TESLASUIT运动捕捉系统，基于IMU的运动学测量与步态分析验证应用

近年来，可穿戴运动捕捉系统发展迅速。这些系统使用包含加速度计、陀螺仪和磁力计的惯性测量单元(IMU)来跟踪人体运动，其最大特点是不受实验室环境的限制。TESLASUIT的运动捕捉功能为运动评估开启了全新的可能性，为人类运动研究、训练和康复提供了更准确、更有效的解决方案。

介绍

Reade康复中心和阿姆斯特丹自由大学行为和运动科学学院的研究人员进行了一项研究，以评估FES辅助步态训练干预是否可以改善不完全脊髓损伤(SCI)患者的步态功能。该研究包括TESLASUIT的IMU传感器应用，研究人员将其用于在步态分析过程中测量下肢运动学。

研究过程

研究人员对12名健康参与者在跑步机上以三种速度(1.0公里/小时、3.0公里/小时和5.0公里/小时)行走时进行了测量，并通过TESLASUIT IMU计算的关节角度与光电系统(Optotrak)测量的关节角度进行了比较。1.0 km/h步行速度试验用于模拟SCI个体的步态模式，因为步行速度会影响运动学和时空参数。

参与者在跑步机上行走，直到完成100步(约5分钟)停止。TESLASUIT的IMUs和Optotrak系统的输出数据基于每次步态试验开始时的跳跃而同步。

数据分析

Optotrak系统：使用VU 3D模型计算3D标记坐标数据的轨迹。每个步态周期的开始和结束通过检测脚跟接触地面和脚尖离地来识别。步幅时间由同一条腿的两次连续脚跟接触地面之间的时间决定。计算每一步的髋关节、膝关节和踝关节角度(欧拉角)并进行时间标准化(从初始接触开始，0–100%)。

TESLASUIT：来自IMU的原始数据由基于OpenSim的解决方案处理，该解决方案是TESLASUIT软件的一部分。包含具有关节运动学的骨骼模型，包括矢状面中的髋关节、膝关节和踝关节角度。步幅时间由Optotrak系统检测到的脚跟接地决定，计算出的角度进行时间标准化(从初始接触开始，0–100%)。

通过一维统计参数映射(SPM)对左右腿的踝、膝和髋角度使用双向(系统x步行速度)重复ANOVA测量以评估其有效性。

计算每个参与者在每个行走速度下的左右脚踝、膝盖和臀部角度的皮尔逊相关系数。显示在每种行走速度下左和右脚踝、膝盖和臀部角度的最低和最高相关系数。

结果

结果显示，TESLASUIT的IMUs和Optotrak系统在所有行走速度下测量的膝盖角度高度一致。膝关节角度的两个系统之间的相关系数范围从0.78到0.99。髋关节角也显示了良好到极好的相关性，相关系数为0.80到0.99。踝角显示出更多的可变性，系数范围从0.19到0.99，尽管大多数参与者仍然实现了高水平的相关性(表1。踝、膝和髋角的相关系数)。

通过对IMU定位的一些修改和对TESLASUIT关节角度计算的持续验证，我们的可穿戴触觉套装可能成为步态分析和康复的一个有价值的工具。不受实验室环境限制的高精度跟踪运动的能力为运动评估和生物反馈训练开辟了许多可能性。

关于爱迪斯通

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