論文の概要: A Fine-Grained Attention and Geometric Correspondence Model for Musculoskeletal Risk Classification in Athletes Using Multimodal Visual and Skeletal Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05913v1
• Date: Sun, 07 Sep 2025 04:09:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.773751
• Title: A Fine-Grained Attention and Geometric Correspondence Model for Musculoskeletal Risk Classification in Athletes Using Multimodal Visual and Skeletal Features
• Title（参考訳）: マルチモーダル視覚・骨格的特徴を用いたスポーツ選手の筋骨格危険分類のための微粒な注意と幾何学的対応モデル
• Authors: Md. Abdur Rahman, Mohaimenul Azam Khan Raiaan, Tamanna Shermin, Md Rafiqul Islam, Mukhtar Hussain, Sami Azam,
• Abstract要約: 筋骨格障害はアスリートに重大なリスクをもたらし、早期にリスクを評価することは予防に重要である。 本研究では,視覚的および骨格的座標に基づく特徴を用いた筋骨格リスクの分類を目的とした,新しいマルチモーダル深層学習フレームワークであるViSK-GATを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0826008596787253
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Musculoskeletal disorders pose significant risks to athletes, and assessing risk early is important for prevention. However, most existing methods are designed for controlled settings and fail to reliably assess risk in complex environments due to their reliance on a single type of data. This research proposes ViSK-GAT (Visual-Skeletal Geometric Attention Transformer), a novel multimodal deep learning framework designed to classify musculoskeletal risk using visual and skeletal coordinate-based features. In addition, a custom multimodal dataset is constructed by combining visual data and skeletal coordinates for risk assessment. Each sample is labeled into eight risk categories based on the Rapid Entire Body Assessment system. ViSK-GAT combines a Residual Block with a Lightweight Transformer Block to learn spatial and temporal dependencies jointly. It incorporates two novel modules: the Fine-Grained Attention Module (FGAM), which enables precise inter-modal feature refinement through cross-attention between visual and skeletal inputs, and the Multimodal Geometric Correspondence Module (MGCM), which enhances cross-modal coherence by aligning image features with coordinate-based representations. ViSK-GAT achieved strong performance with validation and test accuracies of 93.55\% and 93.89\%, respectively; a precision of 93.86\%; an F1 score of 93.85\%; and Cohen's Kappa and Matthews Correlation Coefficient of 93\%. The regression results also indicated a low Root Mean Square Error of the predicted probability distribution of 0.1205 and a corresponding Mean Absolute Error of 0.0156. Compared to nine popular transfer learning backbones, ViSK-GAT consistently outperformed previous methods. The ViSK-GAT model advances artificial intelligence implementation and application, transforming musculoskeletal risk classification and enabling impactful early interventions in sports.
• Abstract（参考訳）: 筋骨格障害はアスリートに重大なリスクをもたらし、早期にリスクを評価することは予防に重要である。 しかし、既存のほとんどの手法は、制御された設定のために設計されており、単一のタイプのデータに依存するため、複雑な環境におけるリスクを確実に評価することができない。 本研究では,視覚的および骨格的座標に基づく特徴を用いた筋骨格リスクの分類を目的とした,新しいマルチモーダルディープラーニングフレームワークであるViSK-GATを提案する。 さらに、リスク評価のための視覚データと骨格座標を組み合わせることで、カスタムマルチモーダルデータセットを構築する。 各サンプルは,Rapid Entire Body Assessmentシステムに基づいて,8つのリスクカテゴリにラベル付けされる。 ViSK-GATは、Residual BlockとLightweight Transformer Blockを組み合わせて、空間的および時間的依存関係を共同で学習する。 Fine-Grained Attention Module (FGAM) は視覚入力と骨格入力の相互アテンションによる正確なモーダル間特徴改善を可能にするモジュールであり、Multimodal Geometric Cor correspondingence Module (MGCM) は画像特徴と座標ベース表現との整合性を強化するモジュールである。 ViSK-GATは、それぞれ93.55\%と93.89\%、精度93.86\%、F1スコア93.85\%、コーエンのカッパとマシューズ相関係数93\%の検証と試験の精度で高い性能を達成した。 また, 予測確率分布0.1205のルート平均角誤差と, 対応する平均絶対誤差0.0156のルート平均角誤差も示した。 ViSK-GATは、9つの人気のある転送学習バックボーンと比較して、従来手法よりも一貫して優れていた。 ViSK-GATモデルは、人工知能の実装と応用を進歩させ、筋肉骨格のリスク分類を変革し、スポーツにおける影響のある早期介入を可能にする。

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