機械学習による高衝撃と日常の活動におけるACLの長さ,張力および牽引力を調査する
Elisa Roldán Ciudad1, Neil D Reeves2, Glen Cooper3
1Department of Engineering, Faculty of Science and Engineering, Manchester Metropolitan University, Manchester, UK.
機械学習モデルは,前十字帯 (ACL) のストレスを正確に予測します. 運動中に膝の回転が増加したため,女性選手はACL損傷のリスクが高くなります.
科学分野:
- バイオメカニクス
- スポーツ医学
- 医療における機械学習
背景:
- 前十字帯 (ACL) の再建率は,特に女性選手の間で増加しています.
- この傾向の正確な原因,特にジェンダー特有の危険因子については,さらなる調査が必要である.
研究 の 目的:
- 様々な活動中にACLの長さ,ストレスを予測するための正確な機械学習モデルを開発する.
- ACL損傷の予測における動力学的および構造的パラメータの重要性を決定する.
- 性別に基づく ACL 損傷リスクの分析
主な方法:
- 変数1つにつき9375件の観察を基に 42の機械学習モデルを訓練した.
- R-squared,RMSE,MAEに基づいたモデルを評価した.
- ACLのストレスの予測要因を特定した.
主要な成果:
- キュービスト,一般化強化モデル (GBM),ランダムフォレスト (RF) は優れた予測精度を示した.
- 膝の屈折と外部の回転はACLのストレスの強い予測因子として特定されました.
- 女性のアスリートでは 切断運動の際に膝の回転が大きくなり ACLの緊張と怪我の危険性が高かった.
結論:
- 機械学習モデルはACLの生体力学的反応を効果的に予測できます
- 膝の運動,特に回転は ACLの損傷のリスクの重要な要因です.
- 女性運動選手の運動パターンは ACLの怪我を起こす可能性が高い.
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