膝アライメントデバイス（KAD）は、歩行分析中に膝関節の屈伸軸を正確に定義するために使用される精密ツールです。静的キャリブレーションフェーズ中の主な機能は、被験者のパーソナライズされた3D骨格座標系を確立し、個々の解剖学的特徴やトラッキングマーカーのわずかな配置ミスに起因するエラーを効果的に修正することです。
KADは、汎用的なマーカーデータを被験者固有のモデルに変換することにより、データの整合性を確保し、異なるテストサンプル間の運動学的結果を比較するための不可欠な標準となります。
キャリブレーションにおけるKADの役割
回転軸の定義
KADは、膝がヒンジとしてどのように機能するかを正確に特定するために、独自の幾何学的構造を利用しています。屈伸軸を分離することにより、モーションキャプチャシステムに真の回転中心を提供します。
パーソナライズされたシステムの作成
各被験者は独自の骨格構造を持っています。KADは、生データをその個人に固有のパーソナライズされた3D骨格座標系に変換します。
データ忠実度の確保
このパーソナライゼーションは、高忠実度データにとって重要です。これにより、システムは分析を歪める可能性のある一般的な解剖学的仮定に依存することを防ぎます。
測定の課題の解決
マーカー配置ミスの修正
経験豊富な技術者でも、皮膚にマーカーを配置する際にわずかなエラーを発生させる可能性があります。KADは、これらのわずかな配置の不一致によって引き起こされる測定エラーの修正を支援します。
解剖学的差異の考慮
被験者の四肢が完全に整列していることはまれです。このデバイスは、個々の解剖学的差異を考慮し、デジタルモデルがユーザーの実際の物理的構造を反映していることを保証します。
比較のための標準化
履物のテストサンプルなどの異なる条件を比較する研究では、一貫性が最も重要です。KADは、キャリブレーションプロセスを標準化し、データの違いがモデルのエラーではなく、履物によるものであることを保証します。
トレードオフの理解：省略のコスト
精度 vs. 近似
KADを使用する際の主なトレードオフは、手順の厳密さと速度です。このステップをスキップすると、推定された関節中心に依存することになり、重大なエラーの可能性が生じます。
無効な比較のリスク
KADがないと、有効な比較に必要な標準化された手順を失います。この補正なしで収集されたデータは、「ノイズの多い」結果をもたらす可能性があり、測定エラーがテストサンプル間の真のパフォーマンスの違いを覆い隠す可能性があります。
目標に合わせた適切な選択
これを生体力学分析に適用するには、プロジェクトが要求する精度レベルを考慮してください。
- 主な焦点が絶対的な運動学的精度である場合：真の屈伸軸を定義し、解剖学的変動を補正するためにKADを使用する必要があります。
- 主な焦点が比較テスト（例：履物）である場合：座標系を標準化し、サンプル間の有効な比較を保証するためにKADは必須です。
KADを使用すると、静的キャリブレーションは単純なセットアップステップから、信頼性の高い科学的データのための厳格な基盤に変わります。
概要表：
| 主な特徴 | キャリブレーションにおける機能的目的 | 生体力学的利点 |
|---|---|---|
| 軸定義 | 真の屈伸ヒンジ軸を特定する | 絶対運動学的精度を向上させる |
| 3D座標 | パーソナライズされた骨格システムを確立する | 独自の解剖学的差異を考慮する |
| エラー修正 | わずかな皮膚マーカーの配置ミスを相殺する | データの「ノイズ」と測定エラーを削減する |
| 標準化 | 比較のための整合性の取れたベースラインを作成する | 履物サンプル間の有効なテストを可能にする |
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参考文献
- Tamaya Van Criekinge, Ann Hallemans. A full-body motion capture gait dataset of 138 able-bodied adults across the life span and 50 stroke survivors. DOI: 10.1038/s41597-023-02767-y
この記事は、以下の技術情報にも基づいています 3515 ナレッジベース .