提高无标记步态分析的准确性

步态分析系统测量某些指标以给出结果。然后，这些结果推动步态矫正的临床治疗。然而，详细的步态分析需要昂贵的设备、大量空间、标记和时间。

另一方面，无标记、基于视频的步态分析系统的测量结果不准确。研究人员现已将基于 RGB 相机的姿态估计与惯性测量单元传感器相结合，以改进现有的步态分析系统。这显着减少了过程中的错误。

对于有步态障碍(即不正常的步行或步态)的人，评估步速、步幅和关节运动学是必不可少的。在一段时间内测量步态参数对于确定治疗效果、预测老年人跌倒风险和规划理疗治疗至关重要。

在这方面，基于光电标记的三维运动捕捉 (3DMC)(一种步态分析工具)可以准确测量步态指标。然而，经济和时间限制以及对大空间、大量设备和技术专长的要求使得 3DMC 在临床环境中不切实际。

替代方法包括基于惯性测量单元 (IMU) 的运动捕捉系统和基于 RGB 相机的方法，当配备深度传感器时，它们可以在没有反射标记的情况下测量步态。但这些都有其自身的缺点。

基于 IMU 的系统需要将许多 IMU 传感器连接到人体部分，这降低了它们的可行性，并且与光电 3DMC 系统相比，基于 RGB 相机的方法在测量下肢关节角度等运动学参数方面不太准确。因此，需要改进的步态分析系统。

为此，由东京理科大学科学技术学院的 Masataka Yamamoto 博士、Yuto Ishige 先生和 Hiroshi Takemura 教授以及广岛县立大学的 Koji Shimatani 教授组成的研究团队已经开发了一种简单而准确的传感器融合方法，用于准确的步态分析。

“我们将来自连接在鞋子上的小型 IMU 传感器的信息与下肢骨骼和关节的估计信息相结合，这些信息是通过从单个 RGB 相机捕捉步态获得的， ”该研究的主要作者山本博士解释道。在 2022 年 10 月 21 日发表在《科学报告》第 12 卷上的最新文章中 ，研究人员详细介绍了这种方法及其取得的成果。

该团队使用 OpenPose (OP) 的基于 RGB 相机的姿势估计和脚上的 IMU 传感器来测量 16 名年龄在 21 至 23 岁之间的健康成年男性在各种步态条件下的踝关节运动学，他们没有任何限制体力活动。

仅使用 OP 以及来自 OP 和 IMU 的组合测量记录参与者在步态速度和足部前进角度不同的四种步态条件下的步态参数和下肢关节角度。后者是团队提出的新方法。将这些技术的结果与使用当前黄金标准 3DMC 的步态分析进行了比较。

所提出的组合方法可以在矢状面(将身体分为左右)测量步态参数和下肢关节角度。此外，在所有四种步态条件下，与单独使用 OP 相比，通过组合方法计算的峰值踝关节角度的平均绝对误差要小得多。这是步态分析的重大发展。

“我们的方法有可能不仅用于医学和福利，还可以预测医疗保健中步态功能的下降，用于健身房和体育设施的训练和技能评估，以及通过与虚拟现实系统， ”山本博士指出。随着进一步的研究，这种方法可以适应临床环境和更大的人群。

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