Nous présentons MobiPhysio, un ensemble de données vidéo 2D conçu pour soutenir l'évaluation et le suivi en physiothérapie pilotés par IA. L'ensemble contient 3 686 vidéos segmentées de 9 exercices physiothérapeutiques d'Amplitude de Mouvement Active réalisés par 58 participants masculins et féminins. Les enregistrements sont effectués avec des variations d'éclairage, d'angles de caméra, d'occlusion et de tremblements afin de reproduire les conditions du monde réel. La collecte des données s'est déroulée en deux phases : d'abord avec des participants non experts à l'université Stamford Bangladesh, puis avec des participants experts au Département de Physiothérapie et de Rééducation, Université des Sciences et Technologies de Jashore. L'ensemble du processus a été conduit sous la supervision de physiothérapeutes certifiés. Chaque vidéo est également annotée avec des scores d'évaluation issus du Questionnaire d'Évaluation de la Précision des Exercices (EAAQ) spécifique à chaque exercice, développé sous guidance experte. Cet ensemble de données permettrait aux chercheurs de concevoir et tester des systèmes de physiothérapie et rééducation alimentés par IA, d'examiner le mouvement humain et de créer des solutions de suivi des exercices utilisant des dispositifs caméra 2D courants comme les téléphones mobiles, sans besoin de capteurs externes corporels.
Iqbal et al. (Sun,) ont étudié cette question.
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