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 for human movement analysis

Introduction: The present review aims to provide an overview of the most common uses of wearable inertial sensors in the field of clinical human movement analysis.Areas covered: Six main areas of application are analysed: gait analysis, stabilometry, instrumented clinical tests, upper body mobility assessment, daily-life activity monitoring and tremor assessment. Each area is analyzed both from a methodological and applicative point of view. The focus on the methodological approaches is meant to provide an idea of the computational complexity behind a variable/parameter/index of interest so that the reader is aware of the reliability of the approach. The focus on the application is meant to provide a practical guide for advising clinicians on how inertial sensors can help them in their clinical practice.Expert commentary: Less expensive and more easy to use than other systems used in human movement analysis, wearable sensors have evolved to the point that they can be considered ready for being part of routine clinical routine

Production of biodiesel from palm oil

The present researches study the alternative fuel to replace the diesel fuel and how to produce the alternative fuel. Diesel fuel which is made from fossil fuel due the anaerobic decomposition through million years cause many harmful effect to the environment and human health such as the greenhouse effect, air pollution, acidification and more. The aim of the study is to produce the biodiesel from vegetable oil which is palm oil. It starts with mixing the 50 ml of ethanol and 0.5 g of sodium hydroxide as catalyst. The dissolved catalyst then will be poured into the heated 250 ml of palm oil and be stirred for 30 minutes. After the content is mixed the transesterification method is carried out. The content then transferred to separating funnel for separating process. At the end, two layers which the bottom layer will be by- product and the upper layer will be biodiesel. The biodiesel will enter purification method which rinse it with hot distilled water and ready to be test which are the density, kinematic viscosity and heating value of the biodiesel. By using biodiesel as an alternative fuel, the environment and human health will be secure more and it may attract people to more concern about the benefits of the biodiesel

Moving On:Measuring Movement Remotely after Stroke

Most persons with stroke suffer from motor impairment, which restricts mobility on one side, and affects their independence in daily life activities. Measuring recovery is needed to develop individualized therapies. However, commonly used clinical outcomes suffer from low resolution and subjectivity. Therefore, objective biomechanical metrics should be identified to measure movement quality. However, non-portable laboratory setups are required in order to measure these metrics accurately. Alternatively, minimal wearable systems can be developed to simplify measurements performed at clinic or home to monitor recovery. Thus, the goal of the thesis was ‘To identify metrics that reflect movement quality of upper and lower extremities after stroke and develop wearable minimal systems for tracking the proposed metrics’. Section Upper Extremity First, we systematically reviewed literature ( Chapter II ) to identify metrics used to measure reaching recovery longitudinally post-stroke. Although several metrics were found, it was not clear how they differentiated recovery from compensation strategies. Future studies must address this gap in order to optimize stroke therapy. Next, we assessed a ‘valid’ measure for smoothness of upper paretic limb reaching ( Chapter III ), as this was commonly used to measure movement quality. After a systematic review and simulation analyses, we found that reaching smoothness is best measured using spectral arc length. The studies in this section offer us a better understanding of movement recovery in the upper extremity post-stroke. Section Lower Extremity Although metrics that reflect gait recovery are yet to be identified, in this section we focused on developing minimal solutions to measure gait quality. First, we showed the feasibility of 1D pressure insoles as a lightweight alternative for measuring 3D Ground Reaction Forces (GRF) ( Chapter IV ). In the following chapters, we developed a minimal system; the Portable Gait Lab (PGL) using only three Inertial Measurement Units (IMUs) (one per foot and one on the pelvis). We explored the Centroidal Moment Pivot (CMP) point ( Chapter V ) as a biomechanical constraint that can help with the reduction in sensors. Then, we showed the feasibility of the PGL to track 3D GRF ( Chapters VI-VII ) and relative foot and CoM kinematics ( Chapter VIII-IX ) during variable overground walking by healthy participants. Finally, we performed a limited validation study in persons with chronic stroke ( Chapter X ). This thesis offers knowledge and tools which can help clinicians and researchers understand movement quality and thereby develop individualized therapies post-stroke

Analysis of agile canine gait characteristics using accelerometry

© 2019 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland. The high rate of severe injuries associated with racing greyhounds poses a significant problem for both animal welfare and the racing industry. Using accelerometry to develop a better understanding of the complex gait of these agile canines may help to eliminate injury contributing factors. This study used a single Inertial Measurement Unit (IMU) equipped with a tri-axial accelerometer to characterise the galloping of thirty-one greyhounds on five different race tracks. The dorsal-ventral and anterior-posterior accelerations were analysed in both the time and frequency domains. The fast Fourier transform (FFT) and Morlet wavelet transform were applied to signals. The time-domain signals were synced with the corresponding high frame rate videos of the race. It is observed that the acceleration peaks in the dorsal-ventral accelerations correspond to the hind-leg strikes which were noted to be fifteen times the greyhound’s weight. The FFT analysis showed that the stride frequencies in all tracks were around 3.5 Hz. The Morlet wavelet analysis also showed a reduction in both the frequency and magnitude of signals, which suggests a speed reduction throughout the race. Also, by detecting abrupt changes along the track, the wavelet analysis highlighted potentially hazardous locations on the track. In conclusion, the methods applied in this research contribute to animal safety and welfare by eliminating the factors leading to injuries through optimising the track design and surface type

Wearable Sensors in the Evaluation of Gait and Balance in Neurological Disorders

The aging population and the increased prevalence of neurological diseases have raised the issue of gait and balance disorders as a major public concern worldwide. Indeed, gait and balance disorders are responsible for a high healthcare and economic burden on society, thus, requiring new solutions to prevent harmful consequences. Recently, wearable sensors have provided new challenges and opportunities to address this issue through innovative diagnostic and therapeutic strategies. Accordingly, the book “Wearable Sensors in the Evaluation of Gait and Balance in Neurological Disorders” collects the most up-to-date information about the objective evaluation of gait and balance disorders, by means of wearable biosensors, in patients with various types of neurological diseases, including Parkinson’s disease, multiple sclerosis, stroke, traumatic brain injury, and cerebellar ataxia. By adopting wearable technologies, the sixteen original research articles and reviews included in this book offer an updated overview of the most recent approaches for the objective evaluation of gait and balance disorders

The Use Of Inertial Measurement Units To Perform Kinetic Analyses Of Sprint Acceleration And Change Of Direction Tasks

Inertial measurement units (IMUs) are becoming more popular for field-based human movement analysis. However, their ability to track kinetic (i.e., 3-dimensional ground reaction force, F) and kinematic parameters used to evaluate sprint performance has not been assessed. Thus, the purpose of this thesis was three-fold. First was to assess the criterion validity of IMU estimates of the magnitude and direction of F during accelerative running tasks by comparison to a force plate. The second was to determine the concurrent validity of a novel IMU-based sprint velocity estimation algorithm. The third was to determine the concurrent validity of IMU estimates of kinetic determinates of sprint acceleration performance. For the first study, IMU estimates of continuous, step-average, and peak F while subjects performed linear sprint start and change of direction tasks were compared to the same measured by a force plate. For the second and third studies, a recently validated position-time method was used as the reference to which IMU estimates of continuous, average interval, and peak velocity as well as other performance variables (e.g., power, ratio of force, etc.) were compared. The results of these studies suggest the potential use of IMUs to assess sprint performance in the field