Non-invasive Assessment and Compensation of Soft-tissue Artefacts in Hip Joint Kinematics
Notice bibliographique
Résumé
Accurate location of the hip joint centre is a necessary component in biomechanical human motion analysis to measure skeletal parameters and describe human motion.In human movement analysis, the hip joint centre can be estimated using functional methods based on the relative motion of the femur to pelvis using reflective markers attached to the skin surface through an optical motion capture system.Determination of the hip joint centre by functional methods suffers inaccuracy due to the soft tissue artefact; this is the relative motion between the markers and the underlying bone due to the muscle and skin deformation.Therefore, one of the main objectives in human movement analysis is the assessment and correction of this artefact.Various studies have described the movement of the soft tissue artefact and minimized it invasively.To solve this issue, we present a non-invasive method to assess and reduce the effect of the soft tissue artefact using optical motion capture data and tissue thickness from ultrasound measurements during flexion, extension, and abduction of the hip joint.Results show that the displacement of markers is non-linear and larger in areas closer to the hip joint.Also, the marker displacements are dependent on the movement type, being relatively larger in abduction movement.The quantification of soft tissue artefacts is used as a basis for a correction procedure for hip joint centre and minimizing the soft tissue artefact effects.Results show that our method for soft tissue artefact assessment and minimization reduces the error in the functional hip joint centre approximately from 13-23mm to 7-14 mm. 4.4Data Analysis .................
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».