Post-trial anatomical frame alignment procedure for comparison of 3D joint angle measurement from magnetic/inertial measurement units and camera-based systems
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic and inertial measurement units (MIMUs) have been widely used as an alternative to traditional camera-based motion capture systems for 3D joint kinematics measurement. Since these sensors do not directly measure position, a pre-trial anatomical calibration, either with the assistance of a special protocol/apparatus or with another motion capture system is required to establish the transformation matrices between the local sensor frame and the anatomical frame (AF) of each body segment on which the sensors are attached. Because the axes of AFs are often used as the rotational axes in the joint angle calculation, any difference in the AF determination will cause discrepancies in the calculated joint angles. Therefore, a direct comparison of joint angles between MIMU systems and camera-based systems is less meaningful because the calculated joint angles contain a systemic error due to the differences in the AF determination. To solve this problem a new post-trial AF alignment procedure is proposed. By correcting the AF misalignments, the joint angle differences caused by the difference in AF determination are eliminated and the remaining discrepancies are mainly from the measurement accuracy of the systems themselves. Lower limb joint angles from 30 walking trials were used to validate the effectiveness of the proposed AF alignment procedure. This technique could serve as a new means for calibrating magnetic/inertial sensor-based motion capture systems and correcting for AF misalignment in scenarios where joint angles are compared directly.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».