Comparison of kinematics and kinetics between OpenCap and a marker-based motion capture system in cycling
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates the agreement of marker-based and markerless (OpenCap) motion capture systems in assessing joint kinematics and kinetics during cycling. Markerless systems, such as OpenCap, offer the advantage of capturing natural movements without physical markers, making them more practical for real-world applications. However, the agreement of OpenCap with a marker-based system, particularly in cycling, remains underexplored. Ten participants cycled at varying speeds and resistances while motion data were recorded using both systems. Key metrics, including joint angles, moments, and joint reaction loads, were computed using OpenSim and compared using root mean squared error (RMSE) per trial across participants, Pearson correlation coefficients (r) per trial across participants and repeated measures Bland-Altman to control trials' dependency within subject. Results revealed very strong agreement (r > 0.9) for hip (flexion/extension), knee (flexion/extension), and ankle (dorsiflexion/plantarflexion) joint angles. Relatively high RMSE values of 10.7° (±3.0°) and 12.4° (±4.6°) were observed for left and right ankle dorsiflexion/plantarflexion angles, respectively, per trial across participants. Knee flexion/extension RMSE per trial across participants were 9.3° (±3.8°) and 10.2° (±4.3°) for the left and right limbs, respectively. RMSE values of hip flexion/extension, adduction/abduction and rotation were 7.9° (±2.6°), 3.2° (±1.1°) and 3° (±1.2°) for the left side. Joint reaction forces and moments exhibited moderate to very strong agreement across most degrees of freedom. The RMSE of joint reaction forces ranged from 13.7 to 37.7 %BW. The hip medial-lateral moment had a minimum RMSE of 0.19 %BW × ht, while the highest RMSE of 1.27 %BW × ht was in the knee anterior-posterior moment. Despite strong overall agreement between the systems, variability per trial across participants in RMSE suggested that OpenCap may require further refinement in specific areas. These findings highlight the potential of markerless motion capture systems, such as OpenCap, in biomechanical analyses of cycling while also identifying areas where further refinement may be needed.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».