Compressing Inertial Motion Data in Wireless Sensing Systems – An Initial Experiment

The use of wireless inertial motion sensors, such as accelerometers, for supporting medical care and sport’s training, has been under investigation in recent years. As the number of sensors (or their sampling rates) increases, compressing data at source(s) (i.e. at the sensors), i.e. reducing the quantity of data that needs to be transmitted between the on-body sensors and the remote repository, would be essential especially in a bandwidth-limited wireless environment. This paper presents a set of compression experiment results on a set of inertial motion data collected during running exercises. As a starting point, we selected a set of common compression algorithms to experiment with. Our results show that, conventional lossy compression algorithms would achieve a desirable compression ratio with an acceptable time delay. The results also show that the quality of the decompressed data is within acceptable range

Textile-based wearable sensors for assisting sports performance

There is a need for wearable sensors to assess physiological signals and body kinematics during exercise. Such sensors need to be straightforward to use, and ideally the complete system integrated fully within a garment. This would allow wearers to monitor their progress as they undergo an exercise training programme without the need to attach external devices. This takes physiological monitoring into a more natural setting. By developing textile sensors the intelligence is integrated into a sports garment in an innocuous manner. A number of textile based sensors are presented here that have been integrated into garments for various sports applications

Inertial sensors-based lower-limb rehabilitation assessment: A comprehensive evaluation of gait, kinematic and statistical metrics

Analysis of biomechanics is frequently used in both clinical and sporting practice in order to assess human motion and their performance of defined tasks. Whilst camera-based motion capture systems have long been regarded as the ‘Gold-standard’ for quantitative movement-based analysis, their application is not without limitations as regards potential sources of variability in measurements, high cost, and practicality of use for larger patient/subject groups. Another more practical approach, which presents itself as a viable solution to biomechanical motion capture and monitoring in sporting and patient groups, is through the use of small-size low-cost wearable Micro-ElectroMechanical Systems (MEMs)-based inertial sensors. The clinical aim of the present work is to evaluate rehabilitation progress following knee injuries, identifying a number of metrics measured via a wireless inertial sensing system. Several metrics in the time-domain have been considered to be reliable for measuring and quantifying patient progress across multiple exercises in different activities. This system was developed at the Tyndall National Institute and is able to provide a complete and accurate biomechanics assessment without the constraints of a motion capture laboratory. The results show that inertial sensors can be used for a quantitative assessment of knee joint mobility, providing valuable information to clinical experts as regards the trend of patient progress over the course of rehabilitation

Real-time human ambulation, activity, and physiological monitoring:taxonomy of issues, techniques, applications, challenges and limitations

Automated methods of real-time, unobtrusive, human ambulation, activity, and wellness monitoring and data analysis using various algorithmic techniques have been subjects of intense research. The general aim is to devise effective means of addressing the demands of assisted living, rehabilitation, and clinical observation and assessment through sensor-based monitoring. The research studies have resulted in a large amount of literature. This paper presents a holistic articulation of the research studies and offers comprehensive insights along four main axes: distribution of existing studies; monitoring device framework and sensor types; data collection, processing and analysis; and applications, limitations and challenges. The aim is to present a systematic and most complete study of literature in the area in order to identify research gaps and prioritize future research directions

Wearable inertial sensors as a tool for quantitative assessment of progress during rehabilitation

Biomechanics analysis is frequently used in both clinical and sporting practice in order to assess human motion and performance of defined tasks. Whilst camera-based motion systems have long been regarded as the ‘Goldstandard’ for quantitative movement-based analysis, their application is not without limitations as regards potential sources of variability in measurements, high costs, and practicality of use for larger patient/subject groups. Another more practical approach, which presents itself as a viable solution to biomechanical motion capture and monitoring in sporting and patient groups, is through the use of small-size low-cost wearable Micro-ElectroMechanical Systems (MEMs)- based inertial sensors. The clinical aim of the present work is to evaluate gait during rehabilitation following knee injuries and to identify gait abnormalities through a wireless inertial sensing system. This system was developed at the Tyndall National Institute to meet clinician-defined needs, and is able to provide a complete biomechanics assessment without the constraints of a motion capture laboratory. The derived motion parameter outcomes can be analyzed by clinicians and sport scientists to study the overall patients’ condition and provide accurate medical feedback as to their rehabilitative progress. Detection of atypical movement characteristics is possible by comparing the performance and variability in motion characteristics in the patient’s affected and unaffected lower-limbs. The work is ongoing, and to date the system has been tested on only one impaired subject, additional clinical trials are currently being planned with an enhanced number of injured subjects. This will provide a more robust statistical analysis of the data in the study. The present feasibility study proved that inertial sensors can be used for a quantitative assessment of knee joint mobility, and gait mechanics during the rehabilitation program of injured subjects and can provide valuable information to clinical experts as regards patient rehabilitation

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