Machine Learning in Biomechanics: Key Applications and Limitations in Walking, Running, and Sports Movements

要約

この章では、最近の有望な機械学習アプリケーションの概要、つまりポーズ推定、特徴推定、イベント検出、データ探索とクラスタリング、および自動分類、歩行（ウォーキングとランニング）およびスポーツバイオメカニクスの概要を説明します。
生体力学的ワークフローの課題に対処するための機械学習方法の可能性を調査し、対処する必要がある中心的な制限、つまりデータと注釈の可用性と説明可能性を強調し、歩行とスポーツの生体機械における機械学習の可能性を完全に活用するための学際的なアプローチの重要性を強調します。

要約(オリジナル)

This chapter provides an overview of recent and promising Machine Learning applications, i.e. pose estimation, feature estimation, event detection, data exploration & clustering, and automated classification, in gait (walking and running) and sports biomechanics. It explores the potential of Machine Learning methods to address challenges in biomechanical workflows, highlights central limitations, i.e. data and annotation availability and explainability, that need to be addressed, and emphasises the importance of interdisciplinary approaches for fully harnessing the potential of Machine Learning in gait and sports biomechanics.

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