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Rapid calculation of bespoke body segment parameters using 3D infra-red scanning

DOI:10.1016/j.medengphy.2018.10.001 期刊:Medical Engineering & Physics 出版年份:2018 更新时间:2025-09-23 15:23:52
摘要: Body segment parameters such as segment mass, centre of mass and moment of inertia, serve as important inputs for musculoskeletal modelling. These parameters are normally derived from regression tables; however, can be poorly representative of the study population with variations of up to 40% recorded between different tables. More recent methods, such as 3D scanning, present a rapid and accurate way to produce subject-specific body segment parameters for use in musculoskeletal models. An infra-red 3D scanner was used to produce full-body scans of 95 males and females. Each was put through an algorithm to calculate bespoke segment mass, centre of mass and inertial properties for each segment of the body, with results comparable to cadaveric data. These methods could be used to increase the specificity of musculoskeletal modelling outputs for individual subjects, improving the accuracy of modelling outputs in biomechanics-related research.
作者: Samuel H.L. Smith,Anthony M.J. Bull
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To assess the use of a 3D infra-red scanner in producing subject-specific body segment parameters (BSPs) for use as bespoke inputs into musculoskeletal models, evaluating its speed and accuracy compared to empirical data.

The 3D scanning method provides rapid and accurate subject-specific BSPs, comparable to cadaveric data, with differences generally below 10%. It is suitable for integration into clinical or research settings to enhance musculoskeletal modeling accuracy, particularly for low acceleration activities, and shows promise for high acceleration applications. Further work is needed to address scanner limitations and improve density estimation.

Limitations include field-of-view issues affecting head and feet scans, potential body sway during scanning, reliance on manual landmark identification with some estimation (e.g., hip joint center), assumption of uniform density within segments, and exclusion of neck data. Future improvements could involve better scanner setups and density profiling.

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