Open-source Software as an Alternative Means of Biomechanical Assessment

In an attempt to gain more and more resources for dynamic assessment of movement, and especially more accessible ones, we tried to utilize open-source software like kinovea for data extraction and Python for automatization. By using these we can show the ease of creating patterns of investigation, after which further data is simply collected and manipulated on the system created. The best part about having these resources as means for biomechanical assessment is that they are cost free. We broke down the walking cycle into four main stages and extracted the data from those, after which we made it more comprehensible even for the trained naked eye. Video footage was taken from 10 healthy subjects. The hypothesis of this work was thus: If we modify the walking speed we can check out from low intensity to high intensity, we won’t see bigger amounts of deviation at ankle level. After analyzing the data collected, we couldn’t say that by increasing the walking we also increase the amount of deviation in the ankle Software Open-Source ca mijloace alternative de analiză bio–mecanică. Într-o tentative de a depista și câștiga tot mai multe resurse de analiză biomecanică și mai ales cost eficiente, am încercat să utilizăm mai multe aplicații open-source precum Kinovea pentru colectarea datelor, dar și Python pentru automatizare. Folosindu-ne de acestea putem arăta cât de facil este să creăm șabloane de investigare, după care ne rămâne doar să extragem și manipulăm datele în funcție de obiectivele noastre în cadrul sistemului nou creat. Partea cea mai bună privind aceste mijloace este că sunt absolut gratuite. Am defragmentat ciclul mersului în 4 etape esențiale din care ulterior s-au extras datele necesare și au fost gestionate în așa fel încât acestea să devină mai comprehensibile chiar și văzute de un ochi liber neantrenat. Materialul video a fost obținut de la 10 subiecți sănătoși. Ipoteza de lucru presupunea că dacă modificăm de la intensitate mică spre intensitate mare a vitezei de deplasare, pe măsură ce vom crește intensitatea nu vom observa și o creștere a gradului de deviații de la nivelul gleznelor picioarelor. După ce au fost analizate datele colectate, nu putem afirma că prin creșterea vitezei de deplasare în cadrul mersului, favorizăm și introducerea unei cantități de deviere majore la nivelul gleznelor. Cuvinte-cheie: evaluare; Kinovea; open-source; biomecanică Python Article history: Received: 2024 May 31; Revised: 2024 August 12; Accepted: 2024 August 27; Available online: 2024 August 30; Available print: 2024 August 30

Authors

Institutions

Publication Details

Journal
Studia Universitatis Babeş-Bolyai Educatio Artis Gymnasticae
Published
2024-08-30
DOI
https://doi.org/10.24193/subbeag.69(2).10
Primary Topic
Winter Sports Injuries and Performance
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Open-source Software as an Alternative Means of Biomechanical Assessment

Vlad POPA, Iosif Șandor, Rareș D. CIOCOI-POP
Studia Universitatis Babeş-Bolyai Educatio Artis Gymnasticae
Winter Sports Injuries and Performance
article

Open-source Software as an Alternative Means of Biomechanical Assessment

Vlad POPA, Iosif Șandor, Rareș D. CIOCOI-POP
article en

Abstract

In an attempt to gain more and more resources for dynamic assessment of movement, and especially more accessible ones, we tried to utilize open-source software like kinovea for data extraction and Python for automatization. By using these we can show the ease of creating patterns of investigation, after which further data is simply collected and manipulated on the system created. The best part about having these resources as means for biomechanical assessment is that they are cost free. We broke down the walking cycle into four main stages and extracted the data from those, after which we made it more comprehensible even for the trained naked eye. Video footage was taken from 10 healthy subjects. The hypothesis of this work was thus: If we modify the walking speed we can check out from low intensity to high intensity, we won’t see bigger amounts of deviation at ankle level. After analyzing the data collected, we couldn’t say that by increasing the walking we also increase the amount of deviation in the ankle Software Open-Source ca mijloace alternative de analiză bio–mecanică. Într-o tentative de a depista și câștiga tot mai multe resurse de analiză biomecanică și mai ales cost eficiente, am încercat să utilizăm mai multe aplicații open-source precum Kinovea pentru colectarea datelor, dar și Python pentru automatizare. Folosindu-ne de acestea putem arăta cât de facil este să creăm șabloane de investigare, după care ne rămâne doar să extragem și manipulăm datele în funcție de obiectivele noastre în cadrul sistemului nou creat. Partea cea mai bună privind aceste mijloace este că sunt absolut gratuite. Am defragmentat ciclul mersului în 4 etape esențiale din care ulterior s-au extras datele necesare și au fost gestionate în așa fel încât acestea să devină mai comprehensibile chiar și văzute de un ochi liber neantrenat. Materialul video a fost obținut de la 10 subiecți sănătoși. Ipoteza de lucru presupunea că dacă modificăm de la intensitate mică spre intensitate mare a vitezei de deplasare, pe măsură ce vom crește intensitatea nu vom observa și o creștere a gradului de deviații de la nivelul gleznelor picioarelor. După ce au fost analizate datele colectate, nu putem afirma că prin creșterea vitezei de deplasare în cadrul mersului, favorizăm și introducerea unei cantități de deviere majore la nivelul gleznelor. Cuvinte-cheie: evaluare; Kinovea; open-source; biomecanică Python Article history: Received: 2024 May 31; Revised: 2024 August 12; Accepted: 2024 August 27; Available online: 2024 August 30; Available print: 2024 August 30

Studia Universitatis Babeş-Bolyai Educatio Artis Gymnasticae
Babeș-Bolyai University (RO)
Openalex Percentile: Top 67%
Winter Sports Injuries and Performance
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.