB convencional, os resultados apontam uma possível alternativa mais acessível para avaliação biomecânica. Nessa visão foi desenvolvida uma aplicação que utilizava o MediaPipe para simular a captura de dados do Kinect V2 em aplicações já desenvolvidas.CAPESMotion analysis is an area with several applications for health, sports, and entertainment. In the health field, motion analysis is a basic and essential parameter for the monitoring and evolution of patients in rehabilitation, however, the high cost of state-of-the-art equipment makes it unfeasible to apply this technique in the clinics' routine. In this vein, RGB-D and RGB equipment, which have joint tracking tools, are being tested with portable and low-cost solutions to enable computational motion analysis. The recent release of Google MediaPipe, a joint inference tracking technique that uses conventional RGB cameras, can be considered a milestone due to its ability to estimate depth coordinates in planar images. In light of this, this work aims to evaluate the measurement of angular variation from RGB-D and RGB sensor data against the Qualisys Tracking Manager gold standard. A total of 60 recordings were performed for each upper and lower limb movement from 6 volunteers performing pure biomechanical movements in two different position configurations concerning the sensors resulting in 600 joint angular movements. Google’s MediaPipe usage obtained close results compared to Kinect V2 sensor in the inherent aspects of absolute error, RMS, and correlation to the gold standard, presenting lower dispersion values and error metrics, that is, more positive, presenting only the lower correlation compared to Kinect V2. In the comparison with equipment commonly used in physical evaluations, MediaPipe had an error within the error range of short and long arm goniometers. Because it is a technique that uses only a conventional RGB camera, the results point to a possible more affordable alternative for biomechanical assessment. In this vision, an application was developed that used MediaPipe to simulate and replace the data capture of Kinect V2 in applications already developed.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Engenharia BiomedicaUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessEngenharia biomédicaSensor RGB-DAvaliação biomecânicaKinect V2MediapipeValidação de estimativa angular baseada em dados de rastreio corporal de câmeras RGB-D e RGB para avaliação biomecânicainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALDISSERTAÇÃO Thiago Buarque de Gusmão Lafayette.pdfDISSERTAÇÃO Thiago Buarque de Gusmão Lafayette.pdfapplication/pdf3059384https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/48537/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Thiago%20Buarque%20de%20Gusm%c3%a3o%20Lafayette.pdf268257f2ebc7948c97683a0d7e73a9faMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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