〈JP.News〉東京大學開發肌肉關節視覺化系統yaliuyaliu

〈JP.News〉東京大學開發肌肉關節視覺化系統

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2022-03-25|閱讀時間約 4 分鐘
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  東京大學團隊開發出一套只需要通過電腦連結攝影機,就能夠輕鬆將人體關節與肌肉組織的運動狀態視覺化的新系統。
東京大學團隊開發出的視覺化系統
  以往為了提升運動選手的競賽能力,必須使用「動作捕捉」的專業技術,透過感應器、專門機器捕捉資訊,再由專家從影像中分析關節與肌肉運動狀況,種種過程使目標無法輕易地達成。
  由東京大學的中村仁彥高級研究員領導的研究團隊,開發出只需要在電腦上利用AI人工智慧,以及連結電腦的四部攝影機,就可以將運動員的肌肉關節活動立體視覺化的系統。
  在這套系統中,AI會透過影像判斷關節的位置,置入骨架模型,除了可以一目了然的呈現立體的骨骼、關節活動,還可以用不同顏色表示出不同肌肉部位的活動量。
  因此只需要將攝影機架設起來,現場既不需要專門機器,也不需要有專家在場,就可以利用這套系統達成提升選手運動能力的目的。
  中村表示「希望這套系統可以推廣到業餘運動指導和復健中心的現場,更加充分地運用。」
東京大學的中村仁彥高級研究員,由NHK新聞採訪

輕鬆快速地檢測人體運動

文章於 2020 年 3 月 24 日發布
可將人體活動在電腦上視覺化,藉此進行分析的動作捕捉,是頂級運動員們在追求提升競賽能力時非常重要的夥伴。中村仁彥教授在這個領域從事研究長達20年以上,在2018年終於達成技術上的突破。
以往所說的動作捕捉,是需要在人體裝上大約40個左右,被稱為標記的球狀感應器,並且使用十台以上特殊的攝影機拍攝,整套系統的準備時間必須花費數小時的時間。
由中村教授團隊所開發的無標記動作捕捉技術,是利用電腦的深度學習,在四台攝影機取得的平面影像中,由受試者所穿著的衣服上,推測出關節中心位置。再讀取人類骨骼構造,在利用演算法將骨骼運動重新建構成三次元,實現精準度接近動作捕捉技術的成果。
這套影像動作捕捉(VMocap)技術的可運用範圍非常廣泛。舉例來說,雖然現今為了讓動畫角色行為表現更加順暢,許多動畫皆已經採用動作捕捉技術,但是在新技術可以從數台攝影機拍攝影像直接獲得資料的幫助下,動畫製作成本便能得到節省。此外中村教授也表示,這套系統透過分析身體的活動,可以有效地發現及預防運動損傷。
舉例來說,就像是目前正在與醫學部附屬醫院整形外科,武富修治講師共同進行,針對像足球選手常有的膝十字韌帶損傷的調查研究。除了要膝蓋與全身的使用有什麼樣的關係,也希望能夠藉此找出預防的方法。具體上,武富講師的團隊是以600人以上的學生選手為對象,利用各種測量儀器紀錄肌肉量、關節可動幅度或是直立時的平衡度等上百多個項目的資訊。中村教授與池上洋介助教等人,也利用影像動作捕捉對這些選手進行測量。
「我們在記錄選手在四年間的學生生活中的身體發育、動作改變,或是在過程中不幸受傷時的一切狀況。」
中村教授分析過大量頂尖運動選手,從桌球選手伊藤美誠和她那著名的「美誠打擊」(參考圖),到體操選手谷川航.谷川翔兄弟、柔道選手羽賀龍之介、高爾夫選手横峯櫻等等。不受限於室內、室外、服裝,可以同時蒐集多人運動大量資料的影像動作捕捉,不只可以用於個人,也可以用於團隊運動。比如在2019年,也曾受日本女子排球協會委託,拍攝日本代表隊比賽。當時是要利用比賽會場的拍攝影像,比較選手在比賽中跳躍時的身體的運用。
「雖然還未成真,但是希望將來能夠達到,可以及時監控選手疲憊時的疲勞狀態,並且幫助選手戰略規劃的程度。」
在與J聯賽(日本職業足球聯賽)的共同研究中,希望將技術活用在對住在柏校區以及隸屬於柏太陽王的年輕選手,在培訓過程中的運動分析。將來若能將攝影機長期設置在當地,建立日常訓練的資料,應可以讓這項技術更加發揮功用。也期望能運用在棒球與其他競技活動上。
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- 小說寫作、軍事愛好、遊戲直播 - 在風雨飄搖的 20 年人生中,卻一直活的安分守己的,一個孤僻青年。 如今才知道,只有叛逆地、頑固地追求心中夢想,這輩子才有翻轉的餘地。
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