Optimizing video-based data capture for pathological gait analysis in children with cerebral palsy using a limited number of retro-reflective cameras (literature review)

Aksenov Andrey Yu. Heath Glyn H. Klishkovskaya Tatiana A. Dolganova Tamara I.

Journal: Гений ортопедии @geniy-ortopedii

Section: Обзор литературы

Article in issue: 1, 2019.

Free access

This paper presents a review on the methodology used to enable capturing pathological gait data via clinical video analysis which is used in diagnosis and treatment of individuals with functional disorders of the musculoskeletal system. Available literature sources were used to formulate recommendations for researchers and doctors in clinical study of walking and gait. Main patterns of placement of passive markers used in the clinical analysis of the gait in children with cerebral palsy were described. It was found that the IOR model is optimal for clinical analysis of the gait in patients that have low walking speed using a minimal capture system configuration (6 cameras). The method of Oxford Foot Model is described which is able to reflect in detail the biomechanics of foot parts during walking.

motion video capture \ clinical gait analysis \ cerebral palsy

Similar articles in the section Motor functions. Organs of locomotion. Voice. Integument

Анализ причин патологических паттернов кинематического локомоторного профиля по данным компьютерного анализа походки у детей со спастическими формами ДЦП
Анализ причин патологических паттернов кинематического локомоторного профиля по данным компьютерного анализа походки у детей со спастическими формами ДЦП

Чибиров Георгий Мирабович, Долганова Тамара Игоревна, Долганов Дмитрий Владимирович, Попков Дмитрий Арнольдович

Биомеханические и электромиографические исследования ходьбы у лиц с установочным поведением
Биомеханические и электромиографические исследования ходьбы у лиц с установочным поведением

Петрушанская К.А., Витензон А.С., Спивак Б.Г., Гриценко Г.П., Сутченков И.А.

Short address: https://sciup.org/142220995

IDS: 142220995   |   UDC: [612.766:616.831-009.11](086.8)   |   DOI: 10.18019/1028-4427-2019-25-1-102-110