Inertial sensor-based knee flexion/extension angle estimation

A new method for estimating knee joint flexion/extension angles from segment acceleration and angular velocity data is described. The approach uses a combination of Kalman filters and biomechanical constraints based on anatomical knowledge. In contrast to many recently published methods, the proposed approach does not make use of the earth’s magnetic field and hence is insensitive to the complex field distortions commonly found in modern buildings. The method was validated experimentally by calculating knee angle from measurements taken from two IMUs placed on adjacent body segments. In contrast to many previous studies which have validated their approach during relatively slow activities or over short durations, the performance of the algorithm was evaluated during both walking and running over 5 minute periods. Seven healthy subjects were tested at various speeds from 1 to 5 miles/hour. Errors were estimated by comparing the results against data obtained simultaneously from a 10 camera motion tracking system (Qualysis). The average measurement error ranged from 0.7 degrees for slow walking (1 mph) to 3.4 degrees for running (5mph). The joint constraint used in the IMU analysis was derived from the Qualysis data. Limitations of the method, its clinical application and its possible extension are discussed

Design of a new approach to register biomechanical gait data, when combining lower limb powered exoskeletons controlled by neural machine interfaces and transcutaneous spinal current stimulation

To analyze the effect of robotic-aided gait rehabilitation controlled with brain-machine interfaces, it is necessary to ensure a strategy to assess gait biomechanics recording data that is not disturbed by the rehabilitation technologies. To this end, a protocol to measure the kinematics of the lower extremities on the three planes based on Inertial Measurement Units (IMUs) is developed. To evaluate the IMUs system accuracy and reliability, it is validated with a high-precision reference device, an optoelectronic system. The validation of the protocol is performed in one healthy subject in two steps: 1) testing four different configurations of the IMUs to identify the optimal gait data registration model, including the number and location of sensors, since these affect the system's output, and 2) validation of IMUs with Vicon through synchronously walking records (Condition 1) and exoskeleton-assisted walking (Condition 2). The within-day multiple correlation coefficients (CMCw) from Kadaba and its reformulation, the inter-protocol CMC (CMCp), are used respectively for Part 1 and Part 2 to assess the waveform similarity of each lower limb joint angle, removing the between-gait-cycle variability. In addition, other parameters are studied to assess the technological error and the differences between the biomechanical models, such as Pearson's correlation, range of motion, offset, and the Root Mean Square Error. For Part 1, it is concluded that the optimal configuration for the rest of the project is Model 2, showing good CMCw values for every joint angle (CMCw ≥ 0.8). During the walking test (Part 2, Condition 1) the CMCp shows that gait kinematics measured by both systems for the right limb are equivalent, demonstrating IMUs accuracy, for the hip and the knee flexion/extension (CMCp = 1), and for the knee adduction/abduction (CMCp = 0.91). For exoskeleton-assisted walking (Part 2, Condition 2), after adjusting the position of the IMUs located at the ankles, the gait kinematics for the right limb are equivalent for every joint in the sagittal plane (CMCp ≥ 0.9), for the knee and the ankle in frontal plane (CMCp ≥ 0.95), and for the hip in transversal plane (CMCp = 0.99)Para analizar el efecto de la rehabilitación de la marcha asistida por robots controlada con interfaces cerebro-máquina, es necesario garantizar una estrategia para evaluar los datos de registro de la biomecánica de la marcha de forma que no estén alterados por las tecnologías de rehabilitación. Para ello, se desarrolla un protocolo para medir la cinemática de las extremidades inferiores en los tres planos basado en Unidades de Medición Inercial (IMUs). Para evaluar la precisión y fiabilidad del sistema de IMUs, se valida con un dispositivo de referencia de alta precisión, un sistema optoelectrónico. La validación del protocolo se realiza en un sujeto sano en dos pasos: 1) prueba de cuatro configuraciones diferentes de las IMUs para identificar el modelo óptimo de registro de datos de la marcha, incluyendo el número y la ubicación de los sensores, ya que estos afectan a la salida del sistema, y 2) validación de las IMUs con Vicon a través de registros sincronizados de marcha (Condición 1) y marcha asistida por exoesqueleto (Condición 2). Los coeficientes de correlación múltiple dentro del día (CMCw) de Kadaba y su reformulación, el CMC interprotocolo (CMCp), se utilizan respectivamente en la Parte 1 y la Parte 2 para evaluar la similitud de la forma de onda de cada ángulo articular de la extremidad inferior, eliminando la variabilidad entre ciclos de la marcha. Además, se estudian otros parámetros para evaluar el error tecnológico y las diferencias entre los modelos biomecánicos, como la correlación de Pearson, el rango de movimiento, el desplazamiento y el error cuadrático medio. Para la Parte 1, se concluye que la configuración óptima para el resto del proyecto es el Modelo 2, mostrando buenos valores de CMCw para cada ángulo articular (CMCw ≥ 0.8). Durante la prueba de marcha (Parte 2, Condición 1), el CMCp muestra que la cinemática de la marcha medida por ambos sistemas para la extremidad derecha es equivalente, demostrando la precisión de las IMUs, para la flexo-extensión de la cadera y la rodilla (CMCp = 1), y para la aducción/abducción de la rodilla (CMCp = 0.91). Para la marcha asistida por exoesqueleto (Parte 2, Condición 2), tras ajustar la posición de las IMUs situadas en los tobillos, la cinemática de la marcha para la extremidad derecha es equivalente para cada articulación en el plano sagital (CMCp ≥ 0.9), para la rodilla y el tobillo en el plano frontal (CMCp ≥ 0.95), y para la cadera en el plano transversal (CMCp = 0.99)Per analitzar l'efecte de la rehabilitació de la marxa assistida per robòtica controlada amb interfícies cervell-màquina, cal garantir una estratègia per avaluar la biomecànica de la marxa registrant dades que no es vegi alterada per les tecnologies de rehabilitació. Amb aquesta finalitat, es desenvolupa un protocol per mesurar la cinemàtica de les extremitats inferiors en els tres plans basat en Unitats de Mesurament Inercial (IMU). Per avaluar la precisió i la fiabilitat del sistema IMU, es valida amb un dispositiu de referència d'alta precisió, un sistema optoelectrònic. La validació del protocol es realitza en un subjecte sa en dos passos: 1) provant quatre configuracions diferents de les IMU per identificar el model òptim de registre de dades de la marxa, inclòs el nombre i la ubicació dels sensors, ja que aquests afecten la sortida del sistema, i 2 ) validació de les IMU amb Vicon mitjançant registres de marxa sincrònica (Condició 1) i caminada assistida per exoesquelet (Condició 2). Els coeficients de correlació múltiple d'un dia (CMCw) de Kadaba i la seva reformulació, el CMC interprotocol (CMCp), s'utilitzen respectivament per a la part 1 i la part 2 per avaluar la similitud de la forma d'ona de cada angle d'articulació de l'extremitat inferior, eliminant l'entre- variabilitat del cicle de la marxa. A més, s'estudien altres paràmetres per avaluar l'error tecnològic i les diferències entre els models biomecànics, com ara la correlació de Pearson, el rang de moviment, l'offset i l'error quadràtic mitjà. Per a la part 1, es conclou que la configuració òptima per a la resta del projecte és el model 2, que mostra bons valors de CMCw per a cada angle d'articulació (CMCw ≥ 0,8). Durant la prova de marxa (part 2, condició 1), el CMCp mostra que la cinemàtica de la marxa mesurada pels dos sistemes per a l'extremitat dreta és equivalent, demostrant la precisió de les IMU, per al maluc i la flexió/extensió del genoll (CMCp = 1) i per a la adducció/abducció del genoll (CMCp = 0,91). Per a la marxa assistida per exoesquelet (Part 2, Condició 2), després d'ajustar la posició de les IMU situades als turmells, la cinemàtica de la marxa de l'extremitat dreta és equivalent per a cada articulació del pla sagital (CMCp ≥ 0,9), per al genoll. i el turmell en pla frontal (CMCp ≥ 0,95), i per al maluc en pla transversal (CMCp = 0,99

Wearable Sensors and Machine Learning based Human Movement Analysis – Applications in Sports and Medicine

Die Analyse menschlicher Bewegung außerhalb des Labors unter realen Bedingungen ist in den letzten Jahren sowohl in sportlichen als auch in medizinischen Anwendungen zunehmend bedeutender geworden. Mobile Sensoren, welche am Körper getragen werden, haben sich in diesem Zusammenhang als wertvolle Messinstrumente etabliert. Auf Grund des Umfangs, der Komplexität, der Heterogenität und der Störanfälligkeit der Daten werden vielseitige Analysemethoden eingesetzt, um die Daten zu verarbeiten und auszuwerten. Zudem sind häufig Modellierungsansätze notwendig, da die gemessenen Größen nicht auf direktem Weg aussagekräftige biomechanische Variablen liefern. Seit wenigen Jahren haben sich hierfür Methoden des maschinellen Lernens als vielversprechende Instrumente zur Ermittlung von Zielvariablen, wie beispielsweise der Gelenkwinkel, herausgestellt. Aktuell befindet sich die Forschung an der Schnittstelle aus Biomechanik, mobiler Sensoren und maschinellem Lernen noch am Anfang. Der Bereich birgt grundsätzlich ein erhebliches Potenzial, um einerseits das Spektrum an mobilen Anwendungen im Sport, insbesondere in Sportarten mit komplexen Bewegungsanforderungen, wie beispielsweise dem Eishockey, zu erweitern. Andererseits können Methoden des maschinellen Lernens zur Abschätzung von Belastungen auf Körperstrukturen mittels mobiler Sensordaten genutzt werden. Vor allem die Anwendung mobiler Sensoren in Kombination mit Prädiktionsmodellen zur Ermittlung der Kniegelenkbelastung, wie beispielsweise der Gelenkmomente, wurde bisher nur unzureichend erforscht. Gleichwohl kommt der mobilen Erfassung von Gelenkbelastungen in der Diagnostik und Rehabilitation von Verletzungen sowie Muskel-Skelett-Erkrankungen eine zentrale Bedeutung zu. Das übergeordnete Ziel dieser Dissertation ist es, festzustellen inwieweit tragbare Sensoren und Verfahren des maschinellen Lernens zur Quantifizierung sportlicher Bewegungsmerkmale sowie zur Ermittlung der Belastung von Körperstrukturen bei der Ausführung von Alltags- und Sportbewegungen eingesetzt werden können. Die Dissertation basiert auf vier Studien, welche in internationalen Fachzeitschriften mit Peer-Review-Prozess erschienen sind. Die ersten beiden Studien konzentrieren sich zum einen auf die automatisierte Erkennung von zeitlichen Events und zum anderen auf die mobile Leistungsanalyse während des Schlittschuhlaufens im Eishockey. Die beiden weiteren Studien präsentieren jeweils einen neuartigen Ansatz zur Schätzung von Belastungen im Kniegelenk mittels künstlich neuronalen Netzen. Zwei mobile Sensoren, welche in eine Kniebandage integriert sind, dienen hierbei als Datenbasis zur Ermittlung von Kniegelenkskräften während unterschiedlicher Sportbewegungen sowie von Kniegelenksmomenten während verschiedener Lokomotionsaufgaben. Studie I zeigt eine präzise, effiziente und einfache Methode zur zeitlichen Analyse des Schlittschuhlaufens im Eishockey mittels einem am Schlittschuh befestigten Beschleunigungssensor. Die Validierung des neuartigen Ansatzes erfolgt anhand synchroner Messungen des plantaren Fußdrucks. Der mittlere Unterschied zwischen den beiden Erfassungsmethoden liegt sowohl für die Standphasendauer als auch der Gangzyklusdauer unter einer Millisekunde. Studie II zeigt das Potenzial von Beschleunigungssensoren zur Technik- und Leistungsanalyse des Schlittschuhlaufens im Eishockey. Die Ergebnisse zeigen für die Standphasendauer und Schrittintensität sowohl Unterschiede zwischen beschleunigenden Schritten und Schritten bei konstanter Geschwindigkeit als auch zwischen Teilnehmern unterschiedlichen Leistungsniveaus. Eine Korrelationsanalyse offenbart, insbesondere für die Schrittintensität, einen starken Zusammenhang mit der sportlichen Leistung des Schlittschuhlaufens im Sinne einer verkürzten Sprintzeit. Studie III präsentiert ein tragbares System zur Erfassung von Belastungen im Kniegelenk bei verschiedenen sportlichen Bewegungen auf Basis zweier mobiler Sensoren. Im Speziellen werden unterschiedliche lineare Bewegungen, Richtungswechsel und Sprünge betrachtet. Die mittels künstlich neuronalem Netz ermittelten dreidimensionalen Kniegelenkskräfte zeigen, mit Ausnahme der mediolateralen Kraftkomponente, für die meisten analysierten Bewegungen eine gute Übereinstimmung mit invers-dynamisch berechneten Referenzdaten. Die abschließende Studie IV stellt eine Erweiterung des in Studie III entwickelten tragbaren Systems zur Ermittlung von Belastungen im Kniegelenk dar. Die ambulante Beurteilung der Gelenkbelastung bei Kniearthrose steht hierbei im Fokus. Die entwickelten Prädiktionsmodelle zeigen für das Knieflexionsmoment eine gute Übereinstimmung mit invers-dynamisch berechneten Referenzdaten für den Großteil der analysierten Bewegungen. Demgegenüber ist bei der Ermittlung des Knieadduktionsmoments mittels künstlichen neuronalen Netzen Vorsicht geboten. Je nach Bewegung, kommt es zu einer schwachen bis starken Übereinstimmung zwischen der mittels Prädiktionsmodell bestimmten Belastung und dem Referenzwert. Zusammenfassend tragen die Ergebnisse von Studie I und Studie II zur sportartspezifischen Leistungsanalyse im Eishockey bei. Zukünftig können sowohl die Trainingsqualität als auch die gezielte Verbesserung sportlicher Leistung durch den Einsatz von am Körper getragener Sensoren in hohem Maße profitieren. Die methodischen Neuerungen und Erkenntnisse aus Studie III und Studie IV ebnen den Weg für die Entwicklung neuartiger Technologien im Gesundheitsbereich. Mit Blick in die Zukunft können mobile Sensoren zur intelligenten Analyse menschlicher Bewegungen sinnvoll eingesetzt werden. Die vorliegende Dissertation zeigt, dass die mobile Bewegungsanalyse zur Erleichterung der sportartspezifischen Leistungsdiagnostik unter Feldbedingungen beiträgt. Zudem zeigt die Arbeit, dass die mobile Bewegungsanalyse einen wichtigen Beitrag zur Verbesserung der Gesundheitsdiagnostik und Rehabilitation nach akuten Verletzungen oder bei chronischen muskuloskelettalen Erkrankungen leistet

Wearable inertial sensors and range of motion metrics in physical therapy remote support

Abstract. The practice of physiotherapy diagnoses patient ailments which are often treated by the daily repetition of prescribed physiotherapeutic exercise. The effectiveness of the exercise regime is dependent on regular daily repetition of the regime and the correct execution of the prescribed exercises. Patients often have issues learning unfamiliar exercises and performing the exercise with good technique. This design science research study examines a back squat classifier design to appraise patient exercise regime away from the physiotherapy practice. The scope of the exercise appraisal is limited to one exercise, the back squat. Kinematic data captured with commercial inertial sensors is presented to a small group of physiotherapists to illustrate the potential of the technology to measure range of motion (ROM) for back squat appraisal. Opinions are considered from two fields of physiotherapy, general musculoskeletal and post-operative rehabilitation. While the exercise classifier is considered not suitable for post-operative rehabilitation, the opinions expressed for use in general musculoskeletal physiotherapy are positive. Kinematic data captured with gyroscope sensors in the sagittal plane is analysed with Matlab to develop a method for back squat exercise recognition and appraisal. The artefact, a back squat classifier with appraisal features is constructed from Matlab scripts which are proven to be effective with kinematic data from a novice athlete

Evaluation of the Performances of Two Wearable Systems for Gait Analysis: A Pilot Study

Wearable sensor systems to perform human motion analysis are receiving increasing attention in different application fields. Among wearable sensors, inertial sensors have promising features. However, before they can be employed routinely in clinical applications, it is important to evaluate their reliability. Gait analysis was performed on one male volunteer: data were simultaneously collected with HGait System, based on magnetic and inertial measurement sensor units system, and with STEP32, a commercial electromechanical system already used in clinics. Spatio temporal parameters and joint kinematics in the sagittal plane obtained with H-Gait and STEP32 are compared. The MIMUs system provides a reliable estimation of spatiotemporal parameters, and acceptable hip and knee kinematic curves, while ankle joint measurements must be improved to be clinically useful

Development and implementation of technologies for physical telerehabilitation in Latin America:

La telerehabilitation ha surgido debido a la inclusión de tecnologías emergentes para la captura, transmisión, análisis y visualización de patrones de movimiento asociados a pacientes con trastornos músculo-esqueléticos. Esta estrategia permite llevar a cabo procesos de diagnóstico y tratamientos de rehabilitación a distancia. Este artículo presenta una revisión sistemática del desarrollo e implementación actual de las tecnologías de telerehabilitación en la región latinoamericana. El objetivo principal es explorar, a partir de la literatura científica reportada y fuentes divulgativas, si las tecnologías de telerehabilitación han logrado ser introducidas en esta región. Asimismo, este trabajo revela los prototipos actuales o sistemas que están en desarrollo o que ya están siendo usados. Se llevó a cabo una revisión sistemática, mediante dos búsquedas diferentes. La primera implicó una búsqueda bibliográfica rigurosa en los repositorios digitales científicos más relevantes en el área y la segunda incluyó proyectos y programas de telerehabilitación implementados en la región, encontrados a partir de una búsqueda avanzada en Google. Se encontró un total de 53 documentos de seis países (Colombia, Brasil, México, Ecuador, Chile y Argentina); la mayoría de ellos estaban enfocados en iniciativas académicas y de investigación para el desarrollo de prototipos tecnológicos para telerehabilitación de pacientes pediátricos y adultos mayores, afectados por deficiencias motoras o funcionales, parálisis cerebral, enfermedades neurocognitivas y accidente cerebrovascular. El análisis de estos documentos reveló la necesidad de un extenso enfoque integrado de salud y sistema social para aumentar la disponibilidad actual de iniciativas de telerehabilitación en la región latinoamericana.Telerehabilitation has arised by the inclusion of emerging technologies for capturing, transmitting, analyzing and visualizing movement patterns associated to musculoskeletal disorders. This therapeutic strategy enables to carry out diagnosis processes and provide rehabilitation treatments. This paper presents a systematic review of the current development and implementation of telerehabilitation technologies in Latin America. The main goal is to explore the scientific literature and dissemination sources to establish if such technologies have been introduced in this region. Likewise, this work highlights existing prototypes or systems that are to being used or that are still under development. A systematic search strategy was conducted by two different searches: the first one involves a rigorous literature search from the most relevant scientific digital repositories; the second one included telerehabilitation projects and programs retrieved by an advanced Google search. A total of 53 documents from six countries (Colombia, Brazil, Mexico, Ecuador, Chile and Argentina) were found. Most of them were focused on academic and research initiatives to develop in-home telerehabilitation technologies for pediatric and elderly populations affected by motor and functional impairment, cerebral palsy, neurocognitive disorders and stroke. The analysis of the findings revealed the need for a comprehensive approach that integrates health care and the social system to increase the current availability of telerehabilitation initiatives in Latin America

A Biomechanical and Physiological Signal Monitoring System for Four Degrees of Upper Limb Movement

A lack of adherence to prescribed physical therapy regimens in improper healing results in poor outcomes for those affected by musculoskeletal disorders (MSDs) of the upper limb. Societal and psychological barriers to proper adherence can be addressed through the system presented in this work consisting of the following components: an ambulatory biosignal acquisition sleeve, an electromyography (EMG) based motion repetition detection algorithm, and the design of a compatible capacitive EMG acquisition module. The biosignal acquisition sleeve was untethered, unobtrusive to motion, contained only modular components, and collected biomechanical and physiological sensor data to form full motion profiles of the following four degrees of freedom: elbow flexion—extension, forearm pronation—supination, wrist flexion—extension, and ulnar--radial deviation. The piloted sleeve simultaneously collected data from four inertial sensors, two electromyography (EMG) sensors and a flex-bend sensor. A visualization application was developed to present the information in a manner meaningful to the user. As well, an EMG based motion repetition detector was developed for use within the system. It was validated using an existing database of 23 subjects with varying musculoskeletal health, achieving a success rate of 95.43%. This algorithm was modified for use with the sleeve, resulting in a 95% success rate. An electrode and analog front end module was proposed, relying on unique material structures and low-noise, precision sensing techniques. The system prototype presented a resource-conscious tool for multi-modality tracking of elbow, forearm, and wrist motion, which could eventually be integrated into upper limb MSD rehabilitation

Gait Analysis Using Wearable Sensors

Gait analysis using wearable sensors is an inexpensive, convenient, and efficient manner of providing useful information for multiple health-related applications. As a clinical tool applied in the rehabilitation and diagnosis of medical conditions and sport activities, gait analysis using wearable sensors shows great prospects. The current paper reviews available wearable sensors and ambulatory gait analysis methods based on the various wearable sensors. After an introduction of the gait phases, the principles and features of wearable sensors used in gait analysis are provided. The gait analysis methods based on wearable sensors is divided into gait kinematics, gait kinetics, and electromyography. Studies on the current methods are reviewed, and applications in sports, rehabilitation, and clinical diagnosis are summarized separately. With the development of sensor technology and the analysis method, gait analysis using wearable sensors is expected to play an increasingly important role in clinical applications

Centre of pressure estimation during walking using only inertial-measurement units and end-to-end statistical modelling

Estimation of the centre of pressure (COP) is an important part of the gait analysis, for example, when evaluating the functional capacity of individuals affected by motor impairment. Inertial measurement units (IMUs) and force sensors are commonly used to measure gait characteristic of healthy and impaired subjects. We present a methodology for estimating the COP solely from raw gyroscope, accelerometer, and magnetometer data from IMUs using statistical modelling. We demonstrate the viability of the method using an example of two models: a linear model and a non-linear Long-Short-Term Memory (LSTM) neural network model. Models were trained on the COP ground truth data measured using an instrumented treadmill and achieved the average intra-subject root mean square (RMS) error between estimated and ground truth COP of 12.3mm and the average inter-subject RMS error of 23.7mm which is comparable or better than similar studies so far. We show that the calibration procedure in the instrumented treadmill can be as short as a couple of minutes without the decrease in our model performance. We also show that the magnetic component of the recorded IMU signal, which is most sensitive to environmental changes, can be safely dropped without a significant decrease in model performance. Finally, we show that the number of IMUs can be reduced to five without deterioration in the model performance.Comment: 21 page

A personalized rehabilitation system based on wireless motion capture sensors

We live in an aging society, an issue that will be exacerbated in the coming decades, due to low birth rates and increasing life expectancy. With the decline in physical and cognitive functions with age, it is of the utmost importance to maintain regular physical activity,in order to preserve an individual’s mobility, motor capabilities and coordination. Within this context, thispaper describes the development of a wireless sensor network and its application in a human motion capturesystem based on wearable inertial and magnetic sensors. The goal is to enable, through continuous real-time monitoring, the creation of a personalized home-based rehabilitation system for the elderly population and/or injured people. Within this system, the user can benefit from an assisted mode, in which their movements can be compared to a reference motion model of the same movements, resulting in visual feedback alerts given by the application. This motion model can be created previously, in a ‘learning phase’, under supervision of a caregiver.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT