Hand movement disorders tracking by smartphone based on computer vision methods

Abstract

У цій статті описано розроблення економічного, ефективного та доступного рішення для діагностування порушень рухів кисті з використанням технологій комп'ютерного зору на основі смартфона. Висвітлено ідею використання даних ToF-камери в поєднанні з даними RG та алгоритмами машинного навчання для точного розпізнавання кінцівок і рухів, що долає обмеження традиційних методів розпізнавання рухів, покращує реабілітацію та знижує високу вартість професійного медичного обладнання. Використовуючи повсюдне поширення смартфонів і передові обчислювальні методи, дослідження пропонує новий підхід до підвищення якості й доступності діагностики рухових порушень, відкриваючи перспективний напрям для майбутніх досліджень і застосування в клінічній практиці.

This article describes the development of a cost-effective, efficient, and accessible solution for diagnosing hand movement disorders using smartphone-based computer vision technologies. It highlights the idea of using ToF camera data combined with RG data and machine learning algorithms to accurately recognize limbs and movements, which overcomes the limitations of traditional motion recognition methods, improving rehabilitation and reducing the high cost of professional medical equipment. Using the ubiquity of smartphones and advanced computational methods, the study offers a new approach to improving the quality and accessibility of diagnosis of movement disorders, offering a promising direction for future research and application in clinical practice.

W niniejszym artykule opisano opracowanie opłacalnego, wydajnego i dostępnego rozwiązania do diagnozowania zaburzeń ruchu ręki przy użyciu technologii wizyjnych opartych na smartfonach. Podkreślono w nim ideę wykorzystania danych z kamery ToF w połączeniu z danymi RG i algorytmami uczenia maszynowego do dokładnego rozpoznawania kończyn i ruchów, co przezwycięża ograniczenia tradycyjnych metod rozpoznawania ruchu, poprawiając rehabilitację i zmniejszając wysokie koszty profesjonalnego sprzętu medycznego. Wykorzystując wszechobecność smartfonów i zaawansowane metody obliczeniowe, badanie oferuje nowe podejście do poprawy jakości i dostępności diagnostyki zaburzeń ruchu, oferując obiecujący kierunek przyszłych badań i zastosowań w praktyce klinicznej