تعتبر مشاكل الدوران من الأعراض البارزة لمرض باركنسون (Parkinson's disease) والتي تؤثر بشكل كبير على حياة المرضى اليومية. يُستخدم عادةً النمط الحركي مثل زاوية الدوران ومدة الوقت وعدد الخطوات اللازمة لإتمام الدوران لتقييم كفاءة الحركة، إلا أن قياس الخطوات بدقة يتطلب التعامل مع متغيرات الحركة الحقيقية وأنماط التهتكة غير الطبيعية المرتبطة بهذا المرض.

تتضمن الأساليب الحالية عادةً استخدام أجهزة قابلة للارتداء، مما قد يتسبب في إزعاج للمستخدمين عند محاولة إدارة هذه الأجهزة يومياً. لذا، يقدم الباحثون إطاراً جديداً يعتمد على الفيديو، يتيح تقدير عدد الخطوات بشكل فعال من خلال استخدام تمثيلات حركية متنوعة.

تبدأ العملية بتقدير أولي لعدد الخطوات استناداً إلى إشارات حركة القدم من استرداد الشبكة البشرية ثلاثية الأبعاد، مما يساعد على تقديم هياكل حركة عالية المستوى. ولتضمين التفاصيل الحركية الدقيقة، يقوم مشفر الحركة بتعزيز ديناميات المشي باستخدام تقنية التحقق المتقاطع لالتقاط المعطيات الدقيقة حول انماط المشي المرتبطة بمرض باركنسون.

لتسهيل التعامل مع أطوال الفيديو المتغيرة، يتم تقسيم كل فيديو إلى مقاطع، حيث تتم عملية دمج تعلم الحركة باستخدام أسلوب تعلم متعدد الأمثلة (Multiple Instance Learning - MIL) لتوقع التغيرات في عدد الخطوات.

أظهرت التجارب المكثفة أن هذه الطريقة تتيح تقديم أداء متفوق على الطرق الحالية لقياس الخطوات، مما قد يحدث ثورة في كيفية تقييم الحركة لدى مرضى باركنسون في الحياة اليومية.