과학자들은 한 쌍의 스마트폰으로 캡처한 동기화된 비디오를 사용하여 인간의 움직임 데이터를 수집하고 이를 인공 지능 시스템을 통해 신속하게 분석하는 오픈 소스 모션 캡처 애플리케이션을 만들었습니다. 이 애플리케이션은 기존 기술 비용의 단 1%만으로 임상 재활, 수술 전 계획 및 질병 진단에 사용됩니다.
국립 보건원(National Institutes of Health)의 자금 지원을 받아 스탠포드 연구원들이 만든 OpenCap은 보정된 두 개의 iPhone을 사용하여 함께 작동하여 인간의 움직임과 움직임에 힘을 실어주는 기본 근골격 메커니즘을 측정합니다. 게다가 동일한 정보를 수집하는 데 사용되는 기존 기술보다 속도가 빠르고 약 8대의 첨단 카메라를 사용하는 전문 클리닉에서 사용되는 150,000달러 장비의 일부에 비해 비용이 적게 듭니다.
"OpenCap은 인간의 움직임 분석을 민주화합니다"라고 스탠포드 대학의 생명공학 및 기계공학 교수인 수석 저자인 Scott Delp는 말했습니다. "우리는 한때 손이 닿지 않았던 이 도구를 더 많은 사람들의 손에 쥐어주기를 바랍니다."
이 분석은 운동 문제가 있는 환자의 치료에 대한 정보를 제공하고 임상의가 수술 계획을 개발하는 데 도움을 주며 다양한 치료 효과를 검토할 수 있습니다. 또한 일상적인 신체 검사에서는 보행이나 균형의 변화를 쉽게 관찰할 수 없기 때문에 질병을 선별하는 데 사용될 수도 있습니다.
그들은 100명의 참가자를 대상으로 OpenCap 테스트를 실시하고 비디오를 녹화한 후 웹 기반 인공 지능을 통해 분석하여 근육 활성화, 관절 부하 및 관절 운동을 평가했습니다. 참가자 100명 전체에 대한 데이터 수집은 10시간도 채 걸리지 않았고, 분석 결과는 31시간 이내에 반환되었습니다. 데이터 수집은 1인당 약 10분 정도 소요되며, 연구자가 무료로 사용할 수 있는 클라우드 플랫폼에서 자동으로 처리가 시작됩니다.
Stanford Human Performance Laboratory의 연구 책임자인 Scott Uhlrich는 "OpenCap이 제공하는 생체 역학 데이터를 몇 분 안에 수집하고 처리하려면 전문 엔지니어가 며칠이 걸렸을 것입니다."라고 말했습니다. "이전에는 1년이 걸렸던 데이터를 10시간 이내에 100명으로부터 수집했습니다."
데이터는 신체의 "랜드마크"(무릎, 엉덩이, 어깨 및 기타 관절)와 이들이 3차원 공간에서 어떻게 움직이는지 조사합니다. 그런 다음 근골격계의 복잡한 물리학 및 생물학적 모델을 사용하여 신체가 어떻게 움직이는지, 어떤 힘이 작용하는지 평가합니다. 이는 관절 각도와 하중에 대한 중요한 정보를 제공하며 어떤 특정 근육이 활성화되고 있는지도 알려줄 수 있습니다.
연구원들은 이러한 데이터 수집과 딥 러닝 분석이 생체 역학 연구의 새로운 시대를 열 것이라고 믿습니다.
“인간 게놈은 현재 이용 가능하지만 이것은 실제로 인간 움직임의 전체 순서를 정량적으로 포착하는 움직임 게놈이 될 것입니다.”라고 Delp는 말했습니다. "우리는 인간 움직임 분석을 민주화하는 과정에서 OpenCap이 전 세계 환자의 결과를 개선하기 위해 점점 더 많은 연구, 시험 및 임상 실습에 주요 생체역학적 지표를 통합하는 것을 가속화할 수 있기를 바랍니다."
이 연구는 PLOS Computational Biology에 게재되었습니다. 자세한 내용을 보려면 Stan Dodd 팀이 OpenCap을 시연하는 동영상을 시청하세요.