We have shown here that comparable

We have shown here that comparable success in terms of screening ‘‘at risk’’ people based on relatively large knee
valgus motions may be possible using a 2D camera approach. However, these results should be considered within the
limitations inherent in 3D analysis methods. Errors in defining anatomical landmarks by external skin markers,
for example, have a direct effect on the position and orientation of resultant joint axes, culminating in the
potential for significant errors in kinematic calculations.

Similarly, excessive marker movement stemming from the
high impact forces synonymous with these movements will
probably compromise data integrity.
35
As noted above, the 3D
kinematic data in this study were generated using Mocap
Solver 6.17, which performs model based kinematic analysis
through global least squares optimisation.
22
We have success-
fully used this method to detect relatively small sex
differences in lower limb kinematics during similar high
impact movements.
20
Also, the optimised least squares
approach allows the removal of markers that may be more
prone to impact error, such as the anterior thigh marker,
from the analyses

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราได้แสดงที่นี่ซึ่งในความเปรียบในการคัดกรอง ''ที่ '' คนตามเข่าค่อนข้างมากvalgus ดังอาจได้ใช้วิธีกล้อง 2D อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์เหล่านี้ควรคำนึงถึงในการข้อจำกัดในวิธีการวิเคราะห์ 3D ข้อผิดพลาดในการกำหนดสถานที่กายวิภาคโดยเครื่องหมายผิวภายนอกตัวอย่าง มีผลโดยตรงกับตำแหน่งการวางแนวของผลแก่แกนร่วม จบในการศักยภาพข้อผิดพลาดที่สำคัญในการคำนวณจลน์ในทำนองเดียวกัน เครื่องหมายมากเกินไปความเคลื่อนไหวอันเนื่องมาจากการจะพ้องกับการเคลื่อนไหวกองกำลังผลกระทบสูงคงประนีประนอมความสมบูรณ์ของข้อมูล35ตามที่กล่าวข้างต้น 3Dสร้างข้อมูลจลน์ในการศึกษานี้ใช้ Mocapตัวแก้ 6.17 ที่ทำการจำลองตามจลน์วิเคราะห์โดยเพิ่มประสิทธิภาพกำลังสองน้อยที่สุดทั่วโลก22เรามีความสำเร็จ-ทั้งหมดใช้วิธีนี้ตรวจหาเพศค่อนข้างเล็กความแตกต่างใน kinematics ขาล่างระหว่างสูงคล้ายผลกระทบต่อการเคลื่อนไหว20ยัง บวมอย่างน้อยสี่เหลี่ยมวิธีทำให้เอาเครื่องหมายที่อาจเพิ่มมากขึ้นแนวโน้มส่งผลกระทบต่อข้อผิดพลาด เช่นเครื่องหมายแอนทีเรียร์ต้นขาจากวิเคราะห์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราได้แสดงให้เห็นว่าประสบความสำเร็จที่นี่เทียบได้ในแง่ของการตรวจคัดกรอง '' ที่มีความเสี่ยง '' คนที่อยู่บนพื้นฐานที่ค่อนข้างใหญ่เข่า
เคลื่อนไหว valgus อาจจะเป็นไปได้โดยใช้วิธีการที่กล้อง 2D อย่างไรก็ตามผลเหล่านี้ควรได้รับการพิจารณาใน
ข้อ จำกัด โดยธรรมชาติในวิธีการวิเคราะห์ 3D ข้อผิดพลาดในการกำหนดสถานที่สำคัญทางกายวิภาคโดยเครื่องหมายผิวภายนอก
เช่นมีผลกระทบโดยตรงต่อตำแหน่งและทิศทางของแกนร่วมกันผลลัพธ์สูงสุดในการ
ที่มีศักยภาพสำหรับข้อผิดพลาดอย่างมีนัยสำคัญในการคำนวณจลนศาสตร์. ในทำนองเดียวกันการเคลื่อนไหวเครื่องหมายมากเกินไปเกิดจากแรงกระแทกสูงความหมายเหมือนกัน กับการเคลื่อนไหวเหล่านี้จะอาจจะประนีประนอมความสมบูรณ์ของข้อมูล. 35 ตามที่ระบุไว้ข้างต้น 3 มิติข้อมูลจลนศาสตร์ในการศึกษาครั้งนี้ได้ถูกสร้างขึ้นโดยใช้ Mocap Solver 6.17 ซึ่งดำเนินการตามรูปแบบการวิเคราะห์จลนศาสตร์ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพน้อยสแควร์ทั่วโลก. 22 เราได้เร็ใช้อย่างเต็มที่วิธีนี้ ตรวจสอบการมีเพศสัมพันธ์ที่ค่อนข้างเล็กแตกต่างในกลศาสตร์การเคลื่อนไหวแขนขาที่ต่ำกว่าในช่วงสูงคล้ายการเคลื่อนไหวผลกระทบ. 20 นอกจากนี้น้อยสแควร์ที่ดีที่สุดวิธีการที่ช่วยให้การกำจัดของตัวบ่งชี้ว่าอาจจะมีแนวโน้มที่จะส่งผลกระทบต่อข้อผิดพลาดเช่นเครื่องหมายต้นขาด้านหน้าจากการวิเคราะห์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราแสดงที่นี่ที่เทียบเท่ากับความสำเร็จในแง่ของการคัดกรอง 'at ' ความเสี่ยง ' ' คนขึ้นอยู่กับขนาดค่อนข้างใหญ่เข่า
งดการเคลื่อนไหว อาจเป็นไปได้ที่ใช้กล้องแบบ 2 มิติ . อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์เหล่านี้ควรพิจารณาภายใน
ข้อจำกัดที่มีอยู่ในการวิเคราะห์แบบ 3D ข้อผิดพลาดในการกำหนดสถานที่ โดยตัวที่ผิวภายนอก
ตัวอย่างเช่นมีผลโดยตรงต่อตำแหน่งและทิศทางของแกนร่วมทำการ culminating ในศักยภาพสำหรับข้อผิดพลาดที่สำคัญในการคำนวณ
ติก

ในทำนองเดียวกันมากเกินไปเครื่องหมายเคลื่อนไหวที่เกิดจาก
สูงแรงกระแทกพ้องกับการเคลื่อนไหวเหล่านี้จะ
อาจประนีประนอมความสมบูรณ์ของข้อมูล .
3
ตามที่ระบุไว้ข้างต้น , 3D
จลน์ ข้อมูลใน การศึกษาการสร้างโมแคป
& 617 ที่มีการใช้รูปแบบการวิเคราะห์เชิงกำลังสองน้อยที่สุด
สูงสุดจากทั่วโลก เรามีความสำเร็จ 22

-
อย่างใช้วิธีนี้ตรวจสอบค่อนข้างเล็กเพศ
ความแตกต่างในลักษณะแขนขาในระหว่างที่คล้ายกันสูง

20
ต่อการเคลื่อนไหว นอกจากนี้ การปรับปรุงอย่างน้อย
วิธีช่วยให้เอาเครื่องหมายที่อาจเป็น เพิ่มเติม
เสี่ยงต่อความผิดพลาด เช่น เครื่องหมาย
ต้นขาส่วนหน้า ,จากการวิเคราะห์