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Enregistrement W2964354209 · doi:10.3389/fbioe.2019.00199

A Direct Comparison of Biplanar Videoradiography and Optical Motion Capture for Foot and Ankle Kinematics

2019· article· en· W2964354209 sur OpenAlexaff
Sarah Kessler, Michael J. Rainbow, Glen A. Lichtwark, Andrew G. Cresswell, Susan E. D’Andrea, Nicolai Konow, Luke A. Kelly

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Bioengineering and Biotechnology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésKinematicsSagittal planeMotion captureAnkleMotion (physics)Foot (prosody)Artificial intelligenceComputer visionGeodesyMotion analysisOrientation (vector space)Computer scienceDigital image correlationPosition (finance)PhysicsMathematicsGeologyAnatomyMedicineOpticsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measuring motion of the human foot presents a unique challenge due to the large number of closely packed bones with congruent articulating surfaces. Optical motion capture (OMC) and multi-segment models can be used to infer foot motion, but might be affected by soft tissue artefact (STA). Biplanar videoradiography (BVR) is a relatively new tool that allows direct, non-invasive measurement of bone motion using high-speed, dynamic x-ray images to track individual bones. It is unknown whether OMC and BVR can be used interchangeably to analyse multi-segment foot motion. Therefore, the aim of this study was to determine the agreement in kinematic measures of dynamic activities. Nine healthy participants performed three walking and three running trials while BVR was recorded with synchronous OMC. Bone position and orientation was determined through manual scientific-rotoscoping. The OMC and BVR kinematics were co-registered to the same coordinate system, and BVR tracking was used to create virtual markers for comparison to OMC during dynamic trials. Root mean square (RMS) differences in marker positions and joint angles as well as a linear fit method (LFM) was used to compare the outputs of both methods. When comparing BVR and OMC, sagittal plane angles were in good agreement (ankle: R2 = 0.947, 0.939; Medial Longitudinal Arch (MLA) Angle: R2 = 0.713, 0.703, walking and running, respectively). When examining the ankle, there was a moderate agreement between the systems in the frontal plane (R2 = 0.322, 0.452, walking and running, respectively), with a weak to moderate correlation for the transverse plane (R2 = 0.178, 0.326, walking and running, respectively). However, root mean squared error (RMSE) showed angular errors ranging from 1.06 to 8.31 across the planes (frontal: 3.57, 3.67, transverse: 4.28, 4.70, sagittal: 2.45, 2.67, walking and running, respectively). Root mean square (RMS) differences between OMC and BVR marker trajectories were task dependent with the largest differences in the shank (6.0 ± 2.01 mm) for running, and metatarsals (3.97 ± 0.81 mm) for walking. Based on the results, we suggest BVR and OMC provide comparable solutions to foot motion in the sagittal plane, however, interpretations of out-of-plane movements should done cautiously.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations123
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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