2D姿势估计与2D姿势估计. 基于惯性测量单位的运动捕捉在人体工程学:评估牙科助理的姿势风险
Steven Simon1, Jonna Meining1, Laura Laurendi1
1Department of Sports Science, RPTU University Kaiserslautern-Landau, 67663 Kaiserslautern, Germany.
Bioengineering (Basel, Switzerland)
|April 26, 2025
概括
二维 (2D) 姿势估计为基于惯性测量单元 (IMU) 的动作捕捉 (MoCap) 提供了一种实际的替代方案,用于评估牙科工作场所的姿势风险. 虽然对整体上肢快速评估 (RULA) 评分表现出适度的同意,但对特定身体区域的姿势估计缺乏可靠性.
科学领域:
- 人体工程学和职业健康学
- 生物机械工程 生物机械工程
- 数字卫生技术数字卫生技术
背景情况:
- 牙科专业面临的高率的肌肉骨疾病,由于重复的,单方面的身体炼.
- 基于惯性测量单元 (IMU) 的运动捕捉 (MoCap) 用于工作场所的姿势风险评估,但耗时且昂贵.
- 需要实用,节省时间的替代品,以IMU为基础的MoCap在牙科设置的人体工程学评估.
研究的目的:
- 为了比较基于IMU的MoCap的有效性与时间有效的替代方案,用于评估姿势风险的二维 (2D) 姿势估计.
- 在牙科工作场所任务的背景下,评估这两种测量技术之间的协议.
主要方法:
- 45名牙科助理学生 (女性) 参加了这项研究.
- 在一个代表性的实验任务中,进行了基于IMU的30秒MoCap和基于2D图像的姿势估计.
- 数据分析涉及科恩的加权卡帕和布兰德-阿尔特曼图表,以评估技术之间的协议.
主要成果:
- 在基于IMU的MoCap和2D姿势估计之间发现了一个显著的中等一致性,用于整体上肢快速评估 (RULA) 评分 (κ = 0.461).
- 对于特定的身体区域,包括上臂,下臂,手腕,部和干部,没有观察到任何显著的协议.
- 调查结果表明,整体RULA分数的调整程度适度,但联合水平评估的调整程度不高,特别是在上肢.
结论:
- 2D姿势估计显示出作为牙科工作场所一般姿势风险评估的更快方法的潜力.
- 然而,它可能不足以用于详细分析特定的身体部位或关节水平的姿势差异.
- 建议进行进一步的研究,以加强基于视频的姿势估计,以便在职业环境中准确,实时的人体工程学评估.
