Sistema para análisis de marcha basado en sensores inerciales y de electromiografía

Autor: Serrano Delgado, Daya
Přispěvatelé: Colciencias, Corporacción de Rehabilitación Club de Leones Cruz del Sur
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Repositorio Institucional ECI
Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
instacron:Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
Popis: According to the World Health Organization, more than 1000 million people live with some mobility impairment, about 15% of the global population. Considering the prevalence of people who suffer from mobility impairment, the study of gait patterns is essential to monitor the rehabilitation process, assess emerging technologies for gait assistance and rehabilitation, and study the surgical process’s impact on patients. There are currently some technologies to acquire gait patterns with high robustness (i.e., optoelectronic cameras). However, this mentioned technology is expensive, requires experts for its use, and its protocols are complex to carry out. This master thesis developed a system for gait analysis based on inertial and electromyography sensors, which can be implemented in non-laboratory environments. Stages to develop this project are the following: 1) The validation of algorithms for joint angles acquisition, 2) Developing a method for joint angles and surface electromyography (sEMG) processing, 3) Acquisition of a database of normality for joint angles and sEMG patterns during gait, 4) Implementation of the method for sEMG analysis in a clinical context, 5) Developing an interface to acquire and process joint angles and sEMG patterns, and 6) Evaluation of the system on no controlled environments. Validation of the algorithm to acquire joint angles was performed with a healthy subject, using the gold standard in motion capture: optoelectronic cameras Vicon system (Vicon, USA). Results showed correlation coefficients of 0.97 for knee angle, 0.67 for ankle angle, and 0.95 for the sagittal plane’s hip angle. Besides, relative errors obtained in the range of motion are 3.38% for knee angle, 4.04% for ankle angle, and 10.3% for the hip angle. Additionally, the algorithm was evaluated with eight healthy subjects, in which results show that joint angles follow the normal gait patterns. Regarding the analysis of the electrical muscle activity, an algorithm in the time and time-frequency domain to extract relevant features was implemented in a group of 8 stroke survivors. General results found significant differences in the time and time-frequency features and the waveform of linear envelopes during the gait cycle, compared to people without pathologies. Results show the presented system’s capability to extract relevant information for gait analysis and detect abnormalities related to the joint range of motion and muscle electrical activity. Moreover, the system presents an alternative to the gold standard for motion analysis, in which gait analysis in clinical and in home contexts are suitable to carry out.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud, más de mil millones de persones viven con algún tipo de limitación de movilidad, lo cual corresponde al 15% de la población mundial. Teniendo en cuenta la prevalencia de las personas que padecen de limitaciones en la movilidad, el estudio de los patrones de marcha es escencial para monitorear el proceso de reahbiliación, evaluar las tecnologías emergentes para asistencia y rehabilitación de la marcha, y estudiar el impacto de las intervenciones quirurjicas en los pacientes. Actualmente, existen tecnologías para la adquisición de patrones e marrcha, las cuales se consideran robustas (i.e., cámaras optoelectrónicas). Sin embargo, estas tecnologías son de alto costo, su uso requiere de expertos, e incluyen protocolos complejos de ejecutar. Este trabajo de grado de maestría presenta el desarrollo de un sistema para analisis de marcha basado en sensores inerciales y de electromiografía, el cual puede ser implementado en ambientes distintos a los de un laboratorio. Las etapas para el desarrollo de este proyecto son las siguientes: 1) Validación de los algoritmos para la adquisición de ángulos articulares, 2) Desarrollo de un método para procesamiento de señales de elctromiografía superficial (sEMG) y ángulos articulares, 3) Adquisición de una base de datos de normalidad de ángulos articulares y patrones de sEMG durante la marcha, 4) Implementación de un método para análisis de sEMG en un contexo clínico, 5) Desarrollo de una interfaz para la adquisición y procesamiento de ángulos articulares y patrones de sEMG, y 6) Evaluación del sistema en ambientes no controlados. La validación del algoritmo para adquisición de ángulos articulares fue realizada con un sujeto sano, utilizando el Gold Standard en análsis de movimiento: Un sistema de cámaras optoelectrónicas Vicon (Vicon, USA). Los resultados mostraron coeficientes de correlación iguales a 0.97 para la articulación de la rodilla, 0.67 para la articulación del tobillo, y de 0.95 para la articulación de la cadera. Además, lo errores relativos obtenidos para el rango de movimiento (ROM) son: 3.3.8% para el ángulo de rodilla, 4.04% para en ángulo del tobillo, y 10.3% para el ángulo de la cadera. Adicionalmente, el algoritmo fue evaluado con 8 sujetos sanos, lo que demostró que los ángulos articulares siguen los patrones normales. Respecto al análisis de la actividad eléctrica muscular, se desarrolló un algoritmo para extraer las características más relevantes en los dominios del tiempo y tiempo-frequencia, evaluando las señales de sEMG en un grupo de 8 sobrevivientes de un accidente cerebro-vascular. En general se encontró diferencias significativas en las características extraidas para ambos dominios, y en la forma de onda de las envolventes lineales extraídas para cada ciclo de marcha, comparado con los patrones de sujetos sanos. Los resultados mostraron la capacidad del sistema en la extracción de información relevante para llevar a cabo un análisis de marcha y para la detección de anormalidades relacionadas al rango de movimiento articular y la actividad eléctrica muscular. Adicionalmente, el sistema es presentado como una alternativa al Gold Standard en análisis de movimiento, el cual puede ser utilizado en contextos clínicos y domicilios.
Databáze: OpenAIRE
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