Can Anthropometry be Used to Dictate Participant-Specific Thigh Marker Placements Which Minimize Error in Hip Joint Center Estimation?
Notice bibliographique
Résumé
Specific participant characteristics may be leveraged to dictate marker placements which reduce soft tissue artifact; however, a better understanding of the relationships between participant characteristics and soft tissue artifact are first required. The purpose of this study was to assess the accuracy in which measures of whole-body and thigh anthropometry could predict mislocation error of the hip joint center, tracked using skin-mounted marker clusters. Fifty participants completed squatting and kneeling, while pelvis and lower limb motion were recorded. The effect of soft tissue artifact was estimated from 6 rigid thigh marker clusters by evaluating their ability to track the position of the hip joint center most like the pelvis cluster. Eighteen backward stepwise linear regressions were performed using 10 anthropometric measures as independent variables and the mean of the peak difference between the thigh and pelvis cluster-tracked hip joint centers. Fourteen models significantly predicted error with low to moderate fit (R = .38-.67), explaining 14% to 45% of variation. Partial correlations indicated that soft tissue artifact may increase with soft tissue volume and be altered by local soft tissue composition. However, it is not recommended that marker placement be adjusted based on anthropometry alone.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».