Predicting foot orthosis deformation based on its contour kinematics during walking
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Customized foot orthoses (FOs) are designed based on foot posture and function, while the interaction between these metrics and FO deformation remains unknown due to technical problems. Our aim was to predict FO deformation under dynamic loading using an artificial intelligence (AI) approach, and to report the deformation of two FOs of different stiffness during walking. METHODS: Each FO was fixed on a plate, and six triad reflective markers were fitted on its contour, and 55 markers on its plantar surface. Manual loadings with known magnitude and application point were applied to deform "sport" and "regular" (stiffer) FOs in all regions (training session). Then, 13 healthy male subjects walked with the same FOs inside shoes, where the triad markers were visible by means of shoe holes (walking session). The marker trajectories were recorded using optoelectronic system. A neural network was trained to find the dependency between the orientation of triads on FO contour and the position of markers on its plantar surface. After tuning hyperparameters and evaluating the performance of the model, marker positions on FOs surfaces were predicted during walking for each subject. Statistical parametric mapping was used to compare the pattern of deformation between two FOs. RESULTS: Overall, the model showed an average error of <0.6 mm for predicting the marker positions on both FOs. The training setup was appropriate to simulate the range of triads' displacement and the peak loading on FOs during walking. Sport FO showed different pattern and significantly higher range of deformation during walking compared to regular FO. CONCLUSION: Our technique enables an indirect and accurate estimation of FO surface deformation during walking. The AI model was capable to make a distinction between two FOs with different stiffness and between subjects. This innovative approach can help to optimally customize the FO design.
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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 ».