Optimal Estimation of Anthropometric Parameters for Quantifying Multisegment Trunk Kinetics
Notice bibliographique
Résumé
Kinetics assessment of the human head-arms-trunk (HAT) complex via a multisegment model is a useful tool for objective clinical evaluation of several pathological conditions. Inaccuracies in body segment parameters (BSPs) are a major source of uncertainty in the estimation of the joint moments associated with the multisegment HAT. Given the large intersubject variability, there is currently no comprehensive database for the estimation of BSPs for the HAT. We propose a nonlinear, multistep, optimization-based, noninvasive method for estimating individual-specific BSPs and calculating joint moments in a multisegment HAT model. Eleven nondisabled individuals participated in a trunk-bending experiment and their body motion was recorded using cameras and a force plate. A seven-segment model of the HAT was reconstructed for each participant. An initial guess of the BSPs was obtained by individual-specific scaling of the BSPs calculated from the male visible human (MVH) images. The intersegmental moments were calculated using both bottom-up and top-down inverse dynamics approaches. Our proposed method adjusted the scaled BSPs and center of pressure (COP) offsets to estimate optimal individual-specific BSPs that minimize the difference between the moments obtained by top-down and bottom-up inverse dynamics approaches. Our results indicate that the proposed method reduced the error in the net joint moment estimation (defined as the difference between the net joint moment calculated via bottom-up and top-down approaches) by 79.3% (median among participants). Our proposed method enables an optimized estimation of individual-specific BSPs and, consequently, a less erroneous assessment of the three-dimensional (3D) kinetics of a multisegment HAT model.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».