Перспективы оценки общих движений: роль компьютерного зрения и машинного обучения — обзор с определением объёма литературы

Введение: Клиническая и научная ценность оценки общих движений по Прехтлю (GMA) в последние годы получает всё большее признание, и со временем её значение вышло за пределы выявления детского церебрального паралича. По мере развития компьютерных наук растёт интерес к созданию автоматизированной GMA.Цели: В этом обзоре с определением объёма литературы мы сосредоточились на видеобазированных подходах, поскольку они лучше всего соответствуют неинвазивному принципу классической GMA. В частности, мы стремились обобщить современные видеобазированные подходы к оценке общих движений; выявить используемые в них методы обнаружения и классификации движений; оценить, соответствуют ли технологические решения базовым концепциям GMA; и обсудить проблемы разработки автоматизированной GMA.Методы: Мы провели систематический поиск исследований по общим движениям, основанных на компьютерном зрении.Результаты: Мы выявили 40 рецензируемых статей, большинство из них (n = 30) было опубликовано в 2017–2020 годах. Был обнаружен широкий спектр инструментов компьютерного зрения для автоматизированной GMA, включая средства регистрации, слежения, обнаружения и классификации. Лишь небольшая часть этих исследований использовала подходы глубокого обучения. Представлено всестороннее сравнение методов получения данных и конфигураций сенсорных систем в рассмотренных исследованиях с указанием ограничений и преимуществ каждого варианта при выполнении автоматизированной GMA.Выводы: «Метод выбора» для автоматизированной GMA отсутствует. Помимо создания крупных наборов данных, для разработки автоматизированных решений необходимо понимание базовых концепций и предпосылок GMA. Будущие исследования должны выйти за рамки узкой задачи выявления детского церебрального паралича и раскрыть весь потенциал GMA для более широкого применения.