Estimation of ground reaction forces and moments during gait using only inertial motion capture

Ground reaction forces and moments (GRF&M) are important measures used as input in biomechanical analysis to estimate joint kinetics, which often are used to infer information for many musculoskeletal diseases. Their assessment is conventionally achieved using laboratory-based equipment that cannot be applied in daily life monitoring. In this study, we propose a method to predict GRF&M during walking, using exclusively kinematic information from fully-ambulatory inertial motion capture (IMC). From the equations of motion, we derive the total external forces and moments. Then, we solve the indeterminacy problem during double stance using a distribution algorithm based on a smooth transition assumption. The agreement between the IMC-predicted and reference GRF&M was categorized over normal walking speed as excellent for the vertical (ρ = 0.992, rRMSE = 5.3%), anterior (ρ = 0.965, rRMSE = 9.4%) and sagittal (ρ = 0.933, rRMSE = 12.4%) GRF&M components and as strong for the lateral (ρ = 0.862, rRMSE = 13.1%), frontal (ρ = 0.710, rRMSE = 29.6%), and transverse GRF&M (ρ = 0.826, rRMSE = 18.2%). Sensitivity analysis was performed on the effect of the cut-off frequency used in the filtering of the input kinematics, as well as the threshold velocities for the gait event detection algorithm. This study was the first to use only inertial motion capture to estimate 3D GRF&M during gait, providing comparable accuracy with optical motion capture prediction. This approach enables applications that require estimation of the kinetics during walking outside the gait laboratory

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

Predicting kinetics using musculoskeletal modeling and inertial motion capture

Inverse dynamic analysis using musculoskeletal modeling is a powerful tool, which is utilized in a range of applications to estimate forces in ligaments, muscles, and joints, non-invasively. To date, the conventional input used in this analysis is derived from optical motion capture (OMC) and force plate (FP) systems, which restrict the application of musculoskeletal models to gait laboratories. To address this problem, we propose a musculoskeletal model, capable of estimating the internal forces based solely on inertial motion capture (IMC) input and a ground reaction force and moment (GRF&M) prediction method. We validated the joint angle and kinetic estimates of the lower limbs against an equally constructed musculoskeletal model driven by OMC and FP system. The sagittal plane joint angles of ankle, knee, and hip presented excellent Pearson correlations (\rho = 0.95, 0.99, and 0.99, respectively) and root-mean-squared differences (RMSD) of 4.1 $\pm$ 1.3$\circ$, 4.4 $\pm$ 2.0$\circ$, and 5.7 $\pm$ 2.1$\circ$, respectively. The GRF&M predicted using IMC input were found to have excellent correlations for three components (vertical:\rho = 0.97, RMSD=9.3 $\pm$ 3.0 %BW, anteroposterior: \rho = 0.91, RMSD=5.5 $\pm$ 1.2 %BW, sagittal: \rho = 0.91, RMSD=1.6 $\pm$ 0.6 %BW*BH), and strong correlations for mediolateral (\rho = 0.80, RMSD=2.1 $\pm$ 0.6%BW ) and transverse (\rho = 0.82, RMSD=0.2 $\pm$ 0.1 %BW*BH). The proposed IMC-based method removes the complexity and space-restrictions of OMC and FP systems and could enable applications of musculoskeletal models in either monitoring patients during their daily lives or in wider clinical practice.Comment: 19 pages, 4 figures, 3 table

Estimation of Individual Muscular Forces of the Lower Limb during Walking Using a Wearable Sensor System

Although various kinds of methodologies have been suggested to estimate individual muscular forces, many of them require a costly measurement system accompanied by complex preprocessing and postprocessing procedures. In this research, a simple wearable sensor system was developed, combined with the inverse dynamics-based static optimization method. The suggested method can be set up easily and can immediately convert motion information into muscular forces. The proposed sensor system consisted of the four inertial measurement units (IMUs) and manually developed ground reaction force sensor to measure the joint angles and ground reaction forces, respectively. To verify performance, the measured data was compared with that of the camera-based motion capture system and a force plate. Based on the motion data, muscular efforts were estimated in the nine muscle groups in the lower extremity using the inverse dynamics-based static optimization. The estimated muscular forces were qualitatively analyzed in the perspective of gait functions and compared with the electromyography signal

Biomechanical Gait Variable Estimation Using Wearable Sensors after Unilateral Total Knee Arthroplasty

Total knee arthroplasty is a common surgical treatment for end-stage osteoarthritis of the knee. The majority of existing studies that have explored the relationship between recovery and gait biomechanics have been conducted in laboratory settings. However, seamless gait parameter monitoring in real-world conditions may provide a better understanding of recovery post-surgery. The purpose of this study was to estimate kinematic and kinetic gait variables using two ankle-worn wearable sensors in individuals after unilateral total knee arthroplasty. Eighteen subjects at least six months post-unilateral total knee arthroplasty participated in this study. Four biomechanical gait variables were measured using an instrumented split-belt treadmill and motion capture systems. Concurrently, eleven inertial gait variables were extracted from two ankle-worn accelerometers. Subsets of the inertial gait variables for each biomechanical gait variable estimation were statistically selected. Then, hierarchical regressions were created to determine the directional contributions of the inertial gait variables for biomechanical gait variable estimations. Selected inertial gait variables significantly predicted trial-averaged biomechanical gait variables. Moreover, strong directionally-aligned relationships were observed. Wearable-based gait monitoring of multiple and sequential kinetic gait variables in daily life could provide a more accurate understanding of the relationships between movement patterns and recovery from total knee arthroplasty