A Refined Technique to Calculate Finite Helical Axes From Rigid Body Trackers
Notice bibliographique
Résumé
Finite helical axes (FHAs) are a potentially effective tool for joint kinematic analysis. Unfortunately, no straightforward guidelines exist for calculating accurate FHAs using prepackaged six degree-of-freedom (6 DOF) rigid body trackers. Thus, this study aimed to: (1) describe a protocol for calculating FHA parameters from 6 DOF rigid body trackers using the screw matrix and (2) to maximize the number of accurate FHAs generated from a given data set using a moving window analysis. Four Optotrak® Smart Markers were used as the rigid body trackers, two moving and two fixed, at different distances from the hinge joint of a custom-machined jig. 6D OF pose information was generated from 51 static positions of the jig rotated and fixed in 0.5 deg increments up to 25 deg. Output metrics included the FHA direction cosines, the rotation about the FHA, the translation along the axis, and the intercept of the FHA with the plane normal to the jig's hinge joint. FHA metrics were calculated using the relative tracker rotation from the starting position, and using a moving window analysis to define a minimum acceptable rotational displacement between the moving tracker data points. Data analysis found all FHA rotations calculated from the starting position were within 0.15 deg of the prescribed jig rotation. FHA intercepts were most stable when determined using trackers closest to the hinge axis. Increasing the moving window size improved the FHA direction cosines and center of rotation accuracy. Window sizes larger than 2 deg had an intercept deviation of less than 1 mm. Furthermore, compared to the 0 deg window size, the 2 deg window had a 90% improvement in FHA intercept precision while generating almost an equivalent number of FHA axes. This work identified a solution to improve FHA calculations for biomechanical researchers looking to describe changes in 3D joint motion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».