การปรับปรุงความแม่นยำของการวิเคราะห์การเดินแบบไร้เครื่องหมาย

ระบบวิเคราะห์การเดินวัดเมตริกบางอย่างเพื่อให้ผลลัพธ์ ผลลัพธ์เหล่านี้จะขับเคลื่อนการรักษาทางคลินิกเพื่อแก้ไขการเดิน อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์การเดินโดยละเอียดต้องใช้อุปกรณ์ราคาแพง พื้นที่ เครื่องหมาย และเวลาจำนวนมาก ในทางกลับกัน การวัดจากระบบวิเคราะห์การเดินแบบไร้เครื่องหมายบนวิดีโอนั้นไม่แม่นยำ ฟิตเนส

เพื่อปรับปรุงระบบที่มีอยู่ นักวิจัยได้รวมการประมาณท่าทางโดยใช้กล้อง RGB และเซ็นเซอร์หน่วยการวัดเฉื่อยสำหรับการวิเคราะห์การเดิน สิ่งนี้ช่วยลดข้อผิดพลาดในกระบวนการได้อย่างมาก โฆษณา ในผู้ที่มีความบกพร่องด้านการเดิน (เช่น รูปแบบของการเดิน -- หรือการเดิน -- ที่ไม่ปกติ) การประเมินความเร็วในการเดิน ความยาวก้าว และจลนพลศาสตร์ของข้อต่อเป็นสิ่งสำคัญ การวัดค่าพารามิเตอร์การเดินในช่วงระยะเวลาหนึ่งมีความสำคัญต่อการพิจารณาผลการรักษา ทำนายความเสี่ยงในการหกล้มในผู้สูงอายุ และวางแผนการรักษาทางกายภาพบำบัด ในเรื่องนี้ การจับการเคลื่อนไหวสามมิติที่ใช้เครื่องหมายออปโตอิเล็กทรอนิกส์ (3DMC) ซึ่งเป็นเครื่องมือวิเคราะห์การเดิน สามารถวัดเมตริกการเดินได้อย่างแม่นยำ อย่างไรก็ตาม ข้อจำกัดด้านเศรษฐกิจและเวลา ประกอบกับความต้องการพื้นที่ขนาดใหญ่ อุปกรณ์ที่กว้างขวาง และความเชี่ยวชาญทางเทคนิค ทำให้ 3DMC ไม่สามารถใช้งานได้จริงในสถานพยาบาล วิธีอื่นรวมถึงระบบจับการเคลื่อนไหวโดยใช้หน่วยการวัดเฉื่อย (IMU) และวิธีการที่ใช้กล้อง RGB ซึ่งสามารถวัดการเดินโดยไม่มีเครื่องหมายสะท้อนแสงเมื่อติดตั้งเซ็นเซอร์ความลึก แต่สิ่งเหล่านี้มีข้อเสียในตัวเอง ระบบที่ใช้ IMU ต้องใช้เซ็นเซอร์ IMU จำนวนมากเพื่อติดเข้ากับส่วนต่างๆ ของร่างกายมนุษย์ ซึ่งลดความเป็นไปได้ลง และเมื่อเปรียบเทียบกับระบบ 3DMC แบบออปโตอิเล็กทรอนิกส์ วิธีการที่ใช้กล้อง RGB มีความแม่นยำน้อยกว่าในการวัดค่าพารามิเตอร์ทางจลนศาสตร์ เช่น มุมของข้อต่อแขนขาส่วนล่าง ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีระบบการวิเคราะห์การเดินที่ดีขึ้น ด้วยเหตุนี้ ทีมนักวิจัยประกอบด้วย Dr. Masataka Yamamoto, Mr. Yuto Ishige และ Professor Hiroshi Takemura จากคณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์แห่งโตเกียว และศาสตราจารย์ Koji Shimatani จาก Prefectural University of Hiroshima ประเทศญี่ปุ่น พัฒนาวิธีการฟิวชั่นเซ็นเซอร์ที่ง่ายและแม่นยำสำหรับการวิเคราะห์การเดินที่แม่นยำ "เรารวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์ IMU ขนาดเล็กที่ติดอยู่กับรองเท้าเข้ากับข้อมูลโดยประมาณเกี่ยวกับกระดูกและข้อต่อของแขนขาส่วนล่าง ซึ่งได้มาจากการจับภาพการเดินจากกล้อง RGB ตัวเดียว" ดร. ยามาโมโตะ ผู้เขียนหลักของการศึกษาอธิบาย ในบทความล่าสุดที่ตีพิมพ์ใน Volume 12 of Scientific Report เมื่อวันที่ 21 ตุลาคม 2022 นักวิจัยได้ให้รายละเอียดวิธีการนี้และผลลัพธ์ที่ได้รับจากวิธีการนี้ ทีมใช้การประมาณท่าทางโดยใช้กล้อง RGB เดี่ยวโดย OpenPose (OP) และเซ็นเซอร์ IMU ที่เท้าเพื่อวัดจลนพลศาสตร์ของข้อต่อข้อเท้าภายใต้สภาวะการเดินต่างๆ สำหรับชายวัยผู้ใหญ่ที่มีสุขภาพแข็งแรงอายุระหว่าง 21 ถึง 23 ปีจำนวน 16 คน ซึ่งไม่มีข้อจำกัดใดๆ การออกกำลังกาย. พารามิเตอร์การเดินของผู้เข้าร่วมและมุมของข้อต่อขาส่วนล่างระหว่างสภาวะการเดินสี่แบบที่มีความเร็วในการเดินและมุมการก้าวเท้าที่แตกต่างกันถูกบันทึกโดยใช้เพียง OP และการวัดแบบรวมจาก OP และ IMU วิธีหลังเป็นวิธีการเสนอที่แปลกใหม่ของทีม ผลลัพธ์จากเทคนิคเหล่านี้ถูกนำไปเปรียบเทียบกับการวิเคราะห์การเดินโดยใช้ 3DMC ซึ่งเป็นมาตรฐานทองคำในปัจจุบัน วิธีการผสมผสานที่เสนอสามารถวัดค่าพารามิเตอร์การเดินและมุมของข้อต่อขาส่วนล่างในระนาบทัล (ซึ่งแบ่งร่างกายออกเป็นขวาและซ้าย) นอกจากนี้ ค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ของมุมข้อต่อข้อเท้าสูงสุดที่คำนวณโดยวิธีการรวมกันนั้นน้อยกว่าอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับ OP เพียงอย่างเดียวในเงื่อนไขการเดินทั้งสี่ นี่คือการพัฒนาที่สำคัญในการวิเคราะห์การเดิน "วิธีการของเรามีศักยภาพที่จะไม่นำไปใช้กับการแพทย์และสวัสดิการ แต่ยังทำนายการลดลงของการทำงานของการเดินในการดูแลสุขภาพ สำหรับการฝึกอบรมและการประเมินทักษะในโรงยิมและศูนย์กีฬา และการฉายภาพการเคลื่อนไหวของมนุษย์อย่างแม่นยำไปยังอวาตาร์โดยบูรณาการกับ ระบบความจริงเสมือน” ดร. ยามาโมโตะกล่าว ด้วยการวิจัยเพิ่มเติม วิธีนี้สามารถปรับให้เข้ากับการตั้งค่าทางคลินิกและกลุ่มประชากรที่ใหญ่ขึ้นได้ หัวข้อที่เกี่ยวข้อง สุขภาพและยา สุขภาพเท้า สุขภาพข้อต่อ การคุมกำเนิด สสารและพลังงาน เครื่องตรวจจับ วิศวกรรม อิเล็กทรอนิกส์ คอมพิวเตอร์และคณิตศาสตร์ ชีววิทยาเชิงคำนวณ สถิติ การสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ ข้อกำหนดที่เกี่ยวข้อง จีโนมเชิงคำนวณ การจำแนกสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม ยาตามหลักฐาน วิ่ง วิศวกรรมความปลอดภัย วิศวกรรมเครื่องกล จอห์น ฟอน นอยมันน์ การสร้างภาพทางวิทยาศาสตร์ โฆษณา