26個の反射マーカーは、人間の解剖学的構造をデジタル形式に変換する精密な空間アンカーとして機能します。かかと、腸骨稜、大転子などの特定の解剖学的ランドマークに配置されることで、体の空間的な姿勢を定義し、正確なモーションキャプチャ分析を駆動します。
これらのマーカーの主な機能は、ヒューマンボディモデル（HBM）がセグメント化された剛体モデルを構築できるようにする幾何学的ノードとして機能し、光学データを精密な生体力学的測定値に変換できるようにすることです。
デジタルスケルトンの構築
剛体セグメントの確立
マーカーの主な役割は、ヒューマンボディモデル（HBM）が被験者のセグメント化された表現を生成するのを支援することです。
これらの26個の点を追跡することにより、システムは13〜15セグメントの座標システムの幾何学的基準を確立します。このセグメンテーションにより、ソフトウェアは体のさまざまな部分を単一の非定形な形状ではなく、個別の剛体メカニカルリンクとして扱うことができます。
骨格ランドマークへのマッピング
正確なシステム識別を保証するために、配置は骨格解剖学によって厳密に決定されます。
マーカーは、仙骨、腸骨棘、肩、足首などの骨格ランドマークに配置されます。これらの特定の場所は特徴点として機能し、システムが軟部組織の動きを無視して、基盤となる骨格構造に焦点を当てることを可能にします。
生体力学的運動の分析
関節中心の追跡
剛体セグメントが定義されると、マーカーは関節中心の位置の正確な計算を可能にします。
これにより、肢節がどのように相互作用するかをリアルタイムで追跡できます。股関節、膝関節、足関節などの主要な関節の可動域を、矢状面、前額面、および水平面全体にわたって分析するために必要なデータを提供します。
複雑な運動の分解
単純な追跡を超えて、マーカーセットにより、研究者は複雑な肢節の動きを計算可能なオイラー角に分解できます。
この数学的分解は、回転関係を分析するために重要です。たとえば、歩行などの活動中に胸郭と骨盤の間の同相または逆相の回転を正確に測定できます。
トレードオフの理解
配置への感度
HBMの信頼性は、マーカー配置の精度に完全に依存します。
システムはこれらの特定のランドマーク（例：大転子）に依存してモデルを構築するため、物理的な配置のずれは、歪んだデジタルスケルトンにつながります。モデルの精度は、マーカーの物理的な適用性と同じです。
剛体モデルの限界
26マーカーセットは、剛体モデルを構築するように設計されています。
これは関節角度と骨格姿勢の計算に非常に効果的ですが、体節が変形しないと仮定する幾何学的抽象化を作成します。このアプローチは生体力学的分析に理想的ですが、軟部組織のダイナミクスや筋肉の振動を捉えることはできません。
目標に合わせた最適な選択
このマーカーセットの有用性を最大化するために、セットアップを特定の分析目標に合わせてください。
- 主な焦点がモデル生成の場合：腸骨稜や仙骨などの骨格ランドマークに正確に配置することを優先し、13〜15セグメントの座標システムが幾何学的に有効であることを確認してください。
- 主な焦点が臨床分析の場合：剛体データを利用してリアルタイムのオイラー角を計算し、特に股関節、膝関節、足関節の回転非対称性に注目してください。
26個のマーカーは単なる追跡ポイントではなく、生体力学的な真実に使用されるデジタルスケルトンの基本的な設計者です。
概要表：
| 機能 | 主な役割 | コアメリット |
|---|---|---|
| 空間アンカー | 骨格ランドマーク（仙骨、腸骨稜など）をマッピング | 物理的な解剖学的構造をデジタル形式に変換 |
| 剛体モデリング | 13〜15個の個別のセグメントを定義 | 正確なメカニカルリンク分析を可能にする |
| 関節追跡 | 3D関節中心の位置を計算 | 複数の平面にわたる可動域を測定 |
| 運動分解 | 動きをオイラー角に変換 | 体節間の複雑な回転を分析 |
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