論文の概要: Biomechanical Reconstruction with Confidence Intervals from Multiview Markerless Motion Capture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06486v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 14:04:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:31:36.643032
• Title: Biomechanical Reconstruction with Confidence Intervals from Multiview Markerless Motion Capture
• Title（参考訳）: マルチビューマーカーレスモーションキャプチャーからの信頼区間を用いた生体力学的再構成
• Authors: R. James Cotton, Fabian Sinz,
• Abstract要約: 特定のカメラ構成を用いて分析した特定の個人から特定のキネマティック推定値に対する信頼区間を示す。 我々は、異なる生体力学モデルを用いて、軌道の最適化されたエンドツーエンドの暗黙の表現を用いて、これまでの研究を拡張した。 この後続確率は変動近似によって学習され、試行において各時点における個々の関節に対する信頼区間を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.07180164747172
• License:
• Abstract: Advances in multiview markerless motion capture (MMMC) promise high-quality movement analysis for clinical practice and research. While prior validation studies show MMMC performs well on average, they do not provide what is needed in clinical practice or for large-scale utilization of MMMC -- confidence intervals over specific kinematic estimates from a specific individual analyzed using a possibly unique camera configuration. We extend our previous work using an implicit representation of trajectories optimized end-to-end through a differentiable biomechanical model to learn the posterior probability distribution over pose given all the detected keypoints. This posterior probability is learned through a variational approximation and estimates confidence intervals for individual joints at each moment in a trial, showing confidence intervals generally within 10-15 mm of spatial error for virtual marker locations, consistent with our prior validation studies. Confidence intervals over joint angles are typically only a few degrees and widen for more distal joints. The posterior also models the correlation structure over joint angles, such as correlations between hip and pelvis angles. The confidence intervals estimated through this method allow us to identify times and trials where kinematic uncertainty is high.
• Abstract（参考訳）: マルチビューマーカーレスモーションキャプチャ(MMMC)の進歩は、臨床および研究のための高品質な運動分析を約束する。 事前の検証研究では、MMMCは平均的に良好に機能することが示されたが、臨床実践や大規模なMMMCの利用に必要なものは提供されていない。 検出されたすべてのキーポイントが与えられたポーズよりも後続確率分布を学習するために、異なる生体力学モデルを用いて、軌道最適化された終端を暗黙的に表現することで、これまでの研究を拡張した。 この後続確率は、変動近似を用いて学習され、試行において各時点の個々の関節の信頼区間を推定し、通常仮想マーカー位置の空間誤差10～15mm以内の信頼区間を示す。 関節角度上の信頼区間は、通常数度しかなく、より遠位な関節に対して拡がっている。 後肢は、股関節角度と骨盤角度の相関などの関節角度上の相関構造もモデル化している。 本手法により推定される信頼区間は,運動の不確実性が高い時間と試行を識別することができる。

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