Video-Based Gait Analysis for Assessing Alzheimer’s Disease and Dementia with Lewy Bodies

EN BREF ...

La démence à corps de Lewy (DLB) et la maladie d'Alzheimer (AD) sont deux maladies neurodégénératives courantes chez les personnes âgées. L'analyse de la marche joue un rôle important dans les évaluations cliniques pour distinguer ces troubles neurologiques des témoins sains, pour évaluer la gravité de la maladie et pour différencier davantage les sous-types de démence. Dans cet article, nous proposons un modèle basé sur l'apprentissage profond spécialement conçu pour évaluer le score de déficience de la marche afin d'évaluer la gravité de la démence à l'aide de vidéos de marche monoculaires. Baptisé MAX-GR, notre modèle estime la séquence de squelettes corporels en 3D, applique des corrections basées sur les caractéristiques spatio-temporelles de la démarche extraite de la vidéo d'entrée et effectue une classification sur la séquence de pose 3D corrigée afin de déterminer les scores de démarche MDS-UPDRS. Les résultats expérimentaux montrent que notre technique est plus performante que les autres méthodes de pointe. Le code, les vidéos de démonstration, ainsi que l'ensemble de données du squelette 3D sont disponibles à l'adresse https://github.com/lisqzqng/Video-based-g ait-analysis-for-dementia.