人工智能驱动的无标记运动分析在运动医学中的前沿进展与挑战

为解决动态运动场景中传统动作捕捉技术的局限性，研究人员聚焦人工智能(AI)视频分析技术，系统综述了单目(monocular)与多视角(multi-view)系统在运动员生物力学分析中的应用。研究表明：AI模型在受控环境中表现可靠，但遮挡、数据异构性等问题仍制约实际应用，为运动损伤预防和性能优化提供了创新技术路径。

　　

在骨科与运动医学领域，生物力学研究对提升运动表现和预防损伤至关重要。传统动作捕捉(motion-capture)技术受限于动态运动场景的复杂性，而基于人工智能(AI)的无标记运动追踪(markerless motion tracking)技术展现出突破性潜力。最新研究通过系统评估计算机视觉方法，揭示单目系统(monocular)在标准化场景中的稳定性，以及多视角系统(multi-view)在团队运动动态分析中的精度优势。

技术挑战聚焦于实时竞赛环境中的遮挡(occlusion)、相机标定(camera calibration)及多人追踪(multi-person tracking)。开源算法在生物力学评估中的应用显示，3D人体动作重建技术虽取得进展，但个性化模型缺失和场景适应性不足仍是瓶颈。研究强调，未来需通过临床医生、工程师与产业界的跨学科协作，平衡算法精度与实际部署需求，推动AI视频分析在运动医学中的转化应用。