幫助科學家解決神經系統(tǒng)、感覺和肌肉骨骼系統(tǒng)以及身體在物理中的運動之間的功能聯(lián)系問題
人體運動源于神經、肌肉和骨骼系統(tǒng)之間的協(xié)調互動。盡管了解運動神經肌肉和肌肉骨骼功能的潛在機制,但目前還沒有對復合神經肌肉骨骼系統(tǒng)中神經機械相互作用的相關實驗理解。這是理解人類運動的主要挑戰(zhàn)。 為了解決這個問題,MotionMonitor開發(fā)了綜合多尺度建模平臺,包括肌肉、骨骼和神經模型等等。我們使用**的高密度肌電圖 (HD-EMG) 與盲源分離相結合,將干擾 HD-EMG 信號識別到由同時控制許多肌肉纖維的脊髓運動神經元放電的尖峰列車集合中。我們開發(fā)了由體內運動神經元放電驅動的多尺度肌肉骨骼建模公式,用于計算所得肌肉骨骼力的高保真估計。這將使神經控制的肌肉組織如何與骨骼組織相互作用的分析能力qian所未有,因此將為了解神經肌肉/骨科ji病的病因、診斷和治liao開辟新的途徑。
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動作捕捉可以將演員的動作轉換到數(shù)字角色上。使用追蹤攝影機的捕捉系統(tǒng)(無論有無追蹤標記)都可以被稱為是“光學捕捉”,而測量慣性或者機械動作的系統(tǒng)就叫做“非光學”。后者的一個例子是SethRogan在《保羅》中扮演外星人時使用的XSensMVN慣性捕捉套裝。近也出現(xiàn)了一些其他的動作捕捉技術,例如LeapMotion的手指追蹤深度攝影系統(tǒng)和MYO腕帶,后者能夠檢測出手臂和手腕的肌肉活動。Google的ProjectTango主要用于測繪,但它也配有類似于Kinect的深度傳感器,所以它也有進行動作捕捉的能力。
光學系統(tǒng)通過位置標記或者3D特征的追蹤來工作,然后將收集到的數(shù)據(jù)組合成演員大概的動作。主動的系統(tǒng)會使用會發(fā)光或者閃爍的標記,而被動的系統(tǒng)會使用不會發(fā)光的物體,比如說白球或者繪制的點(后者通常用于臉部捕捉)。無標記的系統(tǒng)會使用動作匹配軟件的算法來追蹤獨特的特征,例如演員的服裝或者鼻子,無需追蹤標記。動作在經過捕捉之后會使用AutodeskMotionBuilder這樣的軟件映射到一副虛擬的動畫角色“骨骼”上面。這樣做出來的動畫角色就像是真實的演員一樣。