Ước lượng định hướng phân đoạn cơ thể cho dáng đi giả chi sử dụng mạng nơ-ron hồi quy không tuyến tính với các đầu vào ngoại sinh
Tóm tắt
Đánh giá dáng đi của chi giả là một phương pháp lâm sàng quan trọng để đánh giá chất lượng và chức năng của bộ phận giả chi dưới được chỉ định cũng như để theo dõi tiến trình phục hồi sau khi cắt cụt chi. Việc hạn chế truy cập vào các công cụ đánh giá định lượng thường ảnh hưởng đến khả năng lặp lại và tính nhất quán của các đánh giá dáng đi của chi giả trong thực hành lâm sàng. Ngành công nghệ đeo được đang phát triển nhanh chóng cung cấp một giải pháp thay thế để định lượng khách quan dáng đi của chi giả trong môi trường không bị ràng buộc. Nghiên cứu này sử dụng một mô hình dựa trên mạng nơ-ron để ước lượng định hướng phân đoạn cơ thể ba chiều của những người cắt cụt chi dưới trong quá trình đi bộ. Sử dụng một hệ thống đeo với các cảm biến quán tính gắn vào các phân đoạn chi dưới, mười ba cá nhân có cắt cụt chi dưới đã thực hiện các bài kiểm tra đi bộ hai phút trên bàn chân robot và bàn chân thụ động. Mô hình đề xuất tái tạo các đặc điểm của bộ lọc bổ sung để ước lượng định hướng ba chiều không có độ trôi của các chi nguyên vẹn và giả. Kết quả cho thấy độ thiên ước lượng tối thiểu và sự tương quan cao, xác thực khả năng của mô hình đề xuất trong việc tái sản xuất các thuộc tính của bộ lọc bổ sung trong khi tránh các nhược điểm, đặc biệt là trong mặt phẳng ngang do gia tốc trọng lực và nhiễu từ trường. Kết quả của nghiên cứu này cũng chứng minh khả năng của mô hình đã được huấn luyện tốt trong việc ước lượng chính xác định hướng phân đoạn, bất kể mức độ cắt cụt, trong các loại nhiệm vụ di chuyển khác nhau.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Kirkup J (2007) A history of limb amputation. Springer-Verlag, London
Breakey J (1976) Gait of unilateral below-knee amputees. Orthot and Prosthetics 30:17–24
Culham EG, Peat M, Newell E (1986) Below-knee amputation: a comparison of the effect of the SACH foot and single axis foot on electromyographic patterns during locomotion. Prosthet Orthotics Int 10(1):15–22
Doane NE, Holt LE (1983) A comparison of the SACH and single axis foot in the gait of unilateral below-knee amputees. Prosthet Orthotics Int 7(1):33–36
Engsberg JR, Lee AG, Patterson JL, Harder JA (1991) External loading comparisons between able-bodied and below-knee-amputee children during walking. Archiv Phys Med Rehabil 72(9):657–661
Bateni H, Olney SJ (2002) Kinematic and kinetic variations of below-knee amputee gait. J Prosthet Orthotics 14(1):2–10
Saleh M, Murdoch G (1985) In defence of gait analysis. Observation and measurement in gait assessment. J Bone Joint Surg British 67(2):237–241
Gard SA (2006) Use of quantitative gait analysis for the evaluation of prosthetic walking performance. J Prosthet Orthotics 18(1S):93–104
Condie E, Scott H, Treweek S (2006) Lower limb prosthetic outcome measures: a review of the literature 1995 to 2005. J Prosthet Orthotics 18(1S):13–45
Hillman SJ et al (2010) Repeatability of a new observational gait score for unilateral lower limb amputees. Gait Posture 32(1):39–45
Viehweger E et al (2010) Influence of clinical and gait analysis experience on reliability of observational gait analysis (Edinburgh Gait Score Reliability). Annals Phys Rehabil Med 53(9):535–546
Duc C, Salvia P, Lubansu A, Feipel V, Aminian K (2014) A wearable inertial system to assess the cervical spine mobility: comparison with an optoelectronic-based motion capture evaluation. Med Eng Phys 36(1):49–56
Lebel K, Boissy P, Hamel M, Duval C (2013) Inertial measures of motion for clinical biomechanics: comparative assessment of accuracy under controlled conditions–effect of velocity. PLoS ONE 8(11):e79945
Storm FA, Cesareo A, Reni G, Biffi E (2020) Wearable inertial sensors to assess gait during the 6-minute walk test: a systematic review. Sensors (Basel) 20(9):2660
Van Den Noort JC, Ferrari A, Cutti AG, Becher JG, Harlaar J (2013) Gait analysis in children with cerebral palsy via inertial and magnetic sensors. Med Biol Eng Comput 51(4):377–386
Tao W, Liu T, Zheng R, Feng H (2012) Gait analysis using wearable sensors. Sensors (Basel) 12(2):2255–2283
Jarchi D et al (2018) A review on accelerometry-based gait analysis and emerging clinical applications. IEEE Rev Biomed Eng 11:177–194
Bouten C, Koekkoek K, Verduin M, Kodde R, Janssen J (1997) A triaxial accelerometer and portable data processing unit for the assessment of daily physical activity. IEEE Trans Biomed Eng 44(3):136–147
Kemp B, Janssen AJMW, Van Der Kamp B (1998) Body position can be monitored in 3D using miniature accelerometers and earth-magnetic field sensors. Electroencephalogr Clin Neurophysiol/Electromyogr Motor Control 109(6):484–488
O’Donovan KJ, Kamnik R, O’Keeffe DT, Lyons GM (2007) An inertial and magnetic sensor based technique for joint angle measurement. J Biomech 40(12):2604–2611
Roetenberg D, Slycke PJ, Veltink PH (2007) Ambulatory position and orientation tracking fusing magnetic and inertial sensing. IEEE Trans Biomed Eng 54(5):883–890
Roetenberg D, Luinge HJ, Baten CT, Veltink PH (2005) Compensation of magnetic disturbances improves inertial and magnetic sensing of human body segment orientation. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng 13(3):395–405
Sabatini AM (2006) Quaternion-based extended Kalman filter for determining orientation by inertial and magnetic sensing. IEEE Trans Biomed Eng 53(7):1346–1356
Šlajpah S, Kamnik R, Munih M (2014) Kinematics based sensory fusion for wearable motion assessment in human walking. Comput Methods Prog Biomed 116(2):131–144
Shull PB, Jirattigalachote W, Hunt MA, Cutkosky MR, Delp SL (2014) Quantified self and human movement: a review on the clinical impact of wearable sensing and feedback for gait analysis and intervention. Gait Posture 40(1):11–19
Picerno P (2017) 25 years of lower limb joint kinematics by using inertial and magnetic sensors: a review of methodological approaches. Gait Posture 51:239–246
de Vries WH, Veeger HE, Baten CT, van der Helm FC (2009) Magnetic distortion in motion labs, implications for validating inertial magnetic sensors. Gait Posture 29(4):535–541
West BJ, Scafetta N (2003) Nonlinear dynamical model of human gait. Phys RevE 67(5 Pt 1):051917
Miller DJ, Stergiou N, Kurz MJ (2006) An improved surrogate method for detecting the presence of chaos in gait. J Biomech 39(15):2873–2876
Scafetta N, Marchi D, West BJ (2009) Understanding the complexity of human gait dynamics. Chaos: An Interdiscip J Nonlinear Sci 19(2):026108
Menezes JMP, Barreto GA (2008) Long-term time series prediction with the NARX network: an empirical evaluation. Neurocomputing 71(16–18):3335–3343
Hemmatpour M, Ferrero R, Gandino F, Montrucchio B, Rebaudengo M (2018) Nonlinear predictive threshold model for real-time abnormal gait detection. J Healthcare Eng 2018:47501
Tham LK, Abu Osman NA, Al-Kouzbary M, Aminian K (2021) Biomechanical ambulatory assessment of 3D knee angle using novel inertial sensor-based technique. IEEE Access 9:36559–36570
Jung J-Y, Heo W, Yang H, Park H (2015) A neural network-based gait phase classification method using sensors equipped on lower limb exoskeleton robots. Sensors (Basel) 15(11):27738–27759
Ye M, Yang C, Stankovic V, Stankovic L, Cheng S (2020) Distinct feature extraction for video-based gait phase classification. IEEE Trans Multimedia 22(5):1113–1125
Reid L, Thomson P, Besemann M, Dudek N (2015) Going places: does the two-minute walk test predict the six-minute walk test in lower extremity amputees? J Rehabi Med 47(3):256–261
Swanson CW, Haigh ZJ, Fling BW (2019) Two-minute walk tests demonstrate similar age-related gait differences as a six-minute walk test. Gait Posture 69:36–39
Tian Y, Wei H, Tan J (2013) An adaptive-gain complementary filter for real-time human motion tracking with MARG sensors in free-living environments. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng 21(2):254–264
Mahony R, Hamel T, Morin P, Malis E (2012) Nonlinear complementary filters on the special linear group. Int J Control 85(10):1557–1573
Bland JM, Altman DG (1986) Statistical-methods for assessing agreement between 2 methods of clinical measurement. The Lancet 1:307–310
Mariani B et al (2010) 3D gait assessment in young and elderly subjects using foot-worn inertial sensors. J Biomech 43(15):2999–3006
Madgwick SOH et al (2020) An extended complementary filter for full-body MARG orientation estimation. IEEE/ASME Trans Mech 25(4):2054–2064
Seel T, Ruppin S (2017) Eliminating the effect of magnetic disturbances on the inclination estimates of inertial sensors. IFAC-PapersOnLine 50(1):8798–8803
Yi C et al (2018) Estimating three-dimensional body orientation based on an improved complementary filter for human motion tracking. Sensors (Basel) 18(11):3765
Bodyanskiy YV, Deineko AO, Kutsenko YV (2017) On-line kernel clustering based on the general regression neural network and T. Kohonen’s self-organizing map. Automatic Control Comput Sci 51(1):55–62
Chau T (2001) A review of analytical techniques for gait data. Part 2: neural network and wavelet methods. Gait Posture 13(2):102–120
Chau T (2001) A review of analytical techniques for gait data. Part 1: fuzzy, statistical and fractal methods. Gait Posture 13(1):49–66
Findlow A, Goulermas JY, Nester C, Howard D, Kenney LPJ (2008) Predicting lower limb joint kinematics using wearable motion sensors. Gait Posture 28:120–126
Izonin I, Tkachenko R, Zub K, Tkachenko P (2021) A GRNN-based approach towards prediction from small datasets in medical application. Procedia Comput Sci 184:242–249
Izonin I, Tkachenko R, Verhun V, Zub K (2021) An approach towards missing data management using improved GRNN-SGTM ensemble method. Eng Sci Technol An Int J 24(3):749–759
Tkachenko R, Izonin I, Kryvinska N, Dronyuk I, Zub K (2020) An approach towards increasing prediction accuracy for the recovery of missing IoT data based on the GRNN-SGTM ensemble. Sensors (Basel) 20(9):2625
Diaconescu E (2008) The use of NARX neural networks to predict chaotic time series. WSEAS Trans Comput Res 3(3):182–191
Kouzbary HA et al (2022) Generating an adaptive and robust walking pattern for a prosthetic ankle-foot by utilizing a nonlinear autoregressive network with exogenous inputs. IEEE Trans Neural Netw Learn Syst 33(11):6297–6305
Alonge F, Cucco E, D’Ippolito F, Pulizzotto A (2014) The use of accelerometers and gyroscopes to estimate hip and knee angles on gait analysis. Sensors (Basel) 14(5):8430–8446
Mayagoitia RE, Nene AV, Veltink PH (2002) Accelerometer and rate gyroscope measurement of kinematics: an inexpensive alternative to optical motion analysis systems. J Biomech 35(4):537–542
Picerno P, Cereatti A, Cappozzo A (2008) Joint kinematics estimate using wearable inertial and magnetic sensing modules. Gait Posture 28(4):588–595