I sistemi di cattura del movimento senza marcatori impongono restrizioni minime sull'abbigliamento e sulle calzature ai soggetti sottoposti a test. A differenza dei metodi tradizionali che possono richiedere tute specializzate, i soggetti possono sottoporsi a test dell'andatura indossando i loro normali abiti quotidiani e una vasta gamma di calzature, tra cui scarpe da ginnastica, sandali e stivali tattici.
Concetto chiave: La flessibilità della tecnologia senza marcatori deriva dalla sua dipendenza dal riconoscimento algoritmico delle caratteristiche piuttosto che dai marcatori fisici, consentendo ai ricercatori di valutare la biomeccanica in condizioni autentiche e reali piuttosto che in configurazioni di laboratorio artificiali.
L'allontanamento dai protocolli rigidi
Riconoscimento algoritmico
La tecnologia non si basa su specifici attacchi riflettenti o marcatori posizionati sulla pelle. Utilizza invece algoritmi avanzati per riconoscere direttamente le caratteristiche del corpo.
Compatibilità con l'abbigliamento quotidiano
Poiché il sistema identifica le caratteristiche anatomiche tramite visione artificiale, i soggetti sono liberi di indossare abiti diversi. Ciò elimina la necessità di tute per la cattura del movimento aderenti, spesso richieste dai sistemi legacy.
Flessibilità delle calzature nei test
Diverse opzioni di calzature
I protocolli di test sono altamente adattabili per quanto riguarda le calzature. Gli input convalidati vanno dalle normali scarpe da ginnastica alle calzature aperte come sandali e attrezzature pesanti come stivali tattici.
Test dell'impatto funzionale
Questa flessibilità consente la valutazione di specifici tipi di calzature. I ricercatori possono misurare come scarpe diverse influenzano la stabilità della camminata e le prestazioni biomeccaniche in scenari realistici.
Comprendere le considerazioni operative
Valutazione delle variabili del mondo reale
Il valore principale di questa flessibilità è la capacità di condurre una "valutazione semplificata e realistica". Tuttavia, ciò introduce variabili che devono essere gestite.
Contesti comunitari e clinici
Poiché la tecnologia funziona con abiti quotidiani, è particolarmente efficace per le valutazioni in contesti comunitari o clinici in cui cambiarsi in un'uniforme è impraticabile.
Stabilità vs. Standardizzazione
Quando si testa con "abbigliamento quotidiano", i dati riflettono l'interazione tra il soggetto e il suo abbigliamento specifico. Ciò è vantaggioso per valutare le prestazioni funzionali, ma richiede all'analista di considerare le calzature come un fattore nei dati dell'andatura.
Fare la scelta giusta per il tuo obiettivo
La mancanza di requisiti di abbigliamento rigorosi ti consente di adattare l'ambiente di test ai tuoi specifici obiettivi di ricerca o clinici.
- Se il tuo obiettivo principale è la valutazione funzionale nel mondo reale: Consenti ai soggetti di indossare i loro normali abiti quotidiani e le calzature principali per catturare i loro modelli di andatura naturali.
- Se il tuo obiettivo principale è la validazione delle attrezzature: Richiedi calzature specifiche (ad esempio, stivali tattici) per isolare come quell'attrezzatura specifica altera le prestazioni biomeccaniche e la stabilità.
Rimuovendo la barriera dell'abbigliamento artificiale per i test, i sistemi senza marcatori ti consentono di catturare dati sull'andatura che riflettono veramente come i soggetti si muovono nella loro vita quotidiana.
Tabella riassuntiva:
| Caratteristica | Requisito | Impatto sul test |
|---|---|---|
| Tipo di abbigliamento | Abbigliamento quotidiano (nessuna tuta specializzata) | Consente il movimento naturale e la simulazione del mondo reale |
| Tipi di calzature | Scarpe da ginnastica, sandali, stivali tattici, ecc. | Consente la valutazione delle prestazioni di calzature specifiche |
| Posizionamento dei marcatori | Nessuno (riconoscimento algoritmico) | Riduce i tempi di configurazione e il disagio del soggetto |
| Ambiente ideale | Laboratorio, clinica o contesti comunitari | Elevata adattabilità per diversi obiettivi di ricerca |
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Riferimenti
- Sherveen Riazati, Carolynn Patten. Absolute Reliability of Gait Parameters Acquired With Markerless Motion Capture in Living Domains. DOI: 10.3389/fnhum.2022.867474
Questo articolo si basa anche su informazioni tecniche da 3515 Base di Conoscenza .
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