기계 학습을 통한 운동 시스템 측정 및 모델링

운동 시스템을 이해하는 데 있어 기계 학습의 유용성은 데이터 수집, 측정 및 분석 방법에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. 운동 과학 분야는 이미 이론과 엔지니어링 원칙을 우아하게 통합하여 실험 작업을 안내하고 있으며, 이 리뷰에서는 자세 추정, 운동학적 분석, 차원 축소, 폐쇄 루프 피드백에서 신경 상관관계를 이해하고 감각 운동 시스템을 얽히는 데 기계 학습의 사용 증가에 대해 논의합니다. 또한 마커 없는 모션 캡처와 생체역학적 모델링, 신경망이 가설 주도 연구를 위한 새로운 플랫폼이 될 수 있는 새로운 경로에 대한 우리의 관점을 제공합니다.