< Terug naar vorige pagina

Project

Het gebruik van inertiesensoren ter bepaling van kinematica van het onderste lidmaat

Gespecialiseerde labo apparatuur is noodzakelijk om menselijke beweging te capteren en te analyseren. Een groeiende interesse is zichtbaar in kleine, relatief goedkope inertiesensoren die op het lichaam gekleefd kunnen worden. Dit omwille van hun mogelijkheid tot het capteren van bewegingen buiten een conventionele labo omgeving. IMU sensoren leveren geen bewegingsinformatie out of the box. Daarboven is de connectie tussen een op het lichaam gekleefde IMU en de onderliggende botstructuren niet gekend. In dit doctoraatsproject wordt IMU meetdata  van met het lichaam geconnecteerde sensoren, gecombineerd voor het bepalen van sensorbeweging en hun relatie met de beweging van de onderliggend anatomische botstructuren.

De bestaande literatuur werd systematisch doorzocht op studies die volgende doelstelling ambiëren: het bepalen van kinematica van het onderste lidmaat door middel van inertiesensoren. De review werd geschreven voor een breed publiek van ingenieurs tot clinici. We konden besluiten dat veelal de applicatie waarvoor de sensoren ingezet worden inherent samenhangt met de methodologische karaktereigenschappen van de specifieke algoritmes. Over het algemeen worden assumpties gemaakt en wordt er gekende informatie toegevoegd om sensor beperkingen te overkomen en de kwaliteit van de geschatte kinematica te verbeteren. Uiteraard komt een assumptie steeds met de nodige voorzichtigheid, zeker wanneer tegenstrijdigheden mogelijk zijn. Het is dus van groot belang om de resulterende berekende kinematica zorgvuldig te interpreteren alvorens ze te gebruiken om klinisch geredeneerde beslissingen te nemen.

Vanuit deze review werd een methode voorgesteld om driedimensionale sensororiëntaties te bepalen. Slechts een zeer lichte assumptie wordt opgelegd door het algoritme, opdat aangrenzende lichaamssegmenten ten allen tijde geconnecteerd moeten zijn om drift in de relatieve sensororiëntaties te vermijden, enkel en alleen gebruikmakende van gemeenschappelijke informatie die vervat zit in de gyroscoop en accelerometer metingen. Hoge nauwkeurigheden werden gerapporteerd met een industriële robot onder variërende bewegingssnelheden en opnameduur. De methode werd tevens getest voor het bepalen van relatieve sensor oriëntaties van de `op het boven- en onderbeen geplaatste' sensoren op gezonde subjecten. De methode modelleert niet expliciet een gravitatie component zoals in een conventioneel sensororiëntatie bepaling algoritme, maar werkt op de specific force (gecombineerde gravitatie en lineaire acceleratie). De vanuit de biomechanica geïnspireerde opgelegde voorwaarde voor het connecteren van segmenten, vervangt magnetometer metingen en maakt het algoritme toepasbaar in eender welke omgeving voor het tracken van arbitraire bewegingen van het lichaam.  

Tegenwoordig worden modelgebaseerde methoden gebruikt voor een vertaling van deze sensororiëntaties van op het lichaam gekleefde IMU sensoren naar de beweging van onderliggende anatomische botstructuren. Dit door het in verband brengen van inertie sensordata met een wiskundig model van het gewricht. Hierdoor worden kalibratiebewegingen en richtlijnen tot plaatsing van de sensoren overbodig. Het is echter niet duidelijk hoe nauwkeurig deze sensor-naar-bod uitlijningsmethoden de onderliggende anatomische bewegingsassen kunnen identificeren. Een ground-truth referentie werd voorgesteld voor sensor-naar-bot uitlijningsmethoden op basis van bewegingen met een menselijke knie van een kadaver. De resulterende referentie maakt een correcte validatie mogelijk zonder verstoringen die kunnen ontstaan bij een conventionele referentie door de beweging van de huid en musculatuur, sensororiëntatie fouten en een incorrecte manuele palpatie van anatomische punten. De verkregen referentie dataset van werd gebruikt voor de validatie van bestaande modelgebaseerde sensor-naar-bot uitlijningsmethoden. Een eerste dominante rotatie-as, voor gewrichten die overwegend in één dominant vlak bewegen kan geschat worden in lijn met de anatomische referentie. Om de bewegingen in secundaire vlakken te kwantificeren, dient het model dichter aan te leunen bij de werkelijke gewrichtsbewegingen.

Dit proefschrift draagt bij tot het bepalen van relatieve sensor oriëntaties voor arbitraire en langdurige bewegingen, onafhankelijk van de omgeving. Uitvoerige validatie resulteerde in een beter begrip in de nauwkeurigheid en mogelijkheden van sensor-naar-bot uitlijningsmethoden. 

Datum:1 okt 2017 →  26 mei 2021
Trefwoorden:Biomechanics, Signal processing
Disciplines:Biomechanica
Project type:PhD project