Análisis de la marcha sin marcadores, en tu ordenador
Kinetae estima la postura con inteligencia artificial a partir de un vídeo de perfil y la convierte en los mismos cinco puntos que usarías con marcadores. El análisis clínico es idéntico: ángulos, eventos, fases de la marcha e informe. Y el vídeo no sale de tu ordenador.
- En tu ordenadorsin subir el vídeo a ningún sitio
- Sin tarjeta gráficaen el procesador de un portátil normal
- Comprobableexporta los puntos para compararlos con tus marcadores
Por qué en tu ordenador
El vídeo de un paciente es un dato de salud. Muchas soluciones markerless suben el vídeo a un servidor para calcular la postura. Kinetae lo hace en tu propio ordenador: el modelo de IA corre en el procesador y los fotogramas no salen de allí.
Para los cálculos clínicos, Kinetae solo envía a su servidor números y trayectorias, como hace con los marcadores: nunca los fotogramas, el vídeo ni el nombre del paciente. Los modelos se descargan una vez y se quedan en tu equipo.
Cómo funciona, paso a paso
Del vídeo al análisis, sin poner nada sobre el paciente.
- Vídeo de perfilCualquier cámara o móvil, también a cámara lenta. Con buena luz y las piernas a la vista.
- Detector de personasYOLOX-tiny encuentra a la persona. Si aparece otra en el vídeo, Kinetae sigue a la misma de un fotograma a otro.
- PosturaRTMPose, un modelo de código abierto de OpenMMLab, estima 26 puntos del cuerpo, pies incluidos: talón, dedo gordo y dedo pequeño.
- Cinco puntos de una piernaElige la pierna que mejor se ve y monta cadera, rodilla, tobillo, antepié y talón. El antepié va donde iría el marcador, sobre las cabezas de los metatarsianos, y no en la punta del dedo.
- FiltradoRellena los huecos sin inventar datos más allá de lo medido y filtra con un filtro de fase cero, que no retrasa la señal, con cortes distintos para la cadera, la rodilla y el pie.
- El mismo análisisLos cinco puntos entran en el mismo cálculo que los marcadores: ángulos, eventos, fases según Perry, informe y comparación de pruebas.
Tres niveles
Se elige en el panel de Kawan. El nivel Equilibrado es el de por defecto.
| Nivel | Modelo | Entrada | Fotogramas por segundo | Para qué |
|---|---|---|---|---|
| Rápido | RTMPose-s | 256×192 | Más que el Equilibrado | Una primera mirada |
| Equilibrado | RTMPose-m | 256×192 | Unos 70 | El uso diario |
| Preciso | RTMPose-x | 384×288 | Unos 13 | Lo que vas a exportar o comparar |
Velocidad medida en el portátil de desarrollo, solo con el procesador. En otro equipo puede variar.
Cuánto se equivoca
Para elegir el modelo y ajustar el filtrado, comparamos el markerless con los marcadores en vídeos clínicos reales. Este es el error de los ángulos frente a los de los marcadores del mismo vídeo, con buena luz:
| Nivel | Rodilla | Tobillo | Pie |
|---|---|---|---|
| Equilibrado | 3,3° | 2,9° | 2,6° |
| Preciso | 3,3° | 2,6° | 2,3° |
Cómo se midió
- 8 vídeos clínicos con buena luz: marcha, carrera y bici, grabados con móviles y con cámaras, de 640×480 a 1080p.
- Cada vídeo llevaba sus marcadores de cadera, rodilla, tobillo, antepié y talón. El mismo vídeo se analizó con los marcadores y en markerless.
- El dato es el error mediano entre vídeos, quitando el desfase fijo entre el punto del modelo y el marcador, que no están exactamente en el mismo sitio. Por eso, el error del pie sirve para comparar modelos más que como error absoluto.
- Por qué RTMPose: en el mismo banco, MediaPipe, el modelo gratuito de Google que usan muchas apps, se equivocó de 10 a 21°.
Lo que estas cifras no son
Es una comparación interna, en 2D y frente a marcadores, no una validación frente a un sistema de laboratorio. Esa validación está prevista para 2027. Tampoco se pueden comparar con las cifras de otros sistemas: cada uno mide de una manera.
Y donde falla, lo decimos: con poca luz el error del tobillo pasó de unos 3° a unos 15°, y en carrera grabada a 240 fps el pie del nivel Equilibrado llegó a 13°. Con esos vídeos, mejor marcadores.
Cuándo usar marcadores y cuándo no
Markerless
- Buena luz y piernas a la vista, o ropa ajustada.
- Vídeo de perfil limpio, sin nadie que tape a la persona.
- Marcha y carrera a velocidades normales.
- Primeras consultas, cribado y docencia.
Marcadores
- Poca luz o vídeos oscuros.
- Cámara rápida, de 240 fps en adelante.
- Detalle fino del pie, o investigación.
- Cuando necesites el centro articular de la cadera (HJC), que el markerless no usa.
Compruébalo tú
El CSV del markerless lleva los cinco puntos como M1 a M5, en el mismo orden y formato que los marcadores T1 a T5. Graba a un paciente con marcadores, analiza el mismo vídeo en markerless y compara: es la mejor forma de saber cuánto puedes fiarte en tu consulta, con tu cámara y tu luz.
Ficha técnica
| Modelo de postura | RTMPose (OpenMMLab, código abierto), con 26 puntos del cuerpo (Halpe26): niveles s, m y x |
|---|---|
| Detector de personas | YOLOX-tiny |
| Dónde se calcula | En el procesador del ordenador, con ONNX Runtime. Sin tarjeta gráfica y sin subir el vídeo |
| Puntos que entrega | Cinco de una pierna: cadera, rodilla, tobillo, antepié (a la altura de las cabezas de los metatarsianos) y talón |
| Filtrado | Relleno de huecos sin extrapolar y filtro de fase cero, con cortes por articulación |
| Análisis | El mismo que con marcadores: ángulos, eventos, fases según Perry, informe y comparación de pruebas |
| Exportación | CSV con M1 a M5, en el formato de los marcadores T1 a T5 |
| Modelos | Se descargan la primera vez y se comprueban: unos 76 MB con el nivel Equilibrado, y unos 200 MB más para el Preciso |
| Requisitos | Windows 10 u 11 de 64 bits. Conexión a internet para la primera descarga de los modelos |
| Vista | 2D, con una cámara de perfil |
Preguntas sobre el markerless
¿Kinetae funciona sin marcadores?
Sí. En el modo markerless estima la postura con inteligencia artificial a partir del vídeo y la convierte en los cinco puntos de una pierna que usarías con marcadores. Después, el análisis es el mismo.
¿Qué precisión tiene el markerless de Kinetae?
En nuestra comparación interna con 8 vídeos clínicos con buena luz, el error de los ángulos frente a los marcadores del mismo vídeo fue de unos 3° en la rodilla, el tobillo y el pie. No es una validación de laboratorio, que está prevista para 2027, y con poca luz o a muy alta velocidad el error sube.
¿Se sube el vídeo a algún servidor?
No. El modelo de IA corre en tu ordenador. Para los cálculos clínicos, Kinetae envía solo números y trayectorias; nunca los fotogramas, el vídeo ni el nombre del paciente.
¿Necesito tarjeta gráfica?
No. El markerless funciona en el procesador de un ordenador normal. El nivel Equilibrado procesa unas decenas de fotogramas por segundo en un portátil actual.
¿En qué se diferencia de OpenCap o de las apps de móvil?
OpenCap reconstruye el movimiento en 3D a partir de vídeos de móvil que se procesan en la nube, y muchas apps de móvil también envían el vídeo a un servidor. Kinetae trabaja en 2D con una cámara de perfil, todo en tu ordenador, y está pensado para la consulta: fases de la marcha, eventos, informe y comparación de pruebas, con marcadores o sin ellos.
¿Puedo comparar marcadores y markerless?
Sí. Analiza el mismo vídeo con marcadores y en markerless: los dos CSV tienen el mismo formato, con los puntos T1 a T5 y M1 a M5.
¿Qué modelo de inteligencia artificial usa?
RTMPose, de OpenMMLab, en tres niveles (s, m y x), con el detector de personas YOLOX-tiny. Funcionan con ONNX Runtime en el procesador.
¿Lo pruebas con tu vídeo?
Descargar KinetaePor ahora, solo para beta testers y alumnos con el alta hecha. Kinetae es gratuito.