無標記步態(tài)分析系統(tǒng)可以測量有用的步態(tài)指標，以確定有效的臨床治療方案。盡管這種步態(tài)分析系統(tǒng)不需要很大的空間、多個標記，也不受時間限制，但它在步態(tài)過程中無法精確測量下肢關(guān)節(jié)運動學參數(shù)。特別是，它具有較大的踝關(guān)節(jié)角度誤差。

據(jù)麥姆斯咨詢報道，近日，由日本東京理工大學（Tokyo University of Science）、廣島大學（Hiroshima University）、縣立廣島大學（Prefectural University of Hiroshima）的研究人員組成的團隊在Scientific Reports期刊上發(fā)表了題為“Verification of gait analysis method fusing camera-based pose estimation and an IMU sensor in various gait conditions”的最新論文，團隊提出了一種融合基于相機的姿態(tài)估計和IMU傳感器的步態(tài)分析方法，提出的方法顯著降低了踝關(guān)節(jié)峰值角度的平均絕對誤差（MAE），有望作為臨床步態(tài)評估工具。

步速、步長和關(guān)節(jié)運動學等步態(tài)指標是臨床環(huán)境中步態(tài)障礙患者的關(guān)鍵評估參數(shù)。步態(tài)的時空和運動學參數(shù)已被用于評估神經(jīng)系統(tǒng)疾病的治療效果，并預測老年人摔倒的風險。這些指標為規(guī)劃物理治療和確定治療效果提供了有價值的信息。目前，基于光電標記的三維運動捕捉（3DMC）系統(tǒng)已被用作臨床步態(tài)分析的典型測量工具，它能夠精確測量步態(tài)指標。

光電3DMC系統(tǒng)具有步態(tài)指標測量的可靠性和可重復性。盡管3DMC系統(tǒng)能夠精確測量步態(tài)指標，但由于經(jīng)濟和時間的限制，人們很難在臨床環(huán)境中使用它。此外，它在測量時需要較大的空間和專業(yè)的技術(shù)。

基于慣性測量單元（IMU）的運動捕捉系統(tǒng)可被用作3DMC的替代方法。然而，該系統(tǒng)需要將多個IMU傳感器連接到多個人體關(guān)鍵部位?；谙鄼C的無標記運動捕捉系統(tǒng)使用人體姿態(tài)估計算法來測量人體步態(tài)，也可作為3DMC的替代方法。微軟Kinect由配有深度傳感器的RGB相機組成，可以在沒有反射標記的情況下測量步態(tài)。

Kinect可以高可靠性地測量步速、步時和步長等時空參數(shù)。此外，它還被用作體弱者的運動輔助工具，以及測量雙任務(wù)步態(tài)的認知功能評估工具。然而，先前的研究表明，與光電3DMC系統(tǒng)相比，深度相機無法精確測量下肢關(guān)節(jié)角度等運動學參數(shù)。

此外，由于采樣率的原因，使用深度傳感器的無標記運動捕捉系統(tǒng)無法輕松測量快速的關(guān)節(jié)運動。大多數(shù)深度傳感器的采樣率為30Hz，而用于步態(tài)分析的3DMC采樣率大于60Hz或100Hz。較低的采樣率可能導致重要的下肢關(guān)節(jié)角度數(shù)據(jù)丟失。

最近，基于RGB相機的二維（2D）無標記人體運動跟蹤系統(tǒng)，如PoseNet和OpenPose（OP），已被開發(fā)用于估計人體姿態(tài)和人體關(guān)鍵部位。OP是一款開源的人體姿態(tài)估計軟件，它使用來自每個RGB圖像的兩分支多級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為輸入來估計人體關(guān)鍵點。

盡管這些系統(tǒng)沒有深度傳感器，但它們可以使用CNN的二維圖像或視頻來估計人體關(guān)節(jié)點。這些系統(tǒng)在臨床環(huán)境中具有作為步態(tài)分析工具的巨大潛力，因為它們不需要附加標記、專業(yè)的技術(shù)或巨大的成本。

OP可作為帕金森病和自閉癥譜系障礙的篩查工具，但使用二維姿態(tài)估計系統(tǒng)進行步態(tài)分析時仍存在一些問題。由于姿態(tài)估計僅估計人體關(guān)鍵點，因此用戶需要根據(jù)人體環(huán)節(jié)和匹配計算關(guān)節(jié)運動學。此外，當OP被用于步態(tài)分析時，對于其精度有較高的要求。之前的一些研究報告指出，OP可以在步態(tài)過程中測量矢狀面上的時空和運動學參數(shù)，且誤差較小。

研究團隊之前的研究表明，與光電3DMC系統(tǒng)相比，通過OP進行的單RGB相機步態(tài)分析可以測量多個時空參數(shù)和矢狀面關(guān)節(jié)角度，具有良好到優(yōu)秀的一致性；然而，在某些步態(tài)條件下，下肢關(guān)節(jié)角度的測量誤差會增加，包括過量的二維圖像平面外運動，例如增加的足行進角度（FPA）。

尤其是，踝關(guān)節(jié)峰值角度會有很大誤差。當使用單個RGB相機從側(cè)面測量行走對象時，相機的二維圖像平面可以輕松捕捉屈伸運動。相比之下，二維圖像平面外的運動（如過量的FPA）會影響關(guān)節(jié)角度的精度。姿態(tài)估計算法也影響了其精度，因為該算法沒有設(shè)計用于在這種情況下的步態(tài)運動學分析。

盡管研究人員試圖在單個RGB相機分析中減少由二維圖像平面外運動引起的關(guān)節(jié)角度誤差，但針對二維平面外過量運動和踝關(guān)節(jié)角度誤差的有效校正方法尚未得到充分解決。準備多臺RGB相機可能會減少角度誤差；然而，由于空間和成本較大，在臨床環(huán)境中難以采用這種方法。

使用單臺相機的三維姿態(tài)估計器可能有用，但是，考慮到其在臨床環(huán)境中的使用，這種方法存在處理速度和應(yīng)用方便性等問題。為了克服這些限制，使用IMU傳感器數(shù)據(jù)（如人體關(guān)鍵部位加速度和角速度）補充OP運動學參數(shù)可能有助于提高精度。

在本論文中，科研團隊研究了無標記步態(tài)分析方法的性能，該方法使用OP和足部的IMU傳感器進行基于單個RGB相機的姿態(tài)估計，以測量不同步態(tài)條件下的踝關(guān)節(jié)運動學參數(shù)。16名健康的年輕成年男性參與了這項研究。他們比較了四種不同步態(tài)條件下的時空參數(shù)和下肢關(guān)節(jié)角度。

這些參數(shù)是利用光電運動捕捉、使用OP的無標記步態(tài)分析方法以及提出的融合OP和IMU方法進行測量的。他們發(fā)現(xiàn)，在四種步態(tài)條件下，與OP相比，提出的融合OP和IMU方法顯著降低了踝關(guān)節(jié)峰值角度的平均絕對誤差。所提出的方法具有在各種步態(tài)條件下測量時空步態(tài)參數(shù)和下肢關(guān)節(jié)角度（包括踝關(guān)節(jié)角度）的潛力，有望作為臨床步態(tài)評估工具。

圖1 步態(tài)測量實驗設(shè)置和OP的人體模型

圖2 本論文提出的融合OP和IMU的踝關(guān)節(jié)角度測量方法

圖3 三種方法（3DMC、OP、融合OP和IMU的方法）的踝關(guān)節(jié)角度測量結(jié)果對比

論文信息：

https://doi.org/10.1038/s41598-022-22246-5

審核編輯：劉清