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/2509.05913v2
- Date: Mon, 27 Oct 2025 16:42:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-28 17:41:21.773319
- 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て筋骨格リスクを分類する,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を紹介する。
ViSK-GATは、9つの人気のある移行学習のバックボーンを一貫して上回り、AIによる筋骨格リスク評価を前進させる可能性を示した。
- 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 introduces ViSK-GAT (Visual-Skeletal Geometric Attention Transformer), a novel multimodal deep learning framework that classifies musculoskeletal risk using both visual and skeletal coordinate-based features. A custom multimodal dataset (MusDis-Sports) was created by combining images and skeletal coordinates, with each sample labeled into eight risk categories based on the Rapid Entire Body Assessment (REBA) system. ViSK-GAT integrates two innovative modules: the Fine-Grained Attention Module (FGAM), which refines inter-modal features via cross-attention between visual and skeletal inputs, and the Multimodal Geometric Correspondence Module (MGCM), which enhances cross-modal alignment between image features and coordinates. The model achieved robust performance, with all key metrics exceeding 93%. Regression results also indicated a low RMSE of 0.1205 and MAE of 0.0156. ViSK-GAT consistently outperformed nine popular transfer learning backbones and showed its potential to advance AI-driven musculoskeletal risk assessment and enable early, impactful 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て筋骨格リスクを分類する新しい多モードディープラーニングフレームワークであるViSK-GAT(Visual-Skeletal Geometric Attention Transformer)を紹介する。
画像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(MusDis-Sports)を作成し、各サンプルを、Rapid Entire Body Assessment (REBA)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した。
ViSK-GATは2つの革新的なモジュールを統合しており、FGAM(Fincent Attention Module)は視覚入力と骨格入力の相互アテンションによってモーダル間機能を洗練し、MGCM(Multimodal Geometric Cor correspondingence Module)は画像特徴と座標間の相互アライメントを強化する。
このモデルはロバストなパフォーマンスを実現し、すべての主要なメトリクスは93%を超えた。
回帰の結果、RMSEは0.1205、MAEは0.0156であった。
ViSK-GATは、9つの人気のある移行学習のバックボーンを一貫して上回り、AI駆動の筋骨格リスク評価を推進し、スポーツにおける早期で影響力のある介入を可能にする可能性を示した。
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