多摄像头红外动作捕捉系统通过实时重建身体的三维空间坐标，成为分析姿势稳定性的高精度工具。通过以高频率同步跟踪放置在关键解剖部位的反光标记点，该系统将物理运动转化为可量化的运动学数据，用于评估平衡能力。
该系统的核心价值在于其超越视觉观察能力，实现定量测量。它将原始标记点位置数据转化为关键的稳定性指标——特别是重心轨迹和关节角度——以客观评估受试者如何维持平衡或从物理扰动中恢复。
将运动转化为稳定性数据
三维空间重建
稳定性分析的基础是身体在空间中的精确位置。该系统利用多个摄像头同步跟踪附着在受试者身上的反光标记点。
通过从不同角度对这些标记点进行三角测量，系统可以数学上重建其精确的三维空间坐标。这创建了一个数字骨骼，以亚毫米级的精度反映受试者的运动。
高频数据采集
姿势调整通常在几毫秒内发生，尤其是在平衡恢复过程中。该系统以高频率记录这些位置，确保捕捉到快速的微小运动，而不是在帧之间丢失。
这种时间分辨率对于检测人眼可能忽略的微妙不稳定性迹象至关重要。
量化稳定性的关键指标
计算重心 (CoM) 轨迹
稳定性的主要指标是身体重心 (CoM) 的运动。该系统使用各个身体部位的坐标来实时计算全局重心。
通过绘制重心轨迹，研究人员可以精确地可视化身体的重心转移模式。这些轨迹的大幅度或不规则的偏移是姿势不稳定的直接指标。
测量关节和躯干运动学
稳定性不仅在于身体的位置，还在于身体如何调整自身以保持直立。该系统测量特定的关节角度位移和躯干倾斜角度。
这些指标揭示了受试者为维持平衡所使用的具体策略。例如，过度的躯干倾斜可能表明核心控制不足或过度依赖髋部策略而非踝部策略。
分析摇摆和扰动恢复
重心和角度数据的结合，可以对姿势摇摆进行全面分析。该系统量化了受试者站立时摇摆的区域和速度。
此外，它还测量了扰动后的平衡恢复效果。通过分析重心在受到推搡或滑倒后返回稳定基线的速度和效率，该系统提供了明确的稳定性表现评分。
操作注意事项和权衡
依赖于标记点放置
计算出的指标（如重心）的准确性完全取决于标记点在解剖学上的正确放置。如果标记点放置在关节上不正确，由此产生的角度数据和稳定性结论将是错误的。
视线要求
由于系统依赖于反射红外光，因此需要摄像头与标记点之间有清晰的视线。遮挡——即身体的一部分挡住了标记点在摄像头视野中的位置——可能导致数据缺失，需要复杂的算法来填补缺失的信息。
为您的目标做出正确选择
要从多摄像头红外系统中提取最大价值，请根据您的具体研究目标调整您的分析：
- 如果您的主要关注点是基线稳定性：优先分析重心轨迹和摇摆区域，以量化受试者站立时消耗的能量。
- 如果您的主要关注点是动态恢复：重点关注躯干倾斜角度和关节角度位移，以识别在扰动后防止跌倒所使用的具体生物力学策略。
通过利用高频跟踪和精确的空间重建，您可以将主观的稳定性评估转化为明确的、可操作的数据。
总结表：
| 指标 | 数据类型 | 提供的见解 |
|---|---|---|
| 重心轨迹 | 三维空间路径 | 量化重心转移模式和维持平衡的能量消耗。 |
| 关节角度 | 角度位移 | 识别生物力学策略（例如，踝部策略与髋部策略）。 |
| 摇摆速度 | 时间运动学 | 测量微小运动的速度，以检测细微的不稳定性。 |
| 躯干倾斜 | 角度方向 | 评估在物理扰动期间的核心控制和姿势。 |
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参考文献
- Woohyoung Jeon, Kelly P. Westlake. Age-Related Differences in Kinematics, Kinetics, and Muscle Synergy Patterns Following a Sudden Gait Perturbation: Changes in Movement Strategies and Implications for Fall Prevention Rehabilitation. DOI: 10.3390/app13159035
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