마커리스 보행 분석 정확도 향상

[아름이]

마커리스 보행 분석 정확도 향상
연구원들은 RGB 카메라 기반 포즈 추정과 관성 측정 단위 센서를 결합하여 보행 분석 오류를 줄입니다.
날짜:
2022년 12월 8일
원천:
도쿄이과대학
요약:
보행 분석 시스템은 특정 메트릭을 측정하여 결과를 제공합니다. 이러한 결과는 보행 교정을 위한 임상 치료를 주도합니다. 그러나 상세한 보행 분석에는 고가의 장비와 많은 공간, 마커, 시간이 필요합니다. 반면 마커 없는 비디오 기반 보행 분석 시스템의 측정은 부정확합니다. 기존 시스템을 개선하기 위해 연구자들은 RGB 카메라 기반 자세 추정과 보행 분석을 위한 관성 측정 단위 센서를 결합했습니다. 이것은 프로세스의 오류를 크게 줄입니다.

보행 분석 시스템은 특정 메트릭을 측정하여 결과를 제공합니다. 이러한 결과는 보행 교정을 위한 임상 치료를 주도합니다. 그러나 상세한 보행 분석에는 고가의 장비와 많은 공간, 마커, 시간이 필요합니다. 반면 마커 없는 비디오 기반 보행 분석 시스템의 측정은 부정확합니다. 기존 시스템을 개선하기 위해 연구자들은 RGB 카메라 기반 자세 추정과 보행 분석을 위한 관성 측정 단위 센서를 결합했습니다. 이것은 프로세스의 오류를 크게 줄입니다.

보행 장애(즉, 정상적이지 않은 보행 또는 보행 패턴)가 있는 사람의 경우 보행 속도, 보폭 및 관절 운동학을 평가하는 것이 필수적입니다. 일정 기간 동안 보행 매개변수를 측정하는 것은 치료 효과를 결정하고, 노인의 낙상 위험을 예측하고, 물리 치료를 계획하는 데 중요합니다. 이와 관련하여 보행 분석 도구인 광전자 마커 기반의 3DMC(3차원 모션 캡처)는 보행 지표를 정확하게 측정할 수 있습니다. 그러나 넓은 공간, 광범위한 장비 및 기술 전문 지식에 대한 요구 사항과 함께 경제 및 시간 제약으로 인해 3DMC는 임상 환경에서 비실용적입니다. 대체 방법으로는 관성 측정 장치(IMU) 기반 모션 캡처 시스템과 RGB 카메라 기반 방법이 있습니다. 깊이 센서를 장착하면 반사 마커 없이 보행을 측정할 수 있습니다. 그러나 이것들은 나름의 단점이 있습니다. IMU 기반 시스템은 인체 부위에 많은 IMU 센서를 부착해야 하므로 실현 가능성이 낮고 광전자 3DMC 시스템과 비교할 때 RGB 카메라 기반 방법은 하지 관절 각도와 같은 운동학적 매개변수 측정에서 정확도가 떨어집니다.

따라서 개선된 보행 분석 시스템이 필요합니다.

이를 위해 Masataka Yamamoto 박사, Yuto Ishige 씨, Tokyo University of Science and Technology 학부의 Hiroshi Takemura 교수, 일본 Hiroshima 현립 대학의 Koji Shimatani 교수로 구성된 연구팀이 정확한 보행 분석을 위한 간단하고 정확한 센서 융합 방법을 개발했습니다. "우리는 신발에 부착된 작은 IMU 센서의 정보를 단일 RGB 카메라에서 걸음걸이를 캡처하여 얻은 하지의 뼈와 관절에 대한 추정 정보와 결합했습니다."라고 이 연구의 수석 저자인 Yamamoto 박사는 설명합니다. 2022년 10월 21일 사이언티픽 리포트(Scientific Report) 12권에 발표된 최근 기사에서 연구원들은 이 방법과 이를 통해 달성한 결과를 자세히 설명했습니다.

연구팀은 21~23세의 건강한 성인 남성 16명을 대상으로 다양한 보행 조건에서 발목 관절 운동학을 측정하기 위해 OpenPose(OP)와 발의 IMU 센서에 의한 단일 RGB 카메라 기반 포즈 추정을 사용했다. 신체 활동. 다양한 보행 속도와 발 진행 각도가 있는 4가지 보행 조건 동안 참가자의 보행 매개변수와 하지 관절 각도는 OP와 IMU의 결합 측정뿐만 아니라 OP만을 사용하여 기록되었습니다. 후자는 팀이 제안한 새로운 방법이었습니다. 이러한 기술의 결과를 현재 표준인 3DMC를 사용한 보행 분석과 비교했습니다.

제안된 결합 방법은 시상면(신체를 좌우로 나누는 평면)에서 보행 파라미터와 하지 관절 각도를 측정할 수 있다. 또한 조합법에 의해 계산된 최대 발목관절 각도의 평균 절대오차는 네 가지 보행 조건 모두에서 OP 단독에 비해 유의하게 적었다. 이것은 보행 분석의 중요한 발전입니다. "우리의 방법은 의료 및 복지뿐만 아니라 헬스케어 분야의 보행 기능 저하 예측, 체육관 및 스포츠 시설에서의 훈련 및 기술 평가, 인간의 움직임을 아바타에 정확하게 투영하는 데 사용될 가능성이 있습니다. 가상 현실 시스템"이라고 Yamamoto 박사는 말합니다.

추가 연구를 통해 이 방법은 임상 설정 및 더 큰 인구 통계에 적용할 수 있습니다.

출처 : https://www.sciencedaily.com/