Механизм распознавания заболеваний опорно-двигательного аппарата на основе видеопотока

Исследование направлено на выявление заболеваний опорно-двигательного аппарата (ОДА) методом обработки видео данных механизмами машинного зрения. Определяется наличие отклонений положений коленных и локтевых суставов пациентов с остеоартрозом от статистически выверенных положений. Поза человека классифицируется с помощью нейросети VGG-19. Приведён обзор методов распознавания заболеваний ОДА с помощью нейросетей Mobilenet и Resnet. Результатом исследования стал анализ имеющегося научного задела по выявлению рисков заболеваний ОДА и создание прототипа механизма их выявления. Также были указаны направления дальнейшего исследования.

The mechanism of recognition of diseases of the musculoskeletal system based on the video stream

The study is aimed at detecting musculoskeletal disorders (MSDs) by processing video data with machine vision mechanisms. The presence of deviations of knee and elbow joint positions of patients with osteoarthritis from statistically verified positions is determined. The human posture is classified using the VGG-19 neural network. A review of methods of OA disease detection using Mobilenet and Resnet neural networks is given. As a result of this research the available scientific knowledge about detection of risks of OA diseases was analyzed and a prototype of a detection mechanism was created. The directions for further research were also indicated.