論文の概要: OpenCap markerless motion capture estimation of lower extremity kinematics and dynamics in cycling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03766v2
• Date: Mon, 18 Nov 2024 21:08:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:33:43.945804
• Title: OpenCap markerless motion capture estimation of lower extremity kinematics and dynamics in cycling
• Title（参考訳）: OpenCapマーカーレスモーションキャプチャーによるサイクリングにおける下肢運動学とダイナミックスの推定
• Authors: Reza Kakavand, Reza Ahmadi, Atousa Parsaei, W. Brent Edwards, Amin Komeili,
• Abstract要約: マーカレスモーションキャプチャは、従来のマーカーベースのシステムよりもいくつかの利点がある。 システムは人体のランドマークを直接検出することができ、手作業による処理やマーカーの配置に伴うエラーを減らすことができる。 本研究では,マーカーレスモーションキャプチャシステムであるOpenCapと,サイクリングバイオメカニクス評価における従来のマーカーベースシステムとの比較を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Markerless motion capture offers several benefits over traditional marker-based systems by eliminating the need for physical markers, which are prone to misplacement and artifacts. Utilizing computer vision and deep learning algorithms, markerless systems can directly detect human body landmarks, reducing manual processing and errors associated with marker placement. These systems are adaptable, able to track user-defined features, and practical for real-world applications using consumer-grade devices such as smartphone cameras. This study compares the performance of OpenCap, a markerless motion capture system, with traditional marker-based systems in assessing cycling biomechanics. Ten healthy adults participated in experiments to capture sagittal hip, knee, and ankle kinematics and dynamics using both methods. OpenCap used videos from smartphones and integrated computer vision and musculoskeletal simulations to estimate 3D kinematics. Results showed high agreement between the two systems, with no significant differences in kinematic and kinetic measurements for the hip, knee, and ankle. The correlation coefficients exceeded 0.98, indicating very strong consistency. Errors were minimal, with kinematic errors under 4 degrees and kinetic errors below 5 Nm. This study concludes that OpenCap is a viable alternative to marker-based motion capture, offering comparable precision without extensive setup for hip (flexion/extension), knee (flexion/extension), and ankle (dorsiflexion/plantarflexion) joints. Future work should aim to enhance the accuracy of ankle joint measurements and extend analyses to 3D kinematics and kinetics for comprehensive biomechanical assessments.
• Abstract（参考訳）: マーカーレスモーションキャプチャは、物理的マーカーの必要性を排除することで、従来のマーカーベースのシステムよりもいくつかの利点を提供する。 コンピュータビジョンとディープラーニングアルゴリズムを利用することで、マーカーレスシステムは人間の身体のランドマークを直接検出し、マーカー配置に関連する手作業の処理とエラーを減らすことができる。 これらのシステムは適応可能であり、ユーザ定義の機能を追跡することができ、スマートフォンカメラのようなコンシューマグレードのデバイスを使用して現実世界のアプリケーションに実用的である。 本研究では,マーカーレスモーションキャプチャシステムであるOpenCapと,サイクリングバイオメカニクス評価における従来のマーカーベースシステムとの比較を行った。 健常成人10名を対象に, 両法を用いて, 矢状股関節, 膝, 足首運動学, 運動学の計測実験を行った。 OpenCapはスマートフォンのビデオと統合コンピュータビジョンと筋骨格シミュレーションを使って3Dキネマティクスを推定した。 その結果, 両システム間には高い一致性を示し, 股関節, 膝, 足首の運動学的, 運動学的測定に有意差は認められなかった。 相関係数は0.98を超え、非常に強い一貫性を示した。 誤差は最小限であり, 運動誤差は4度以下, 運動誤差は5Nm以下であった。 本研究は、OpenCapがマーカーベースのモーションキャプチャーの代替として有効であり、股関節(屈曲/伸展)、膝(屈曲/伸展)、足関節(背屈/足関節屈曲)の広範囲なセットアップを伴わない精度を提供する。 今後,足関節計測の精度を高め,解析を3次元運動学・運動学に拡張し,総合的な生体力学的評価を行う。

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