Semi-Automatic Sensor-to-Body Calibration of Inertial Sensors on Lower Limb Using Gait Recording
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An inertial measurement unit (IMU) is the ideal technology for ambulatory measurement of human motion. However, because an IMU measures acceleration and angular velocity in its sensor frame, to obtain clinically meaningful kinematics, a calibration procedure is required to align the IMU frame with the anatomical frame of its corresponding segment. This paper aims to investigate whether recording of straight walking could be used for sensor-to-body calibration of IMUs instead of performing calibration-specific movements. For this purpose, after three to five seconds of quiet standing, ten participants walked for eight steps. To obtain the sensor-to-body transformations, motions of the thigh, shank, and foot segments were recorded by three IMUs. The accuracy and repeatability of the transformations obtained by the IMUs were compared to the reference anatomical frames obtained by the motion capture system. Statistical analysis showed no significant difference (p>0.05) between the calibration outcome in Test and Retest sessions. The accuracy and inter-participant repeatability of straight walking (coefficient of variation: 20.5% to 53.5%) were comparable to those of more sophisticated calibration procedures reported in the literature (coefficient of variation: 18.1% to 50.1%). The proposed calibration reduced the offset errors (e.g., from 26.3° for knee internal/external rotation without calibration to 17.1°) and RMSE of 3D joint angle estimation during over-ground walking. It also made the range of motion estimation significantly more repeatable (p<; 0.05). Therefore, using IMUs, we can measure clinically meaningful lower limb joint angles when we use straight walking data for the sensor-to-body calibration.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 |
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.
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 découle