論文の概要: Real-time, accurate, and open source upper-limb musculoskeletal analysis using a single RGBD camera

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10007v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 13:20:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 13:35:39.758487
• Title: Real-time, accurate, and open source upper-limb musculoskeletal analysis using a single RGBD camera
• Title（参考訳）: 単一RGBDカメラを用いたリアルタイム・高精度・オープンソース上肢骨格解析
• Authors: Amedeo Ceglia, Kael Facon, Mickaël Begon, Lama Seoud,
• Abstract要約: バイオメカニカルバイオフィードバックは、リハビリテーションを強化し、より客観的なタスク評価を提供する。 我々のオープンソースアプローチは、単一の低コストのRGBDカメラを使用して、高忠実な上肢キネマティクスのためのユーザフレンドリーなソリューションを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14999444543328289
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Biomechanical biofeedback may enhance rehabilitation and provide clinicians with more objective task evaluation. These feedbacks often rely on expensive motion capture systems, which restricts their widespread use, leading to the development of computer vision-based methods. These methods are subject to large joint angle errors, considering the upper limb, and exclude the scapula and clavicle motion in the analysis. Our open-source approach offers a user-friendly solution for high-fidelity upper-limb kinematics using a single low-cost RGBD camera and includes semi-automatic skin marker labeling. Real-time biomechanical analysis, ranging from kinematics to muscle force estimation, was conducted on eight participants performing a hand-cycling motion to demonstrate the applicability of our approach on the upper limb. Markers were recorded by the RGBD camera and an optoelectronic camera system, considered as a reference. Muscle activity and external load were recorded using eight EMG and instrumented hand pedals, respectively. Bland-Altman analysis revealed significant agreements in the 3D markers' positions between the two motion capture methods, with errors averaging 3.3$\pm$3.9 mm. For the biomechanical analysis, the level of agreement was sensitive to whether the same marker set was used. For example, joint angle differences averaging 2.3$\pm$2.8{\deg} when using the same marker set, compared to 4.5$\pm$2.9{\deg} otherwise. Biofeedback from the RGBD camera was provided at 63 Hz. Our study introduces a novel method for using an RGBD camera as a low-cost motion capture solution, emphasizing its potential for accurate kinematic reconstruction and comprehensive upper-limb biomechanical studies.
• Abstract（参考訳）: バイオメカニカルバイオフィードバックは、リハビリテーションを強化し、より客観的なタスク評価を提供する。 これらのフィードバックは、しばしば高価なモーションキャプチャシステムに依存し、それが広く使われることを制限し、コンピュータビジョンベースの手法の開発につながった。 これらの手法は上肢を考慮し, 関節角度の誤差が大きく, 肩甲骨運動や鎖骨運動を除外する。 我々のオープンソースアプローチは、単一の低コストのRGBDカメラを使用し、半自動皮膚マーカーラベリングを含む高忠実な上肢キネマティクスのためのユーザフレンドリーなソリューションを提供する。 体操から筋力推定まで, 実時間バイオメカニカル分析を8名を対象に実施し, 上肢へのアプローチの有効性を実証した。 マーカーはRGBDカメラと、参照と見なされる光電子カメラシステムによって記録された。 筋活動と外負荷は,8本のEMGと計装手ペダルを用いて記録した。 ブランド・アルトマン分析では、2つのモーションキャプチャー法の間に3Dマーカーの位置が重要な一致を示し、誤差は平均3.3$\pm$3.9 mmであった。 生体力学解析では, 一致度は同一のマーカーセットが使用されたかどうかに敏感であった。 例えば、2.3$\pm$2.8{\deg} の場合、4.5$\pm$2.9{\deg} の場合と比較すると、結合角の差は平均2.3$\pm$2.8{\deg} となる。 RGBDカメラからのバイオフィードバックは63Hzで提供された。 本研究では,RGBDカメラを低コストなモーションキャプチャーソリューションとして用いる新しい手法を提案する。

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