テニスのストローク中の機械的な作業を測定するためのマーカーレスモーションキャプチャシステムの評価

科学分野:

• バイオメカニクス
• スポーツ科学
• モーションキャプチャ技術

背景:

• 機械的な作業の正確な測定は,テニスの運動能力と怪我の予防を理解するために不可欠です.
• 伝統的なマーカーベースのモーションキャプチャとフォースプレートは基準の方法ですが,面倒くさいと高価である可能性があります.
• マーカレスモーションキャプチャは テニスの生体力学を分析するための 潜在的によりアクセシブルで非侵襲的な代替手段を提供します

研究 の 目的:

• 新しい3Dマーカーレス運動捕捉システムと,テニスのストローク中の外部と内部の機械的な作業を推定するための基準の方法の間の合意を評価する.
• マーカーレスポーズ推定技術 (HRNetとOpenPose) の正確性と信頼性を実際のスポーツアプリケーションで評価する.
• テニスのコートでのワークロードモニタリングのためのマーカーレスモーションキャプチャの可能性を決定する.

主な方法:

• 16人のテニス選手がサーブ,フォアハンド,バックハンドを行いました.
• カスタム化された3Dマーカーレスシステム (HRNet,OpenPose) と基準方法 (マーカーベースの運動キャプチャ,地面反応力) を使用して同時にデータをキャプチャします.
• 運動データと運動データを用いて機械的な作業 (外部と内部) を計算し,その後にBland-Altman分析を行い,一致を評価する.

主要な成果:

• マーカレスシステムは,外部の機械的な作業の推定に強い一致を示し,小さなバイアス (≤4%) と適度な合意の限界 (±6-10%) を示した.
• 内部の機械的な作業の見積もりは,特にOpenPoseでは,高頻度の動力学的人工物により,より高いランダムエラーとより大きな個体間差を示した.
• HRNetはOpenPoseよりも内部作業の精度が優れているが,どちらも基準の方法と比較して限界がある.

結論:

• 開発されたマーカーレスモーションキャプチャーは,テニスの外部の機械的な作業を正確に測定するための有望で非侵襲的なツールです.
• スポーツの生体力学における信頼性の高い内部機械的な作業の評価のために,動力学的アーテファクトに対処するためにさらなる精細化が必要です.
• この技術は,フィールドベースの,コート内のワークロードの監視とテニスのパフォーマンスの分析に潜在しています.