A Deep Dive Into Current Marker-Less Motion Capture Systems and Integrating Theia3D Outputs Into OpenSim
Notice bibliographique
Résumé
This project aimed to explore the various marker-less motion capture systems available for biomechanical analysis and identify the most suitable option for our laboratory. Marker-less systems are becoming more prominent in biomechanical analysis due to their non-invasive approach and reduced data collection time. Upon choosing an appropriate marker-less system, the biggest challenge was integrating the output into OpenSim, a flexible platform that provides musculoskeletal modelling. The initial leg of this research compared the different marker-less systems available and how accurately they compared to marker-based systems. The variables considered included accuracy, precision, hardware, coordinate system, and more. The systems included Deep Lab Cut, Theia3D, Open Pose, HRnet, DARI motion. Upon comparison, it was decided objectively that Theia3D provided the most accurate calculations, but the output produced was difficult to integrate into other 3D models. The default 3D model produced by Theia3D used Visual3D, which cannot be altered through MATLAB. As a result, the next step of the research was to produce a script that could manipulate the Theia3D data so that it could be read and imported into OpenSim. The subsequent phase of this research required developing the outputs of Theia3D data into a file compatible with OpenSim. A sample script with a similar goal was provided and used as a framework for the task. The existing script provided an outline of how to process Theia3D data and extract segment angles but required a method to save the variables in an OpenSim compatible format. The final and ongoing step of the research requires this code to be integrated into MATLAB and produce a GUI that would allow specific angles to be extracted from a dataset.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».