20.500.12556/RUL-184881 Nadgradnja testa devetih zatičev z analizo vizualnih značilnic gibanja rok Advancing the nine hole peg test by visual hand motion feature analysis V diplomski nalogi smo razvili merilni vizualni sistem na podlagi stereo para kamer za sledenje dlani, ki omogoča 3D rekonstrukcijo trajektorij 21 anatomskih točk dlani med izvajanjem testa devetih zatičev (NHPT), standardiziranega orodja za ocenjevanje fine motorike zgornjih okončin, ki pri tradicionalni izvedbi meri zgolj skupni čas izvedbe in s tem spregleda informacije o kakovosti gibanja. Sistem temelji na dveh sinhroniziranih RGB kamerah, kalibriranih v skupnem referenčnem koordinatnem sistemu testne plošče, in orodju MediaPipe Hands za zaznavo anatomskih točk v posameznem posnetku. Zaznane 2D koordinate smo s triangulacijo rekonstruirali v 3D prostor. Na podlagi rekonstruiranih trajektorij smo izračunali nabor kinematičnih značilnic, ki opisujejo prostorske, dinamične in koordinacijske lastnosti gibanja roke, ter z zmanjševanjem dimenzionalnosti izbrali 24 ključnih značilnic za nadaljnjo analizo. Klinično ovrednotenje smo izvedli na končnem naboru 167 bolnikov z multiplo sklerozo, pri čemer je analiza povezanosti z nevrološko prizadetostjo (EDSS) zajemala 162 preiskovancev, analiza povezanosti s kognitivnim statusom (CogEval) pa 107 preiskovancev. Rezultati regresijske in korelacijske analize kažejo, da je višja stopnja prizadetosti najmočneje povezana s podaljšanim časom izvedbe ter s povečano linearnostjo in zmanjšano sunkovitostjo gibanja palca. Pri kognitivnem statusu se je kot primarni napovedni dejavnik izkazala hitrost izvedbe naloge. Predlagani pristop je neinvaziven, cenovno dostopen in ohranja standardni potek NHPT, hkrati pa dopolnjuje tradicionalno časovno meritev z dodatno informacijo o kakovosti gibanja. In this thesis, we developed a stereo-visual hand-tracking system enabling 3D reconstruction of the trajectories of 21 anatomical landmarks of the hand during the Nine-Hole Peg Test (NHPT), a standardized tool for assessing fine motor function of the upper limbs that in its traditional form records only the total completion time, thereby overlooking information about movement quality. The system is based on two synchronized RGB cameras calibrated in a common reference coordinate system defined by the test board, combined with the MediaPipe Hands tool for landmark detection in individual frames. The detected 2D coordinates were reconstructed into 3D space using triangulation. Based on the reconstructed trajectories, we computed a set of kinematic features describing spatial, dynamic, and coordinative properties of hand movement, and selected 24 key features for further analysis through dimensionality reduction. Clinical evaluation was performed on a final cohort of 167 patients with multiple sclerosis, with the EDSS analysis including 162 patients and the CogEval analysis including 107 patients. Results of regression and correlation analyses show that higher disability is most strongly associated with prolonged task completion time and with increased linearity and reduced jerkiness of thumb movement. For cognitive status, task execution speed emerged as the primary predictor. The proposed approach is non-invasive and cost-effective, preserves the standard NHPT protocol, and complements the traditional time measure with additional information on movement quality. stereo video analiza sledenje anatomskim točkam test devetih zatičev multipla skleroza digitalni biomarkerji kinematika roke ocena fine motorike stereo video analysis anatomical landmark tracking nine-hole peg test multiple sclerosis digital biomarkers hand kinematics fine motor assessment true false false Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2026-07-16 12:30:03 2026-07-16 12:30:15 2026-08-18 11:33:06 0000-00-00 00:00:00 2026 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 62848 288050691 Zajc_Zan_-_Nadgradnja_testa_devetih_zaticev_z_analizo_vizualnih_znacilnic_gibanja_rok.pdf Zajc_Zan_-_Nadgradnja_testa_devetih_zaticev_z_analizo_vizualnih_znacilnic_gibanja_rok.pdf 1 2056406A4717DA2391DDFBC948967E31 0b8b37edbcff619b7ed2292d8d689e74e9edccad915815b988131ba761fe3b64 2675f6b9-8101-11f1-9b0d-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=240270 Fakulteta za elektrotehniko 0 0 0