Cross-Leg Prediction of Running Kinematics across Various Running Conditions and Drawing from a Minimal Data Set Using a Single Wearable Sensor
Notice bibliographique
Résumé
The feasibility of prediction of same-limb kinematics using a single inertial measurement unit attached to the same limb has been demonstrated using machine learning. This study was performed to see if a single inertial measurement unit attached to the tibia can predict the opposite leg’s kinematics (cross-leg prediction). It also investigated if there is a minimal or smaller data set in a convolutional neural network model to predict lower extremity running kinematics under other running conditions and with what accuracy for the intra- and inter-participant situations. Ten recreational runners completed running exercises under five conditions, including treadmill running at speeds of 2, 2.5, 3, and 3.5 m/s and level-ground running at their preferred speed. A one-predict-all scheme was adopted to determine which running condition could be used to best predict a participant’s overall running kinematics. Running kinematic predictions were performed for intra- and inter-participant scenarios. Among the tested running conditions, treadmill running at 3 m/s was found to be the optimal condition for accurately predicting running kinematics under other conditions, with R2 values ranging from 0.880 to 0.958 and 0.784 to 0.936 for intra- and inter-participant scenarios, respectively. The feasibility of cross-leg prediction was demonstrated but with significantly lower accuracy than the same leg. The treadmill running condition at 3 m/s showed the highest intra-participant cross-leg prediction accuracy. This study proposes a novel, deep-learning method for predicting running kinematics under different conditions on a small training data set.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».