Katika upimaji wa harakati za binadamu kwa vipimo vitatu, mbinu ya jadi ni kuweka alama za kuakisi mwanga kwenye mwili na kuzifuatilia kwa kamera za infrared. Ingawa mbinu hii, inayojulikana kama marker-based motion capture, inaweza kutoa vipimo vya kina vya biomekanika, alama lazima ziwekwe kwa usahihi katika sehemu sahihi za anatomia, zionekane kila wakati na kamera na zisidondoke wakati wa harakati. Hali kama squat ya kina, mwendo mpana wa viungo na sehemu za mwili kufichana zinaweza kuifanya mifumo hii kuwa na changamoto.

Utafiti huu ulichunguza ni kwa kiwango gani mfumo wa kibiashara na wa kiotomatiki wa markerless motion capture unaweza kukadiria pembe za kifundo cha mguu, goti na nyonga wakati wa mikao ya yoga na shughuli za maisha ya kila siku kwa namna inayofanana na mfumo wa jadi wa marker-based. Vijana wazima kumi na tisa wasio na dalili walifanya kutembea, kukaa na kusimama, kupanda ngazi, kushuka ngazi, Y-Balance Test, tathmini ya passive hip range of motion na mikao mitano ya yoga. Mikao ya yoga iliyochunguzwa ilikuwa Chair, Tree, Warrior I, Warrior II na Prayer Squat.

Harakati za washiriki zilirekodiwa kwa wakati mmoja kwa mifumo yote miwili. Vipimo vya marker-based vilifanywa kwa kamera nane za infrared kwa 120 Hz, huku vipimo vya kiotomatiki vya kibiashara vya markerless vikifanywa kwa kamera nane za video kwa 60 Hz. Matokeo ya mbinu hizo mbili yalilinganishwa kwa kutumia root mean square difference, yaani RMSD, na intraclass correlation coefficient, yaani ICC.

Matokeo ya jumla yalionyesha kwamba mfumo wa markerless, hasa katika ndege ya sagitali —yaani harakati za kukunja na kunyoosha viungo mbele na nyuma— uliweza kuonyesha ulinganifu wa kati hadi bora kabisa na mfumo wa jadi. Matokeo ya goti katika ndege ya sagitali yalionyesha ulinganifu wenye nguvu zaidi katika kazi nyingi. Kinyume chake, ndege ya transversi, inayowakilisha mizunguko ya ndani na nje kuzunguka mhimili mrefu, ilikuwa ndege yenye ulinganifu wa chini zaidi na tofauti kubwa zaidi, hasa katika kifundo cha mguu na goti.

Katika Prayer pose inayohitaji squat ya kina, RMSD za kifundo cha mguu zilitofautiana kati ya 9,9° na 28,1° katika ndege tatu na ICC zikabaki chini. Katika goti, tofauti ya ndege ya transversi katika mkao huo ilifikia 34,8°. Watafiti walieleza kuwa wakati wa squat ya kina, kufichwa kwa alama za mguu, sehemu ya chini ya mguu na pelvis, pamoja na harakati za tishu laini kuzunguka nyonga na paja, huenda kulichangia tofauti za vipimo.

Utafiti unatoa uthibitishaji wa awali unaotia moyo kuhusu matumizi ya mfumo wa markerless katika biomekanika ya yoga. Hata hivyo, matokeo yalipatikana kwa vijana wazima 19 wasio na dalili, katika mazingira ya maabara, kwa kutumia mfumo wa kibiashara wenye kamera nane. Hayawezi kuhamishwa moja kwa moja kwa programu za simu zenye kamera moja, mazingira ya nyumbani, wazee, wagonjwa wenye maumivu au maumbo mbalimbali ya mwili. Aidha, utafiti ni preprint na haujapitiwa na wahakiki wenza.

Tatizo kuu la utafiti ni lipi?

Kutathmini mikao ya yoga kwa macho tu kama “sahihi” au “si sahihi” hakutoshi kubainisha pembe halisi zinazofikiwa na viungo. Watu wawili wanaweza kuonekana kufanya mkao unaofanana, lakini mmoja anaweza kufidia harakati zaidi kupitia nyonga na mwingine kupitia goti au kifundo cha mguu. Kwa hiyo, ili kuelewa mzigo wa biomekanika wa mkao wa yoga, range of motion ya viungo na hitaji la marekebisho ya mtu binafsi, pembe za viungo zinahitaji kupimwa kwa njia ya lengo.

Vipimo hivi pia ni muhimu kwa urekebishaji. Yoga inaweza kutumiwa kama mbinu ya nyongeza katika maumivu ya mgongo, matatizo ya mfumo wa musculoskeletal na baadhi ya hali sugu. Hata hivyo, bila kupima kwa kutegemewa ni kiasi gani cha harakati kinachohitajika katika kila kiungo kwa mkao fulani, dozi na maendeleo ya mazoezi hayawezi kurekebishwa kwa mtu binafsi kwa uhakika.

Mifumo ya jadi ya marker-based motion capture hutumiwa sana kwa kusudi hili. Hata hivyo, usanidi, kalibresheni, uwekaji wa alama na usafishaji wa data huchukua muda. Tofauti ya hata milimita chache katika kuweka alama kwenye sehemu ya anatomia inaweza kuathiri hesabu za pembe za viungo. Katika shughuli kama yoga zinazohitaji range kubwa ya harakati, alama zinaweza kutoka kwenye eneo la kamera, kufunikwa na sehemu nyingine ya mwili au kujitenga na ngozi.

Mifumo ya markerless inalenga kupunguza mzigo huu wa utekelezaji kwa kukadiria mwelekeo wa sehemu za mwili kutoka video za kawaida kwa kutumia algoriti za deep learning. Swali kuu la utafiti linaweza kufupishwa hivi:

Je, mfumo wa kibiashara na wa kiotomatiki wa markerless motion capture unaweza kukadiria pembe za kifundo cha mguu, goti na nyonga katika mikao ya yoga na harakati za maisha ya kila siku kwa kiwango kinachofanana vya kutosha na mfumo wa jadi wa marker-based?

Convergent validity ina maana gani?

Convergent validity huchunguza iwapo mbinu mbili tofauti zinazotarajiwa kupima kitu kilekile hutoa matokeo yanayofanana. Katika utafiti huu, kinachopimwa ni pembe za viungo vya sehemu ya chini ya mwili. Mbinu ya jadi ya marker-based na mbinu ya kibiashara ya kiotomatiki ya markerless zilirekodi harakati ileile kwa wakati mmoja na pembe zilizopatikana zikalinganishwa.

Kuna utofauti muhimu hapa: Mifumo miwili kutoa matokeo yanayokaribiana hakumaanishi kwamba vipimo lazima viwe thamani sahihi kabisa za anatomia. Utafiti unatathmini hasa kiwango ambacho mbinu hizi mbili zinakubaliana. Ingawa mfumo wa marker-based ulitumiwa kama mbinu ya kulinganisha, kufichwa kwa alama, harakati za tishu laini na makosa ya uwekaji wa anatomia yanaweza pia kuathiri mbinu hiyo.

Mbinu mbili za motion capture zinafanyaje kazi?

Marker-based motion capture — MB

Alama 22 za retroreflective ziliwekwa kwenye maeneo ya mguu, sehemu ya chini ya mguu, paja na pelvis ya washiriki. PDF imeripoti kipenyo cha alama kuwa 0,9 mm. Alama zilifungwa kwa tepu ya pande mbili, gundi isiyosababisha mzio na vifaa vya kufunga vilivyo elastic.

Kamera nane za infrared zilifuatilia alama kwa kasi ya 120 fremu kwa sekunde. Sehemu za mwili zilifafanuliwa kutokana na koordinati za nafasi ya vipimo vitatu za alama, na pembe za viungo zikahesabiwa katika programu ya Visual3D.

Commercial automated markerless motion capture — CAML

Harakati hizohizo zilirekodiwa kwa kamera nane za video zenye resolution ya 1920 × 1080 pikseli na 60 fremu kwa sekunde. Video zilichakatwa katika Theia3D v2024.1.0.2309. Mfumo ulitumia pose detection inayotegemea deep learning na inverse kinematics kukadiria mwelekeo wa sehemu za mwili katika nafasi na pembe za viungo.

Kwa hiyo “mfumo wa markerless” katika utafiti huu si programu rahisi ya mtumiaji inayotumia kamera moja ya simu. Ni mfumo wa maabara wa kibiashara, uliokalibishwa na wenye kamera nyingi, unaotumia kamera nane kwa wakati mmoja.

Washiriki walikuwa nani?

Watu wazima 19 wasio na dalili walishiriki katika utafiti:

• Umri wa wastani: 23,5 ± 2,3 mwaka
• Body mass index ya wastani: 25,98 ± 4,41 kg/m²
• Washiriki wanaume: 10
• Washiriki wanawake: 9

Washiriki walitakiwa kutotumia dawa za maumivu au sedative ndani ya 72 saa kabla ya tathmini. Watu wenye hali za neva, musculoskeletal au kimatibabu zinazoweza kuathiri harakati; waliopata kuanguka, jeraha au majeraha ya sehemu ya chini ya mwili hivi karibuni; na waliokuwa na historia ya maumivu ya goti au upasuaji wa sehemu ya chini ya mwili ndani ya miezi sita iliyopita waliondolewa.

Utafiti ulipitiwa na Bodi ya Maadili ya Chuo Kikuu cha New York na washiriki walitoa informed consent.

Ni harakati gani zilichunguzwa?

Washiriki walifanya kundi pana la majukumu lenye shughuli za maisha ya kila siku, vipimo vya usawa na range of motion pamoja na mikao ya yoga.

Kila kazi ilirudiwa mara tano na mpangilio wa kazi uliamuliwa kwa nasibu. Ili kupunguza uchovu, mapumziko ya dakika 1–2 yalitolewa kati ya harakati. Shughuli za maisha ya kila siku zilifanywa kwa kasi ya starehe iliyochaguliwa na mshiriki, kwa kawaida ndani ya sekunde 2–3. Katika mikao ya yoga, kushikilia tuli kulifanywa kwa sekunde tatu.

Maelezo haya ni muhimu katika kutafsiri matokeo. Utafiti haukuchanganua harakati yote ya kuingia na kutoka kwenye mkao wa yoga; uliangalia hasa sehemu ya kushikilia tuli kwa sekunde tatu.

Harakati ziliwekewa viwango vipi?

Washiriki walielezwa jinsi ya kufanya mikao na walifanya majaribio matatu ya mazoezi kabla ya ukusanyaji wa data. Kwa mfano:

• Chair pose: Mshiriki aliinua mikono, akachuchumaa kana kwamba anakaa kwenye kiti cha kufikirika na kushikilia mkao kwa sekunde tatu.
• Tree pose: Mguu usiotawala uliwekwa kwenye sehemu ya shini ya mguu unaotawala, goti likafunguliwa nje na mikono kuinuliwa juu.
• Warrior poses: Maelekezo maalumu yalitolewa kuhusu mwelekeo wa miguu, nafasi kati ya miguu na kupinda goti.
• Prayer Squat: Nyonga ilishushwa chini ya kiwango cha magoti, viwiko vikabonyezwa kwenye sehemu ya ndani ya magoti na mkao ukashikiliwa kwa sekunde tatu.

Modeli za mifupa zilizoonyeshwa katika viambatisho zinaonyesha jinsi majukumu hayo hayo yalivyowakilishwa na programu za marker-based na markerless. Hasa katika Prayer Squat ya kina, ukaribu wa sehemu ya chini ya mguu, mguu na pelvis hutengeneza jiometri inayoweza kufanya alama au segmenti za mwili zisionekane vizuri kwa kamera.

Data zilichakatwaje?

Data za marker-based

• Sehemu zilizokosekana katika trajectories ghafi za alama zilijazwa kwa interpolation.
• Kichujio cha low-pass cha Butterworth cha daraja la nne kilitumika.
• Cutoff frequency iliwekwa kuwa 6 Hz.
• Modeli maalumu za kila mshiriki ziliundwa kulingana na mapendekezo ya koordinati ya International Society of Biomechanics.
• Pembe za viungo zilihesabiwa kwa kutumia Euler angles.

Data za markerless

• Inverse kinematics solutions zilihesabiwa kutoka data za pose za video.
• Degrees of freedom tatu ziliwezeshwa kwa goti.
• Generalized cross-validation spline smoothing filter ilitumika.
• Cutoff frequency iliwekwa kuwa 5 Hz kwa kazi tuli na 8 Hz kwa kazi za harakati.

Sampling rates na mbinu za kuchuja za mifumo hiyo miwili hazikuwa sawa. Mfumo wa marker-based ulirekodi kwa 120 Hz na mfumo wa video kwa 60 Hz; data pia zilichakatwa kwa mipangilio tofauti ya kuchuja. Tofauti hizi ni sehemu ya muktadha wa ulinganisho wa utafiti.

Katika shughuli za maisha ya kila siku, awamu za kubeba uzito ziliwekewa alama kwa mkono na watafiti. Katika mikao ya yoga, sehemu ya kushikilia tuli kwa sekunde tatu ya mguu unaotawala ilichaguliwa. Katika kazi zote, offset ya mwanzo iliyopimwa wakati wa kusimama iliondolewa.

Ndege tatu za anatomia zinawakilisha nini?

Harakati za viungo zilitathminiwa katika ndege tatu:

• Ndege ya sagitali: Harakati za mbele na nyuma; inajumuisha kupinda goti, hip flexion-extension na ankle plantar flexion-dorsiflexion.
• Ndege ya frontali: Harakati za kufunguka na kufunga upande; inajumuisha hip abduction-adduction na ankle eversion.
• Ndege ya transversi: Mizunguko ya ndani na nje kuzunguka mhimili mrefu.

Watafiti walitumia mfumo wa ishara unaotegemea right-hand rule. Kwa hiyo alama hasi na chanya katika majedwali hazimaanishi harakati ni nzuri au mbaya, bali zinaonyesha mwelekeo katika mfumo wa koordinati uliowekwa. Kwa mfano, deep knee flexion imeonyeshwa katika baadhi ya majedwali kwa pembe kubwa hasi.

RMSD inapima nini?

RMSD hutoa muhtasari wa ukubwa wa tofauti ya pembe kati ya mbinu mbili kwa digrii. Utafiti haukuandika mlinganyo wazi. Kwa ufafanuzi wa mantiki ya kipimo, uhusiano wa msingi unaweza kuonyeshwa hivi:

\[ \mathrm{RMSD} = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\left(\theta_{\mathrm{CAML},i}-\theta_{\mathrm{MB},i}\right)^2} \]

Hapa:

• N ni idadi ya nyakati au uchunguzi unaolinganishwa,
• θ_CAML,i ni pembe ya kiungo iliyokadiriwa na mfumo wa markerless wakati i,
• θ_MB,i ni pembe ya mfumo wa marker-based katika muda huo huo

.

RMSD inapokuwa ndogo, tofauti kamili ya pembe kati ya mifumo huwa ndogo. Kwa mfano, RMSD ya 3° inaonyesha vipimo vinavyokaribiana zaidi kuliko RMSD ya 25°.

ICC inapima nini?

Intraclass correlation coefficient huonyesha ni kwa kiwango gani mbinu mbili hufuatilia na kupanga tofauti kati ya washiriki au majaribio kwa namna inayofanana. Utafiti ulitumia modeli ICC(3,k). Uainishaji uliotumiwa na waandishi ulikuwa:

ICC na RMSD hazipimi kitu kilekile. Mifumo miwili inaweza kupanga washiriki kwa namna inayofanana na kutoa ICC ya juu; lakini kama mfumo mmoja unapima kila thamani juu au chini kwa kiasi thabiti kuliko mwingine, RMSD bado inaweza kuwa kubwa.

Mfano wazi ni matokeo ya ndege ya sagitali ya kifundo cha mguu katika Y-Balance Test. ICC 0,84 inaonyesha ulinganifu mzuri, lakini RMSD ni 26,6°. Wastani wa marker-based uliripotiwa kuwa 27,6 ± 13,0°, huku wastani wa markerless ukiwa 2,7 ± 8,7°. Hivyo mifumo inaweza kufuatilia tofauti kati ya watu kwa namna inayofanana, lakini thamani kamili za pembe zina tofauti kubwa ya kimfumo.

Mtiririko wa kazi katika Kielelezo 1 unaonyesha nini?

Mchoro wa mtiririko wa kazi unaonyesha kwamba mifumo miwili ilikalibishwa kwa pamoja na kurekodi harakati zilezile kwa wakati mmoja. Upande wa kushoto unaonyesha mfumo wa marker-based wa Qualisys na kamera nane za infrared; upande wa kulia unaonyesha mfumo wa markerless wa Theia na kamera nane za video.

Mbinu zote mbili za kurekodi zilitumika kwa orodha ileile ya majukumu; baadaye data zilichanganuliwa kupitia Visual3D na mkondo wa markerless unaotumia machine learning. Kurekodi kwa wakati mmoja ni nguvu muhimu ya utafiti kwa sababu huondoa hitaji la mshiriki kurudia harakati ileile kikamilifu katika vipindi viwili tofauti.

Grafu za ndege ya sagitali zinaonyesha nini?

Katika Kielelezo 2, mstari wa bluu unaonyesha mfumo wa marker-based na mstari wa machungwa mfumo wa markerless. Katika kutembea, kupanda ngazi, kushuka ngazi na kukaa-kusimama, maumbo ya jumla ya harakati za mistari miwili kwa kawaida yanafanana. Kwa maneno mengine, mifumo mara nyingi hufuata kwa namna inayofanana lini harakati inaongezeka, inapungua au kubadilisha mwelekeo.

Hata hivyo, hasa katika majukumu yanayohitaji pembe kubwa za viungo, nafasi ya wima huonekana kati ya mistari. Katika Chair, Warrior na Prayer, hata kama mikunjo inaendelea kwa namna inayofanana, mfumo mmoja unaweza kutoa pembe zilizo juu au chini kwa uthabiti kuliko mwingine. Hili ndilo taswira ya kuona ya ICC ya juu pamoja na RMSD ya juu.

Katika jukumu la usawa wa mguu mmoja, offset inayoonekana ipo hasa kati ya mistari ya nyonga na kifundo cha mguu. Katika Prayer, mikunjo ya goti na nyonga inaonekana kwenda sambamba, lakini viwango vya pembe kamili vinatofautiana.

Matokeo ya kifundo cha mguu

Matokeo bora ya kifundo cha mguu kwa kawaida yalionekana katika ndege ya sagitali. Katika kushuka ngazi, Warrior I, Warrior II na Tree, ICC zilitofautiana kati ya 0,80–0,88. Hata hivyo, RMSD katika majukumu haya zilikuwa 4,1°–7,6°.

Tree pose ilitoa matokeo yenye nguvu kiasi kwa kifundo cha mguu:

• Ndege ya sagitali: RMSD 4,1°, ICC 0,80
• Ndege ya frontali: RMSD 3,7°, ICC 0,85
• Ndege ya transversi: RMSD 21,3°, ICC 0,09

Mfano huu unaonyesha kwamba hata ndani ya mkao mmoja, utendaji unaweza kubadilika sana kwa kutegemea ndege. Harakati za mbele-nyuma na za upande zina ulinganifu mzuri, huku makadirio ya mzunguko yakiwa dhaifu.

Prayer Squat ilikuwa mojawapo ya kazi zenye matatizo zaidi kwa kifundo cha mguu:

• Ndege ya sagitali: RMSD 9,9°, ICC 0,34
• Ndege ya frontali: RMSD 11,0°, ICC 0,46
• Ndege ya transversi: RMSD 28,1°, ICC −0,36

Watafiti walieleza kuwa wakati wa squat ya kina, kufichwa kwa alama za sehemu ya chini ya mguu na mguu kunaweza kuvuruga kipimo cha marker-based. Kwa hiyo si sahihi kuhusisha tofauti yote na kosa la mfumo wa kiotomatiki.

Ndege ya transversi ya kifundo cha mguu ilibaki dhaifu katika kazi zote. RMSD zilitofautiana kutoka 19,0° hadi 30,6°, na ICC kutoka −0,36 hadi 0,15.

Matokeo ya goti

Goti lilitoa matokeo thabiti zaidi ya utafiti katika ndege ya sagitali. Katika kazi tisa kati ya kumi, ICC ilikuwa zaidi ya 0,90, na katika Chair ilikuwa 0,89.

Mifano:

• Kutembea: RMSD 3,3°, ICC 0,94
• Kushuka ngazi: RMSD 6,6°, ICC 0,98
• Tree: RMSD 2,7°, ICC 0,95
• Prayer: RMSD 8,9°, ICC 0,94
• Y-Balance Test: RMSD 5,1°, ICC 0,98

Thamani hizi zinaashiria kwamba mfumo wa markerless unaweza kufuatilia muundo wa knee flexion-extension kwa namna inayofanana sana na mfumo wa jadi.

Hata hivyo, katika Warrior II, RMSD ya sagitali ilikuwa 11,3° lakini ICC 0,93. Hapa tena, mifumo inaweza kufuatilia muundo wa harakati kwa kufanana huku thamani kamili za pembe zikiwa tofauti kwa kiasi kikubwa.

Matokeo ya frontali ya goti yalikuwa mchanganyiko. Kutembea kulikuwa na ICC 0,55, Warrior II 0,73, Prayer 0,65 na Y-Balance Test 0,64. Katika kukaa-kusimama, kupanda ngazi, kushuka ngazi na Chair, ICC zilikuwa hasi au karibu na sifuri.

Ndege ya transversi ya goti ilikuwa mojawapo ya maeneo yenye matatizo zaidi. RMSD ilikuwa zaidi ya 21° katika kazi zote. Tofauti kubwa zaidi ilionekana katika Prayer:

• Wastani wa external rotation wa marker-based: −0,9 ± 34,1°
• Wastani wa markerless: 16,6 ± 13,2°
• RMSD: 34,8°
• ICC: 0,51

Matokeo haya yanaonyesha kwamba ukitazama ICC pekee unaweza kuona ulinganifu unaokaribia kiwango cha kati, lakini tofauti kamili ya pembe inaweza kuwa kubwa sana kwa tafsiri ya kliniki au biomekanika.

Matokeo ya nyonga

Kiungo cha nyonga kilionyesha ulinganifu mzuri au bora sana katika kazi nyingi kwenye ndege za sagittal na frontal. Mikao tuli ya yoga ilikuwa ya kuvutia hasa:

Matokeo katika jedwali hili yanaonyesha tena kwamba uhusiano mkubwa si kila mara sawa na tofauti ndogo. Kwa mfano, katika mkao wa Kiti, ICC ya nyonga kwenye ndege ya sagittal ni bora sana kwa 0,95, lakini RMSD ni 10,8°. Mfumo wenye viashiria uliripoti wastani wa 77,3 ± 13,2°, huku mfumo usio na viashiria ukiripoti 69,5 ± 13,5°.

Matokeo hasi yanayovutia zaidi kwa nyonga yalikuwa katika ndege ya sagittal ya Jaribio la Y-Balance:

• Wastani wa mfumo wenye viashiria: −30,5 ± 16,2°
• Wastani wa mfumo usio na viashiria: −47,0 ± 23,3°
• RMSD: 29,5°
• ICC iliyotolewa kwenye jedwali: −4,15

Thamani ya ICC ya −4,15 imeonyeshwa hivyo hivyo katika jedwali la utafiti na ni thamani isiyo ya kawaida. Thamani hiyo haijasahihishwa katika makala hii; inapaswa kuchukuliwa kama data ya jedwali inayohitaji kukaguliwa katika toleo lililopitiwa na rika au lililorekebishwa.

Katika ndege ya transversi, nyonga ilionyesha ulinganifu dhaifu katika kazi nyingi. Matokeo bora kwa kulinganisha yaliripotiwa katika Shujaa I kwa ICC 0,65, Mti kwa 0,62 na Sala kwa 0,79. Katika kutembea, kazi za ngazi, Kiti, Shujaa II, Jaribio la Y-Balance na kipimo cha mwendo wa pasi, thamani za ICC za ndege ya transversi zilibaki dhaifu.

Kwa nini ndege ya sagittal inaonekana kuwa na mafanikio zaidi?

Sehemu kubwa ya mienendo mikubwa katika yoga na shughuli za maisha ya kila siku ni ya ndege ya sagittal, kama vile kukunja na kunyoosha goti na nyonga. Katika mienendo hii mabadiliko ya pembe ya kiungo ni makubwa zaidi na mwelekeo wa sehemu za mwili hubadilika kwa namna inayoonekana wazi zaidi kwenye video.

Mizunguko katika ndege ya transversi, kwa upande mwingine, mara nyingi hutokea katika safu ndogo zaidi za pembe. Makosa madogo katika mwelekeo wa sehemu, tofauti katika ufafanuzi wa mhimili wa anatomia, mwendo wa viashiria juu ya ngozi au kosa la modeli ya video katika kukadiria mzunguko wa sehemu yanaweza kuwa na athari kubwa zaidi kwa uwiano kwenye matokeo.

Data za utafiti zinaonyesha tofauti hii wazi. ICC za goti katika ndege ya sagittal zilikuwa zaidi ya 0,90 katika kazi nyingi, wakati ICC za ndege ya transversi zilikuwa kwa kiasi kikubwa karibu na sifuri. Katika kifundo cha mguu, RMSD za ndege ya transversi zilizidi 20° katika karibu kazi zote.

Kwa nini Mkao wa Kuchuchumaa kwa Sala ulikuwa mgumu?

Mkao wa Kuchuchumaa kwa Sala ni mkao wa kina ambapo nyonga hushushwa chini ya kiwango cha magoti na viungo hukunjwa kwa kiwango kikubwa. Jiometri hii inaweza kuleta matatizo kadhaa ya kipimo:

• Viashiria kwenye mguu na sehemu ya chini ya mguu vinaweza kufunikwa na paja au sehemu nyingine za mwili.
• Viashiria kwenye sehemu ya mbele ya pelvisi vinaweza kutoka nje ya uwanja wa kuona wa kamera.
• Tishu laini karibu na nyonga na paja zinaweza kusogea bila kufuata mfupa na kuunda artefakti katika modeli yenye viashiria.
• Sehemu za mwili zinapokaribiana wakati wa kukunjika kwa kina, ukadiriaji wa mkao kwa video pia unaweza kuwa mgumu zaidi.

Watafiti walihusisha tofauti kubwa hasa katika ndege ya sagittal ya kifundo cha mguu na kufunikwa kwa viashiria vya sehemu ya mbali ya mguu wa chini na mguu, na tofauti za nyonga na kufunikwa kwa viashiria vya pelvisi pamoja na artefakti za tishu laini.

Kwa nini ICC kubwa na RMSD kubwa zinaweza kuonekana kwa pamoja?

Moja ya vipengele vya kufundisha zaidi vya utafiti huu ni kwamba unaonyesha umuhimu wa kutathmini kwa pamoja ulinganifu unaotegemea uhusiano na tofauti kamili.

Kwa mfano, tuseme mifumo miwili inatoa thamani hizi:

• Mfumo wenye viashiria: 40°, 50°, 60°
• Mfumo usio na viashiria: 30°, 40°, 50°

Mifumo yote miwili inawapanga watu kwa mpangilio ule ule na kufuatilia muundo ule ule wa mabadiliko. Kwa hiyo ICC inaweza kuwa kubwa. Hata hivyo, kwa sababu kuna tofauti thabiti ya 10° kati ya kila kipimo, RMSD pia itakuwa kubwa.

Matokeo ya Kiti, Shujaa, Y-Balance na baadhi ya matokeo ya nyonga katika utafiti yanafanana na hali hii. Kwa hiyo haiwezi kutolewa tafsiri ya kwamba “ICC ni kubwa, hivyo mfumo ni sahihi kabisa.” Ikiwa thamani kamili za pembe ni muhimu kwa tafsiri ya kliniki au uandikaji wa mazoezi, RMSD na utofauti wa kimfumo pia lazima uzingatiwe.

Nguvu za utafiti

• Rekodi ya wakati mmoja: Mifumo yote miwili ilirekodi mwendo ule ule kwa wakati mmoja. Hivyo utofauti wa asili wa mwendo kati ya majaribio tofauti ulipunguzwa.
• Viungo vitatu na ndege tatu: Sio kukunjika kwa goti pekee; ndege za sagittal, frontal na transversi za kifundo cha mguu, goti na nyonga zilichunguzwa.
• Kazi mbalimbali: Mienendo ya maisha ya kila siku, jaribio la usawa, kipimo cha mwendo wa pasi na mikao mitano ya yoga zilitathminiwa pamoja.
• Kazi za nguvu na tuli: Kutembea na kazi za ngazi zililinganishwa katika utafiti ule ule na kushikilia mikao ya yoga kwa sekunde tatu.
• Takwimu mbili zinazokamilishana: Sio ICC pekee, bali RMSD inayoonyesha tofauti kamili pia ilitumika.
• Maelekezo ya kina ya kazi: Jinsi mikao ya yoga ilivyotekelezwa ilielezwa kwa picha katika viambatisho.
• Idhini ya maadili na ridhaa yenye taarifa: Taratibu zilizofanywa kwa washiriki binadamu zilikaguliwa na bodi ya maadili.

Mapungufu ya utafiti

• Sampuli ndogo: Kulikuwa na washiriki 19 pekee.
• Kundi linalofanana la washiriki: Washiriki walikuwa vijana, bila dalili na katika safu finyu ya umri. Wazee, watu wenye maumivu, upungufu wa mwendo wa viungo au magonjwa ya neva hawakuwakilishwa.
• Mfumo wa maabara: Kipimo kisicho na viashiria kilifanywa kwa kamera nane zilizokalibishwa. Matokeo hayawezi kuhamishwa moja kwa moja kwa programu za kamera moja au simu.
• Mavazi yaliyosanifishwa: Washiriki walivaa mavazi kama kaptula na fulana yaliyofanya sehemu za mwili zionekane kwa urahisi. Athari za mavazi mapana au ya tabaka nyingi hazikutathminiwa.
• Sehemu tuli pekee ya mkao wa yoga: Badala ya mwendo wa kuingia na kutoka kwenye mkao, sehemu ya kushikilia kwa sekunde tatu ilichambuliwa.
• Viwango tofauti vya kurekodi: Mfumo wenye viashiria ulitumia 120 Hz, mfumo usio na viashiria 60 Hz.
• Mipangilio tofauti ya vichujio: Njia mbili za data zilichakatwa kwa aina tofauti za vichujio na masafa tofauti ya kukata.
• Udhaifu wa ndege ya transversi: Hasa katika mizunguko ya kifundo cha mguu na goti, RMSD kubwa sana na ICC ndogo zilionekana.
• Mfumo wa viashiria pia si mkamilifu: Kufunikwa kwa viashiria na artefakti za tishu laini katika mikao ya kina zinaweza kuwa zimeathiri njia ya kulinganisha.
• Vipindi vya kujiamini vya ICC havikutolewa: Majedwali yana makadirio ya nukta pekee; kutokuwa na uhakika wa makadirio hakuonekani.
• Aina tofauti za miili hazikuchunguzwa: Waandishi walisema tafiti zijazo zinapaswa kufanywa kwa miundo tofauti zaidi ya miili na mavazi.

Vipengele vinavyohitaji umakini kati ya maandishi na majedwali

Katika preprint kuna kutokulingana kadhaa kati ya baadhi ya kauli za matokeo na majedwali ambazo zinahitaji kukaguliwa:

• Katika muhtasari, kwa ndege ya sagittal ya kifundo cha mguu, kwa Kushuka Ngazi, Shujaa I, Shujaa II na Mti imetumika kauli “RMSD < 0,8°”. Hata hivyo, Jedwali 1 linatoa RMSD za kazi hizi mtawalia kama 4,9°, 7,3°, 7,6° na 4,1°.
• Katika sehemu ya mjadala, kwa kifundo cha mguu katika mkao wa Mti kuna kauli “RMSD ndogo (>0,5°)”. Alama ya kubwa-kuliko iliyotumiwa pamoja na neno “ndogo” na thamani za 4,1°–3,7° kwenye jedwali zinahitaji ufafanuzi.
• Katika Jedwali 3 la nyonga, ICC ya sagittal ya Jaribio la Y-Balance imetolewa kama −4,15. Thamani hii haijaelezwa zaidi katika maandishi.
• Kwa nyonga, seli ya RMSD ya ndege ya frontal kwa kazi ya kukaa na kusimama imeachwa na alama ya mstari.
• Ingawa muhtasari unaeleza utendaji wa ndege ya frontal kwa ujumla kwa namna chanya, matokeo ya frontal ya kifundo cha mguu na goti yanabadilika sana kati ya kazi na ICC nyingi ni dhaifu.

Vipengele hivi havijasahihishwa, kulainishwa au kubadilishwa kwa thamani mbadala. Vimewasilishwa kama vilivyo katika utafiti na vimeainishwa wazi katika tafsiri.

Utafiti unasema nini?

• Mfumo wa kibiashara usio na viashiria uliweza kufuatilia katika kazi nyingi mifumo ya mwendo wa viungo kwenye ndege ya sagittal kwa namna inayofanana na mfumo wenye viashiria.
• Vipimo vya kukunjika-kunyoosha goti vilionyesha ICC kubwa katika kazi nyingi.
• Vipimo vya nyonga katika ndege za sagittal na frontal vilitoa ICC nzuri au bora sana katika mikao mingi ya yoga.
• Ndege ya transversi, hasa katika kifundo cha mguu na goti, ilionyesha ulinganifu wa chini zaidi.
• Katika mikao inayohitaji kuchuchumaa kwa kina na safu kubwa za mwendo, tofauti kati ya mifumo miwili zinaweza kuongezeka.
• Njia isiyo na viashiria ni chombo chenye matumaini kwa tathmini ya biomekaniki ya mikao ya yoga, lakini ina mipaka ya usahihi inayotegemea ndege na kazi.

Utafiti hausisemi nini?

• Hauonyeshi kwamba mfumo usio na viashiria unaweza kuchukua nafasi kabisa ya mfumo wa jadi katika viungo vyote na ndege zote.
• Hauonyeshi kwamba programu za simu zenye kamera moja zinaweza kutoa usahihi ule ule.
• Hauthibitishi kwamba mfumo utatoa utendaji ule ule nyumbani, kwa mavazi mapana au kwa mpangilio tofauti wa kamera.
• Hautathmini kama mikao ya yoga ni salama au ya matibabu.
• Hauonyeshi kwamba pembe fulani ya kiungo husababisha au huzuia jeraha.
• Hautoi ushahidi kwamba mfumo unaboresha maamuzi ya kliniki, utambuzi au matokeo ya ukarabati kwa wagonjwa.
• Hauthibitishi kwamba mfumo wenye viashiria ni rejea kamili isiyo na makosa.

Umuhimu wake kwa yaliyopita, sasa na yajayo

Zamani, uchambuzi wa biomekaniki wa pande tatu ulitegemea kwa kiasi kikubwa maabara, wafanyakazi wenye utaalamu na uwekaji wa viashiria. Ingawa mifumo hii iliunda kiwango muhimu katika utafiti wa kisayansi, matumizi yake kwa kiwango kikubwa yalibaki madogo kwa sababu ya muda wa maandalizi na gharama.

Leo, mifumo isiyo na viashiria inayosaidiwa na ujifunzaji wa kina inalenga kuharakisha mchakato huu kwa kukadiria kiotomatiki sehemu za mwili kutoka kwenye video. Utafiti huu unaonyesha jinsi teknolojia hiyo inavyofanya kazi si tu katika mienendo inayojulikana kama kutembea, bali pia katika kazi za yoga zenye safu kubwa za mwendo na mikao isiyo linganifu.

Katika siku zijazo, azimio kubwa la kamera, kiwango kikubwa cha kurekodi, seti za data zilizofundishwa kwa aina mbalimbali zaidi za miili na algoriti za juu za ujifunzaji wa kina zinaweza kuboresha hasa makadirio ya ndege ya transversi. Hata hivyo, maendeleo hayapaswi kuishia kwenye usahihi wa programu pekee. Uthibitishaji huru unapaswa kufanywa katika makundi tofauti ya umri, magonjwa, mavazi, mipangilio ya kamera, hali za mwanga na mazingira ya maisha halisi.

Kwa maisha ya kila siku, teknolojia hii inaweza kwa muda mrefu kusaidia walimu wa yoga, wataalamu wa fiziotherapi na watafiti kupima mienendo kwa maandalizi machache. Hata hivyo, utafiti wa sasa ni uthibitishaji wa awali uliopatikana katika mpangilio wa maabara wenye kamera nane. Kwa data za sasa, haiwezi kuhitimishwa kwamba mfumo unaweza kutumiwa peke yake kwa utambuzi wa kliniki, utabiri wa jeraha au mwongozo wa matibabu kiotomatiki nyumbani.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

Muhtasari wa kiufundi wa muundo wa utafiti

Kifundo cha mguu: matokeo yote ya RMSD na ICC

Goti: matokeo yote ya RMSD na ICC

Nyonga: matokeo yote ya RMSD na ICC

Muhtasari uliopangwa wa matokeo makuu

Maelezo ya Chanzo na Mbinu

Maudhui haya yanatokana na utafiti ulioandaliwa na Soniya Kadam, Riva Karia na Smita Rao wenye kichwa “Convergent Validity of Lower Extremity Joint Angles during Yoga and Activities of Daily Living estimated using Marker-Based vs Commercial Automated Marker-Less Motion Capture Approaches”.

Utafiti ni makala ya utafiti ya preprint iliyowasilishwa kwenye SSRN. Maandishi yana maonyo wazi “This preprint research paper has not been peer reviewed” na “Preprint not peer reviewed”. Kwa hiyo utafiti haujapitiwa na rika. PDF haitoi taarifa ya mwisho ya kukubaliwa na jarida lililopitiwa na rika au hali ya uchapishaji iliyothibitishwa.

Utafiti si jaribio la matibabu ya kliniki. Haukupima athari za yoga kwa maumivu, ugonjwa, jeraha, ubora wa maisha au mafanikio ya matibabu. Ni utafiti wa uthibitishaji wa njia ya biomekaniki unaolinganisha pembe za viungo vya ncha za chini zinazozalishwa na njia mbili za kunasa mwendo kwa watu wazima wenye afya na bila dalili.

Mfumo usio na viashiria ni mpangilio wa kibiashara wa maabara wenye kamera nane za video zilizokalibishwa. Matokeo hayatoi ushahidi wa usahihi wa kamera moja, simu, kamera ya wavuti au programu za yoga za kiwango cha watumiaji.

Katika baadhi ya kazi utafiti ulipata ICC kubwa pamoja na RMSD kubwa. Kwa hiyo, hata kama mifumo inafuatilia muundo wa mwendo kwa namna inayofanana, kunaweza kuwa na tofauti muhimu katika thamani kamili za pembe za viungo. Hasa matokeo ya ndege ya transversi ya kifundo cha mguu na goti yanapaswa kutafsiriwa kwa tahadhari.

Katika preprint kuna mambo yanayohitaji ufafanuzi kati ya muhtasari na baadhi ya thamani za RMSD katika Jedwali 1, katika ICC ya Jaribio la Y-Balance la nyonga, na katika baadhi ya seli za jedwali zilizoachwa tupu. Katika maudhui haya, data hizo hazijabadilishwa au kusahihishwa; zimewasilishwa kama zilivyo katika utafiti.

Makala hii imeandaliwa kwa kutegemea tu muundo wa utafiti, majedwali, takwimu, mbinu na maelezo ya waandishi yaliyo katika PDF iliyopakiwa. Hakuna madai ya usalama wa kliniki, mafanikio ya matibabu, usahihi wa utambuzi au matumizi ya kibiashara ambayo hayapo katika PDF yaliyoongezwa.