Анализ видео с помощью ИИ теста Тренделенбурга: исследование осуществимости

Наблюдая, как мы стоим на одной ноге

Многие проблемы тазобедренного и коленного суставов проявляются в простых повседневных движениях, например при вставании на одну ногу, чтобы надеть носок. Врачи часто используют быстрый постельный тест — тест Тренделенбурга — чтобы оценить работу мышц вокруг бедра. Но этот тест обычно судят визуально, и при таком подходе можно пропустить тонкие нарушения. В этом исследовании изучается, можно ли с помощью обычного видео со смартфона и искусственного интеллекта превратить этот простой тест в объективное числовое измерение, которое могло бы улучшить диагностику и реабилитацию.

Простой тест со скрытой сложностью

В тесте Тренделенбурга человек стоит на одной ноге, поднимая другую — как бы в замедленной маршировке. Традиционно видимое опускание поднятой стороны таза рассматривалось как признак слабости мышц опорной стороны бедра. Однако пациенты могут компенсировать это, наклоняя корпус в сторону опорной ноги, что маскирует опускание таза и вводит оценщика в заблуждение. Кроме того, поведение колена во время манёвра может влиять на передачу сил по ноге и, возможно, влиять на износ суставов со временем. Всё это делает тест более сложным, чем кажется на первый взгляд.

Преобразование клинического видео в измеримые углы

Исследователи разработали практичную систему, которую можно было бы использовать в загруженной ортопедической клинике. В исследовании участвовали двенадцать взрослых с проблемами бедра: семеро перенесли тотальное эндопротезирование тазобедренного сустава, у пятерых была боль в бедре без имплантата. Каждого пациента снимали сзади одним смартфоном на штативе во время выполнения теста Тренделенбурга на каждой ноге. Приложение на основе ИИ без меток автоматически определяло ключевые точки тела на видео. На основе этих точек команда измеряла три показателя: насколько ровно удерживался таз, насколько корпус наклонялся в сторону и как изменялся угол в колене при переходе с двухногой опоры на одноногую. Весь процесс — запись и анализ — занимал медиану примерно три с половиной минуты на пациента, и все видео были пригодны для анализа.

Как люди на самом деле компенсируют

Измерения показали, что значительные опускания таза оказались на самом деле редкостью. В группе таз оставался почти в горизонтальном положении при балансировании на одной ноге. Вместо этого выделялся корпус: многие пациенты, особенно с эндопротезами бедра, наклоняли верхнюю часть тела в сторону опорной ноги — стратегия, позволяющая уменьшить нагрузку на ослабленные мышцы бедра. У половины участников, и у пяти из семи с искусственными суставами, наклон корпуса превышал консервативный порог, использовавшийся в ранних исследованиях. Изменения в коленном суставе также были частыми: у двух третей пациентов наблюдалась как минимум трёхградусная сдвижка коленного угла в передней проекции, что указывает на перераспределение нагрузок по ноге при компенсации слабости бедра.

Что цифры могут дать врачам

Приведение в числовой вид углов наклона таза, отклонения корпуса и выравнивания колена позволяет подходу с ИИ выйти за пределы обычной бинарной оценки теста Тренделенбурга. Вместо простого «положительно/отрицательно» клиницисты могли бы документировать, на сколько градусов наклонён корпус или изменён таз, и отслеживать эти значения с течением времени по мере восстановления пациента после операции или в ходе реабилитации. Поскольку система использует обычный смартфон и готовое приложение, её можно было бы широко внедрить при условии достаточной точности. В исследовании не проводили сравнение с высокоточным лабораторным оборудованием и не включали здоровых добровольцев, поэтому результаты лучше рассматривать как доказательство реализуемости метода, а не как замену эталонным инструментам.

От исследования осуществимости к повседневной практике

Говоря простыми словами, это исследование показывает, что быстрая запись на смартфон может зафиксировать тонкие изменения в том, как тело балансирует на одной ноге — информацию, которую трудно количественно оценить невооружённым глазом. Пациенты с эндопротезами бедра, в частности, часто сохраняют положение таза, наклоняя корпус и меняя выравнивание колена, а не за счёт видимого опускания таза. При дальнейшем тестировании на больших и более разнообразных группах и при сравнении с продвинутыми 3D-системами этот простой набор инструментов мог бы превратиться в практичный способ мониторинга функции бедра и помощи в более безопасной и эффективной реабилитации в обычных клиниках.

Цитирование: O’Sullivan, K., Doyle, T., Quinn, E. et al. AI-assisted video analysis of the Trendelenburg test: a feasibility study. Sci Rep 16, 7733 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-38980-z

Ключевые слова: слабость отводящих мышц бедра, тест Тренделенбурга, ИИ-анализ движения, тотальное эндопротезирование тазобедренного сустава, оценка походки