gms | German Medical Science

GMDS 2013: 58. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

01. - 05.09.2013, Lübeck

Vergleichende Ganguntersuchungen mit Shimmer, Kinect und Optitrack

Meeting Abstract

Suche in Medline nach

  • Katja Orlowski - Fachhochschule Brandenburg, Brandenburg, DE

GMDS 2013. 58. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Lübeck, 01.-05.09.2013. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2013. DocAbstr.27

doi: 10.3205/13gmds142, urn:nbn:de:0183-13gmds1421

Veröffentlicht: 27. August 2013

© 2013 Orlowski.
Dieser Artikel ist ein Open Access-Artikel und steht unter den Creative Commons Lizenzbedingungen (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.de). Er darf vervielfältigt, verbreitet und öffentlich zugänglich gemacht werden, vorausgesetzt dass Autor und Quelle genannt werden.


Gliederung

Text

Einleitung und Fragestellung: Der menschliche Gang kann visuell (Auge oder Kamerasystemen) begutachtet werden. Als Gold-Standard werden in der Forschung kostenintensive, festinstallierte Motion-Capture-Systeme (Mocap) verwendet. In Zeiten der Telemedizin ist der Einsatz kostengünstiger, mobiler Sensorik möglich, um Bewegungen (z.B. Gang) zu erfassen, analysieren, ein Feedback zu generieren oder Daten zur Sturzerkennung zu nutzen (s. [1]). Bei einem Verdacht oder Sturz können Pfleger oder Angehörige informiert werden. Die Microsoft Kinect oder SHIMMER-Module sind mobile Sensoreinheiten, die zur Bewegungserfassung verwendbar sind. Der Gang von Probanden wird mit der Kinect und SHIMMER-6DoF-Sensoren aufgezeichnet; als Gold-Standard dient das Optitrack-Mocap. Ziel ist es, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der verwendeten Sensoren zu beurteilen. Dies erfolgt auf Basis der Berechnung erster Gangparameter (Dauer Schwung-/Standphase, Abstand zwischen Midswing-Punkten). Weiterhin wird für die Shimmer-Sensoren ein Algorithmus zur Wegstreckenberechnung entwickelt.

Material und Methoden: Für die Ganguntersuchung werden die Kinect (30 Hz), Shimmer-6DoF-Sensoren (3D-Beschleunigung, 3D-Gyroskop, 51.2 Hz) und das Optitrack-Mocap-System (100 Hz) verwendet. Die Kinect und das Mocap-System arbeiten mit IR-Licht. Eine parallele Erfassung ist aufgrund gegenseitiger Beeinflussung nicht möglich. Deshalb gibt es für die Untersuchungen drei verschiedene Settings: Gang-Aufzeichnung parallel mit Shimmer-Sensoren und dem Mocap, parallel mit Shimmer-Sensoren und Kinect sowie Shimmer-Sensoren einzeln. Letzteres wird zur Untersuchung des Wegstrecken-Algorithmus verwendet, wobei auf einer geradlinigen Strecke (20 m) gemessen wird. Bei allen Settings sind die Shimmer-Sensoren an beiden Unterschenkeln lateral über dem Fußgelenk angebracht. Setting 1 und 2 zeichnen jeweils nur eine kurze Schrittsequenz auf, weil die Kinect und das Mocap-System eine eingeschränkte Sichtweite besitzen. Die Gangparameter werden aus den Daten des Gyroskops (Shimmer) sowie der Vorwärtsbewegung der Sprunggelenke (Kinect-/Mocap-Daten) berechnet (s. [2], [3], [4]). Mittels Integration erfolgt die Berechnung der Wegstrecke aus der Beschleunigung. Die detektierten charakteristischen Punkte werden zur Bestimmung der Schrittlänge verwendet. Die Summe ergibt die gesamte Wegstrecke.

Ergebnisse: Erwartungsgemäß gibt es zwischen den berechneten Gangparametern der verschiedenen Systeme Abweichungen. Diese fallen unterschiedlich stark aus. Beim Vergleich von Mocap und Shimmer weist die Dauer zwischen den Midswing-Punkten im Mittel die kleinsten Abweichungen auf, gefolgt von der Standphasendauer und der Schwungphasendauer. Die Wegstreckenbestimmung erfolgt für die verschiedenen Geschwindigkeiten teilweise zufriedenstellend: Intra-Class liefert der Algorithmus gute Ergebnisse, Inter-Class gibt es größere Abweichungen. Für die Geschwindigkeiten „normal“, „langsam“ und „schnell“ wird ein Weg von 19.84 m (SD +/-2.7 m), 19.35 m (+/-2.1 m) und 17.1 m (+/-1.8 m). Folglich hat der Algorithmus beim langsamen Gang die beste Genauigkeit und die größten Abweichungen beim schnellen Gang.

Diskussion: Die Ergebnisse sind vielversprechend, weitere Untersuchungen müssen folgen. Die Ergebnisse des Genauigkeitsvergleichs sind vorläufig basierend auf Daten eines Probanden. Eine weitere Evaluierung ist zwingend notwendig. Ein direkter Vergleich zwischen Kinect und Mocap ist nicht möglich, weil sie sich beeinflussen (IR-Licht). Folglich muss eine Aussage über die Genauigkeit der Shimmersensoren erfolgen, die direkt mit dem Mocap vergleichbar sind. Diese steht noch aus. Der Algorithmus zur Wegstreckenberechnung bzw. zur Detektion der charakteristischen Punkte müssen optimiert werden. Weiterhin wird die Abhängigkeit von der Abtastrate (Zeitauflösung) auf die Genauigkeit der Wegstreckenberechnung untersucht. Als weiterer Gold-Standard kann eine High-Speed-Kamera (mit Marker) oder ein etabliertes Inertialsystem (xSens) verwendet werden.


Literatur

1.
Caby B, Kieffer S, de Saint Hubert M, Cremer G, Macq B. Feature extraction and selection for objective gait analysis and fall risk assessment by accelerometry. BioMedical Engineering OnLine. 2011
2.
Orlowski K, Loose H, Otte K, Mansow-Model S, Thiers A. Kinect and shimmer sensors in motion analysis in health applications. Proceedings of Biosignals 2012, International Conferece on Bio-inspired Systems and Signal Processing; Vilamoura, Algarve, Portugal; 1.-4. February 2012. p. 226-231.
3.
Orlowski K, Loose H. Low-cost Locomotion Sensors. Tagungsband 13. Nachwuchswissenschaftler-Konferenz, Görlitz, 19.04.2012. p. 25-30.
4.
Orlowski K, Loose H. Evaluation of kinect and shimmer sensors for detection of gait parameters. International Conferece on Bio-inspired Systems and Signal Processing, Barcelona, Spain, 11.-14. February 2013