論文の概要: Machine Learning Applications in Spine Biomechanics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06174v1
- Date: Wed, 10 Jan 2024 04:45:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 21:20:30.275579
- Title: Machine Learning Applications in Spine Biomechanics
- Title（参考訳）: 脊椎バイオメカニクスにおける機械学習応用
- Authors: Farshid Ghezelbash, Amir Hossein Eskandari, Xavier Robert-Lachaine,
Frank Cao, Mehran Pesteie, Zhuohua Qiao, Aboulfazl Shirazi-Adl, Christian
Larivi\`ere
- Abstract要約: 機械学習とコンピュータビジョン技術は、単一のカメラ画像と同じくらい単純な3Dボディ形状、人体計測、運動学を推定するのに役立つ。
本研究では,これらの手法を従来の筋骨格モデルと統合し,脊髄生体力学の包括的解析を可能にする枠組みを提案する。
本研究における実世界の応用例としては, 職場での揚力評価, 自動車事故における鞭打ち損傷の評価, プロスポーツにおける生体力学的解析などが挙げられる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.642428789697329
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Spine biomechanics is at a transformation with the advent and integration of
machine learning and computer vision technologies. These novel techniques
facilitate the estimation of 3D body shapes, anthropometrics, and kinematics
from as simple as a single-camera image, making them more accessible and
practical for a diverse range of applications. This study introduces a
framework that merges these methodologies with traditional musculoskeletal
modeling, enabling comprehensive analysis of spinal biomechanics during complex
activities from a single camera. Additionally, we aim to evaluate their
performance and limitations in spine biomechanics applications. The real-world
applications explored in this study include assessment in workplace lifting,
evaluation of whiplash injuries in car accidents, and biomechanical analysis in
professional sports. Our results demonstrate potential and limitations of
various algorithms in estimating body shape, kinematics, and conducting
in-field biomechanical analyses. In industrial settings, the potential to
utilize these new technologies for biomechanical risk assessments offers a
pathway for preventive measures against back injuries. In sports activities,
the proposed framework provides new opportunities for performance optimization,
injury prevention, and rehabilitation. The application in forensic domain
further underscores the wide-reaching implications of this technology. While
certain limitations were identified, particularly in accuracy of predictions,
complex interactions, and external load estimation, this study demonstrates
their potential for advancement in spine biomechanics, heralding an optimistic
future in both research and practical applications.
- Abstract（参考訳）: Spine Biomechanicsは、機械学習とコンピュータビジョン技術の出現と統合と共に変化しつつある。
これらの新しい技術は、単一カメラ画像と同じくらい単純な3次元体形、人体計測、運動学を推定しやすくし、多様な用途においてよりアクセスしやすく実用的である。
本研究は,これらの手法を従来の筋骨格モデリングと統合し,単一カメラによる複雑な活動中の脊髄バイオメカニクスの包括的解析を可能にする枠組みを提案する。
さらに,脊椎バイオメカニクス応用における性能と限界を評価することを目的とした。
本研究における実世界の応用例としては,職場での揚力評価,自動車事故における鞭打ち損傷の評価,プロスポーツにおける生体力学的解析などが挙げられる。
その結果,体型,運動学,フィールド内生体力学的解析における様々なアルゴリズムの可能性と限界が示された。
産業環境では、これらの新しい技術をバイオメカニカルリスクアセスメントに活用する可能性は、背中の怪我に対する予防措置の道筋を提供する。
スポーツ活動において,提案する枠組みは,パフォーマンス最適化,傷害防止,リハビリテーションの新たな機会を提供する。
法医学領域の申請は、この技術の広範な影響をさらに強調している。
特定の限界、特に予測精度、複雑な相互作用、および外部負荷推定において特定されたが、本研究では、脊椎生体力学の進歩の可能性を示し、研究と実用の両方において楽観的な未来を告げる。
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