Validation of lower limb joint center localization and kinematics in markerless motion capture during sloped walking
تؤكد هذه الدراسة أن التقاط الحركة بدون علامات (MLMC) يوفر تتبعاً قوياً للغاية لمركز مفاصل الطرف السفلي أثناء المشي على منحدرات حادة، رغم أنه يظهر قيوداً كينماتيكية محددة في إزاحة الحوض ودقة مفصل الورك والكاحل في المستويين المستعرض والجبهي تتطلب تفسيراً حذراً.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي لبحث مسبق لم يخضع لمراجعة الأقران. وهو ليس نصيحة طبية. لا تتخذ أي قرارات تتعلق بصحتك بناءً على هذا المحتوى. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
على مدى عقود، اعتمد العلماء الذين يدرسون كيفية حركة البشر على طريقة تشبه نسخة عالية التقنية من لعبة "توصيل النقاط". لفهم ميكانيكا خطوة المشي، يقوم الباحثون بتثبيت علامات عاكسة صغيرة على جلد الشخص ويستخدمون الكاميرات لتتبع مواضعها. هذه التقنية، المعروفة باسم التقاط الحركة البصري، كانت لفترة طويلة المعيار الذهبي لقياس زوايا المفاصل وأنماط الحركة. ومع ذلك، فهي تعاني من خلل كبير: الجلد يتحرك بشكل مستقل عن العظام الموجودة تحته. فبينما تنقبض العضلات وتتحرك أثناء الخطوة، تنزلق العلامات الموجودة على السطح، مما يخلق بيانات مشوشة لا تتطابق تماماً مع الحركة الحقيقية للهيكل العظمي. هذه المشكلة، التي تسمى "أثر الأنسجة الرخوة"، تصبح صعبة الحل بشكل خاص عندما يمشي الشخص على منحدرات شديدة أو يؤدي حركات معقدة، حيث يتمدد الجلد وينتفخ بشكل أكثر دراماتيكية.
في السنوات الأخيرة، ظهر نهج جديد يتخطى استخدام العلامات تماماً. باستخدام الرؤية الحاسوبية المتقدمة والتعلم العميق، تقوم هذه الأنظمة التي لا تعتمد على العلامات بتحليل لقطات الفيديو لتقدير مكان وجود المفاصل بناءً على شكل الجسم نفسه. وبينما تعد هذه التكنولوجيا بجعل تحليل الحركة أكثر طبيعية وسهولة في الوصول إليه، ظل العلماء حذرين بشأن مدى صمودها تحت الضغط. ويبقى السؤال قائماً عما إذا كانت هذه التقديرات الرقمية يمكن أن تضاهي دقة الأنظمة التقليدية التي تعتمد على العلامات، لا سيما عندما يكون الجسم تحت وطأة المشي على منحدرات شديدة.
وضع فريق من الباحثين في اليابان هدفاً لاختبار حدود هذه التكنولوجيا الجديدة من خلال وضعها في تجربة صارمة على جهاز المشي الكهربائي. استعانوا بأربعة وعشرين شخصاً من الأصحاء وطلبوا منهم المشي بوتيرة ثابتة عبر خمس حالات مختلفة: أرض مسطحة، ومنحدرات معتدلة صعوداً وهبوطاً، ومنحدرات شديدة صعوداً وهبوطاً. ولضمان مقارنة عادلة، ارتدى المشاركون بدلات ضيقة لتقليل القماش الفضفاض الذي قد يربك الكاميرات، ومشوا بينما يتم تسجيلهم في وقت واحد بواسطة نظامين مختلفين. استخدم أحد الأنظمة العلامات العاكسة التقليدية وكاميرات الأشعة تحت الحمراء، بينما استخدم الآخر ثماني كاميرات فيديو قياسية لالتقاط الحركة دون أي ملحقات فيزيائية. ثم استخدم الباحثون برامج قوية لحساب الموقع الدقيق لمفاصل الورك والركبة والكاحل، بالإضافة إلى زوايا الساقين، لكل لحظة من دورة المشي.
كشفت النتائج عن قصة تجمع بين النجاح الملحوظ والقيود المحددة والمتوقعة. فعندما نظر الباحثون إلى الموقع الفعلي لمراكز المفاصل في الفضاء ثلاثي الأبعاد، أظهر النظام الذي لا يعتمد على العلامات دقة استثنائية. فقد تطابقت المواضع المقدرة للوركين والركبتين والكاحلين مع النظام التقليدي بشكل شبه مثالي، بغض النظر عما إذا كان الشخص يمشي على أرض مسطحة أو على منحدر شديد بنسبة خمسة عشر بالمئة. يشير هذا إلى أن الخوارزميات الحاسوبية بارعة للغاية في إيجاد مركز المفصل، حتى عندما يتحرك الجسم بسرعة أو عندما يكون المنظر محجوباً جزئياً بأجزاء أخرى من الجسم.
ومع ذلك، تغيرت القصة عندما فحص الباحثون زوايا المفاصل. فبينما كانت الأشكال العامة لمنحنيات الحركة متشابهة جداً بين النظامين، كانت هناك اختلافات متسقة في كيفية تسجيل الزوايا. فبالنسبة لحركة الورك والركبة للأمام والخلف، تطابق النظامان بشكل وثيق، لكن النظام الذي لا يعتمد على العلامات سجل باستمرار ميلًا مختلفًا قليلاً في بداية وضع الحوض. هذا الإزاحة الصغيرة والثابتة تعني أنه بينما كان نمط الحركة صحيحاً، فإن الأرقام المطلقة كانت مزاحة. وأصبحت الاختلافات أكثر وضوحاً في الحركات الجانبية وحركات الدوران للمفاصل. فقد أظهر النظام التقليدي، الذي يعتمد على علامات ملتصقة بالجلد، تقلبات أكثر اضطراباً، ويرجع ذلك على الأرجح إلى انزلاق الجلد فوق العظم. وفي المقابل، أنتج النظام الذي لا يعتمد على العلامات بيانات أكثر سلاسة، لكن هذه السلاسة أدت أحياناً إلى حجب الحركات الحقيقية والمعقدة للعظام، مما أدى إلى خلافات كبيرة في كيفية دوران الورك أو الكاحل أو ميلهما جانبياً.
ظهر الاختلاف الأكثر بروزاً عندما مشى المشاركون في المنحدر (هبوطاً). في هذه الحالة، يجب أن تعمل العضلات بجهد أكبر للتحكم في نزول الجسم وامتصاص صدمة الهبوط. ووجد الباحثون أن الخلاف بين النظامين يزداد أثناء المشي في المنحدر، خاصة بالنسبة لحركة الورك الجانبية. وهم يشتبهون في أن النشاط العضلي المكثف وتأثير الهبوط سببا حركة واهتزاز الجلد في الفخذ بطرق أربكت نظام العلامات التقليدي، بينما قام النظام الذي لا يعتمد على العلامات، المدرب على أنماط الحركة المتوسطة، بتنعيم هذه التباينات القصوى. يشير هذا إلى أنه بينما تعد التكنولوجيا الجديدة قوية بما يكفي لتتبع مواقع المفاصل في التضاريس الوعرة، فإن الزوايا المحددة التي تحسبها لحركات الدوران والحركات الجانبية قد تحتاج إلى تفسير دقيق، خاصة عندما يكون الجسم تحت ضغط بدني عالٍ.
في النهاية، تؤكد الدراسة أن التقاط الحركة الذي لا يعتمد على العلامات هو أداة قوية لتحليل الحركة في البيئات الصعبة حيث قد تعاني الطرق التقليدية من مشاكل تتعلق بالمعدات أو الحجب. يمكن لهذه التكنولوجيا تتبع مكان المفاصل بشكل موثوق، مما يجعلها مناسبة للدراسات الميدانية والمهام المعقدة. ومع ذلك، فإن النتائج تعمل كتذكير بأن الأرقام التي تنتجها ليست متطابقة مع تلك الناتجة عن الطرق القديمة التي تعتمد على العلامات. وسيحتاج العلماء والأطباء الذين يستخدمون هذه التكنولوجيا الجديدة إلى مراعاة هذه الاختلافات المنهجية، لا سيما عند تحليل دوران وميل الجسم أثناء الأنشطة الشاقة مثل المشي في منحدر شديد.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.