HAS-Motion SIFT
เครื่องมือจัดการและวิเคราะห์ชุดข้อมูลชีวกลศาสตร์ขนาดใหญ่

ในปัจจุบัน การวิจัยทางชีวกลศาสตร์มีการสร้างชุดข้อมูลขนาดใหญ่จากเทคโนโลยีที่ทันสมัย เช่น การจับภาพการเคลื่อนไหวแบบไร้มาร์คเกอร์ (markerless motion capture), Inertial Measurement Units (IMU) และ EMG ซอฟต์แวร์ SIFT ถูกพัฒนาขึ้นโดย HAS-Motion เพื่อตอบโจทย์ดังกล่าวโดยเฉพาะ โดยทำหน้าที่เป็นแพลตฟอร์มแบบครบวงจรสำหรับการประมวลผล การจัดการ การวิเคราะห์ และการนำเสนอข้อมูลเชิงชีวกลศาสตร์ที่มีปริมาณมาก

SIFT ช่วยให้นักวิจัยสามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตั้งแต่การนำเข้าไฟล์ การทำความสะอาด การวิเคราะห์ขั้นสูง ไปจนถึงการสร้างรายงานทั้งหมดในซอฟต์แวร์เดียว ทำให้นักวิจัยสามารถมุ่งเน้นไปที่การค้นพบความรู้และผลลัพธ์ที่สำคัญจากข้อมูลโดยไม่ต้องใช้เวลาไปกับการจัดการไฟล์ที่มีปริมาณมากจนทำให้เกิดความยุ่งยาก

ความสัมพันธ์ระหว่าง SIFT และ Visual3D

Visual3D เป็นเครื่องมือหลักสำหรับการสร้างแบบจำลองและการวิเคราะห์เชิงลึกในระดับเซสชัน ในขณะที่ SIFT เข้ามาเสริมในเรื่องการจัดการข้อมูลหลายๆ เซสชันนการศึกษา ทั้งสองซอฟต์แวร์ทำงานร่วมกันได้อย่างสมบูรณ์แบบ โดยมีวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันดังนี้

• Visual3D เป็นซอฟต์แวร์ที่เน้นการวิเคราะห์เชิงลึกสำหรับแต่ละบุคคลหรือแต่ละเซสชันการทดลอง โดยให้ความยืดหยุ่นและการควบคุมในการสร้างแบบจำลองทางชีวกลศาสตร์ที่ซับซ้อน รวมถึงการพัฒนาไปป์ไลน์การประมวลผลที่กำหนดเองได้ เหมาะสำหรับการศึกษาและทำความเข้าใจรายละเอียดของการเคลื่อนไหวเฉพาะบุคคล

• SIFT ใช้สำหรับการจัดการและวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โดยได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อจัดการกับความซับซ้อนของข้อมูลใน ระดับการศึกษา (study-level) โดยเฉพาะ เมื่อนักวิจัยรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างจำนวนมากหรือหลายเซสชัน SIFT จะทำหน้าที่เป็นแพลตฟอร์มหลักในการรวมข้อมูลเหล่านี้เข้าด้วยกัน ทำให้สามารถประมวลผลข้อมูลหลายร้อยไฟล์พร้อมกันได้ด้วยไปป์ไลน์ที่สร้างจาก Visual3D นี่คือจุดเด่นที่สำคัญของ SIFT ซึ่งทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลในงานวิจัยที่มีขนาดใหญ่มีความสะดวกและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

กระบวนการค้นพบความรู้ (Knowledge Discovery) ที่ครบวงจรของ SIFT

SIFT ได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับกระบวนการวิจัยทางชีวกลศาสตร์ตั้งแต่ต้นจนจบภายในซอฟต์แวร์เดียว ทำให้ผู้ใช้ไม่ต้องส่งออกข้อมูลระหว่างซอฟต์แวร์ต่างๆ ซึ่งช่วยลดข้อผิดพลาดและเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน กระบวนการนี้ประกอบด้วยขั้นตอนหลักดังนี้

1. การรวบรวมข้อมูล (Gathering Data) SIFT ช่วยให้คุณสามารถรวบรวมข้อมูลที่มาจากแหล่งต่างๆ เข้ามาเป็นไลบรารีสำหรับการวิเคราะห์ได้ง่ายขึ้น คุณสามารถโหลดไฟล์ CMZ ซึ่งเป็นไฟล์ที่รวมไฟล์ .c3d จำนวนมาก หรือสร้างไลบรารี CMZ ใหม่โดยการนำเข้าไฟล์ C3D ดิบ, Metadata และเทมเพลตโมเดลเข้าด้วยกัน

2. การทำความสะอาดข้อมูล (Cleaning Data) ขั้นตอนการทำความสะอาดข้อมูลมีความสำคัญเพื่อให้มั่นใจว่าผลลัพธ์ที่ได้นั้นถูกต้องและเชื่อถือได้ SIFT มีเครื่องมือช่วยในการประเมินและระบุสิ่งผิดปกติ (anomalies) ในชุดข้อมูล เช่น การแสดงภาพข้อมูลเป็นเส้นโค้ง หรือค่าเฉลี่ยของกลุ่ม เพื่อให้คุณสามารถเลือกที่จะยกเว้นข้อมูลที่ผิดปกติออกจากการวิเคราะห์โดยไม่ลบไฟล์ต้นฉบับ นอกจากนี้สามารถยังใช้เทคนิคอย่าง Dynamic Time Warping (DTW) เพื่อควบคุมคุณภาพข้อมูลได้อย่างแม่นยำ

3. การจัดรูปแบบข้อมูล (Shaping Data) หลังจากทำความสะอาดข้อมูลแล้ว SIFT ช่วยให้คุณสามารถจัดรูปแบบข้อมูลตามความต้องการของการวิเคราะห์ได้ คุณสามารถใช้คำสั่งสอบถาม (querying) เพื่อดึงสัญญาณหรือข้อมูลที่ต้องการออกมาจากไลบรารีทั้งหมด และสามารถจัดกลุ่มสัญญาณโดยอัตโนมัติหรือกำหนดคำสั่งสอบถามที่กำหนดเองได้ นอกจากนี้ SIFT ยังสามารถปรับข้อมูลโดยการ ปรับเวลา (time-normalize) เส้นโค้งให้มี 101 จุด เพื่อให้สามารถเปรียบเทียบข้อมูลระหว่างการทดลองได้อย่างมาตรฐาน

4. การวิเคราะห์ข้อมูล (Analysing Data) SIFT มีเครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงในตัวที่หลากหลาย ซึ่งช่วยให้คุณไม่ต้องส่งออกข้อมูลไปยังโปรแกรมอื่นเพื่อการวิเคราะห์เพิ่มเติม เครื่องมือเหล่านี้รวมถึง Principal Component Analysis (PCA), Statistical Parametric Mapping (SPM), Gait Profile Score (GPS) และ Clustering algorithms ซึ่งช่วยให้นักวิจัยสามารถประเมินและระบุรูปแบบที่สำคัญในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้

5. การสื่อสารผลลัพธ์ (Communicating Results) เมื่อทำการวิเคราะห์เสร็จสิ้น SIFT ช่วยให้คุณสามารถควบคุมการนำเสนอผลลัพธ์ได้อย่างเต็มที่ คุณสามารถสร้างรายงาน กราฟ และภาพประกอบได้ในซอฟต์แวร์เดียว โดยสามารถปรับแต่งสี รูปแบบเส้น และป้ายกำกับแกนได้อย่างละเอียด ผลการวิเคราะห์ยังสามารถส่งออกไปยังรูปแบบข้อความต่างๆ เช่น Visual3D, ASCII, P2D และ SPSS เพื่อนำไปใช้กับซอฟตแวร์อื่นได้ในภายหลัง

กระบวนการแบบองค์รวมนี้ทำให้ SIFT เป็นเครื่องมือที่สมบูรณ์แบบสำหรับงานวิจัยที่ซับซ้อน ช่วยให้คุณทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและมุ่งเน้นไปที่การค้นพบความรู้ใหม่ๆ จากข้อมูลเชิงชีวกลศาสตร์ได้อย่างแท้จริง

เครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงใน SIFT และการประยุกต์ใช้เพื่อการวิจัยชีวกลศาสตร์

SIFT มีเครื่องมือวิเคราะห์ที่หลากหลายและทันสมัยในตัว เพื่อช่วยให้ผู้ใช้สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องส่งออกข้อมูลไปยังซอฟต์แวร์ภายนอก เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้นักวิจัยสามารถเจาะลึกไปในข้อมูลเพื่อค้นหาความสัมพันธ์และผลลัพธ์ที่สำคัญในระดับกลุ่มตัวอย่าง ซึ่งไม่สามารถมองเห็นได้หากวิเคราะห์เพียงข้อมูลรายบุคคล

• Principal Component Analysis (PCA) เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการลดมิติข้อมูลที่ซับซ้อนให้มีมิติเล็กลงแต่ยังคงไว้ซึ่งข้อมูลที่สำคัญที่สุด PCA มีประโยชน์ในการระบุรูปแบบการเปลี่ยนแปลงที่โดดเด่นที่สุดในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น รูปแบบการเคลื่อนไหวที่แตกต่างกันในกลุ่มประชากรที่ทำการศึกษา

• Statistical Parametric Mapping (SPM) เป็นเครื่องมือที่ใช้ในการเปรียบเทียบระหว่างกลุ่มข้อมูลที่ต่อเนื่อง เช่น การเปรียบเทียบข้อมูลเส้นโค้ง (curve data) ตลอดช่วงเวลาการเคลื่อนไหวทั้งหมด SPM มีประโยชน์อย่างยิ่งในการระบุจุดที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างกลุ่มตัวอย่าง เช่น การเปรียบเทียบเส้นโค้งแรงปฏิกิริยาพื้นดิน (Ground Reaction Force) ระหว่างกลุ่มผู้ป่วยและกลุ่มควบคุม

• Dynamic Time Warping (DTW) เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการวัดความคล้ายคลึงกันระหว่างสองชุดข้อมูลที่อาจมีช่วงเวลาที่แตกต่างกัน DTW ช่วยให้ SIFT สามารถจัดการกับความแปรปรวนของเวลาในการเคลื่อนไหว ทำให้การเปรียบเทียบเส้นโค้งการเคลื่อนไหวระหว่างบุคคลหรือการทดลองมีความแม่นยำยิ่งขึ้น

• Global Gait Asymmetry (GGA) และ Gait Profile Score (GPS) เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่ออกแบบมาสำหรับงานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการเดินโดยเฉพาะ GGA ใช้ในการวัดความไม่สมดุลของการเดินระหว่างซ้ายและขวา ในขณะที่ GPS ใช้ในการประเมินความเบี่ยงเบนของการเดินจากรูปแบบปกติ เครื่องมือทั้งสองนี้ช่วยให้นักวิจัยสามารถประเมินผลกระทบของพยาธิสภาพหรือการแทรกแซงได้อย่างเป็นวัตถุวิสัย

• Clustering Algorithms เป็นเครื่องมือที่ใช้ในการจัดกลุ่มข้อมูลที่มีลักษณะคล้ายคลึงกันเข้าด้วยกันโดยอัตโนมัติ Clustering มีประโยชน์ในการค้นหากลุ่มย่อยที่ยังไม่เป็นที่ทราบแน่ชัดภายในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น การแบ่งกลุ่มผู้ป่วยตามรูปแบบการเคลื่อนไหวที่คล้ายกัน เพื่อเป็นแนวทางในการวินิจฉัยและการรักษา

• Summary Statistics Calculation และ Outlier Detection SIFT สามารถคำนวณสถิติสรุป (เช่น ค่าเฉลี่ย, ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน) และตรวจจับข้อมูลที่ผิดปกติ (outliers) ได้อย่างรวดเร็ว เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้นักวิจัยสามารถควบคุมคุณภาพของข้อมูล (data quality control) และเข้าใจภาพรวมของชุดข้อมูลได้อย่างถูกต้องก่อนที่จะทำการวิเคราะห์เชิงลึกต่อไป

สรุป

SIFT เป็นเครื่องมือที่ข่วยให้นักวิจัยชีวกลศาสตร์ทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างสะดวก ทำให้การวิเคราะห์ชุดข้อมูลเชิงชีวกลศาสตร์ที่ซับซ้อนกลายเป็นเรื่องที่ง่ายและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ในขณะที่ Visual3D ให้ความยืดหยุ่นในการวิเคราะห์เชิงลึกในระดับบุคคล การทำงานร่วมกันของทั้งสองซอฟต์แวร์นี้จึงเป็นโซลูชันที่สมบูรณ์แบบสำหรับห้องปฏิบัติการวิจัยทางชีวกลศาสตร์