使用智能手机进行视频运动分析（ViMAS）：一项初步研究

摘要

本文描述了一种用于检验智能手机应用程序在矢状面内记录的运动学测量值与三维运动捕捉系统相比的同时效度的方法。该方案将使临床医生能够设置智能手机以采集人体运动视频。

摘要

随着低成本或免费的"应用程序"日益普及，智能手机在临床实践中的应用正稳步增加，这些应用程序可用于评估人体步态。本文的主要目的是检验智能手机应用程序在矢状面记录的运动学参数与三维运动捕捉系统相比的同时效度。次要目的是为临床医生制定一套用于视频运动分析的智能手机摄像机设置方案。

在32名健康受试者中，使用智能手机应用程序和三维运动捕捉系统测量了足跟触地和足趾离地时的矢状面膝关节角度。在智能手机摄像头近距（2米）和远距（4米）条件下各进行三次试验。摄像头距离的顺序随机化。通过回归分析，基于受试者的身高或下肢长度来估算摄像头的高度。

在足趾离地时，绝对测量误差最小（3.12 ± 5.44 度），相比之下，在足跟触地时误差较大（5.81 ± 5.26 度）。应用程序与三维运动捕捉系统在膝关节角度测量之间存在显著性（p < 0.05）但中等程度的一致性。两种摄像机位置之间的绝对测量误差差异无统计学意义（p > 0.05）。在步态周期的足趾离地和足跟触地事件中，测量误差平均介于 3 至 5 度之间。

智能手机应用程序在临床中可用于步态或人体运动分析，是一种有用的工具。但尚需进一步研究以确定其在测量上肢和躯干运动时的准确性。

引言

步态评估是物理治疗评估和临床决策过程中的关键组成部分。¹ 步态评估是临床中常用的工具，用于评估患有神经性和肌肉骨骼系统功能障碍患者的步态缺陷。通过再次评估步态，临床医生可以获得有关干预措施是否达到初次评估时设定目标的疗效信息。在美国，物理治疗师在评估患者时使用标准化结局测量工具已成为一项全国公认的必要要求。² 这一需求源于保险报销政策的快速变化，以及物理治疗师日益强调转向更多依赖循证实践的趋势。³ 有多种结局测量方法可用于评估步态的不同方面，可通过以下多种方式进行观察：临床医生的视觉观察、功能评估、视频记录测量、电子步道系统、三维运动分析软件。 等等。 在临床环境中，通常进行观察性（视觉）步态分析，因其所需设备和时间较少。

尽管观察性步态分析在临床中常用，但它仍然是一种主观评估方法。⁴ 因此，治疗师的经验、视觉敏锐度、与受试者的距离（摄像距离）、测量工具以及其他类似因素都可能在评估中引入变异性和误差。此类变异性的存在凸显了对更可靠测量手段的迫切需求，而这一问题最终可通过使用有效的仪器设备得以解决。⁵

自创立以来，摄像技术及相关技术一直被用于评估因运动能力受损所导致的各种功能障碍，并作为视觉反馈的一种形式。这一点在步态评估中尤为突出。Stuberg 等 发现“摄像设备在临床中通常易于获取……并可为临床医生在步态周期中提供有关姿势和关节位置的额外客观信息。”⁴ 随着技术的不断进步，视频分析的功能也得到了提升。这些功能使物理治疗师能够更有效地在临床中评估步态的各种参数。

物理治疗师关注的两个关键参数包括运动学参数和时空参数。顾名思义，时空参数涉及距离和时间的要素。具体到一个步态周期，时空参数包括但不限于步幅长度、步长、步频和速度。⁶ 而运动学参数则侧重于在每个步态周期中观察到的下肢关节的运动/旋转。

已有大量同行评议文章发表，引用视频运动分析（特别是二维摄像系统）作为结局测量指标，用于评估运动学、时空参数，或同时评估这两类参数。这些文章研究了多种临床人群，包括有卒中（CVA）病史、创伤性脑损伤（TBI）、脊髓损伤（SCI）、帕金森病（PD）、脑性瘫痪（CP）的个体以及健康个体。下图（图1）所示的示意图展示了用于检索该主题相关同行评议文献的框架。

图1. 文章筛选标准示意图。 该示意图概述了选择同行评审文章的步骤，以确定步态分析中报告的变量类型。请点击此处查看此图的放大版本。

大多数采用视频运动分析来记录步态参数的研究均为验证性研究。运动学验证研究可进一步分为以下三类：评估由特定诊断/病理引起的异常运动⁷，检查特定功能性动作过程中的关节角度^8，9，以及通过比较干预前与干预后的运动情况来评估治疗效果^10，11。类似地，评估时空参数的研究也可分为三类：评估由特定病理引起的异常运动^12，13，14，检查在特定功能性活动过程中某一平台的表现^15，16，以及确定特定干预措施的效果¹⁷。同时评估运动学与时空参数的研究主要旨在确定特定治疗干预措施的有效性，例如矫形器 ¹⁷或体重/部分体重支持下的跑步机训练^18，19。对这些文献的初步描述性分析表明，52.1%的研究（仅分析运动学参数的研究占30.4%，结合多种参数分析的研究占21.7%）使用二维摄像系统研究了运动学参数；相比之下，69.5%的文献（仅分析时空参数的研究占47.8%，结合多种参数分析的研究占21.7%）评估了时空参数。

在临床实践中，运动学和时空步态参数的记录与评估方法差异也体现在所采用的步态观察分析类型上。研究表明，时空参数的评估频率明显更高。这一趋势通常归因于三个公认的原因：成本低、操作简便，以及存在用于测量这些参数的标准方案。在临床环境中，观察性运动学测量的评估者内部一致性（60%）和评估者间一致性（40%–94%）均被证明非常低。⁴ 这一较宽泛的一致性范围被认为源于标记物在骨性标志点上放置位置的差异，以及用于评估关节角度的具体工具不同。标记物位置的微小差异都可能显著改变最终测得的角度值。相比之下，时空参数测量具有更高的可靠性（范围为69%–97%），尤其是在采用纸笔结合秒表的方法进行步态评估时。²⁰

近几十年来技术的进步显著改变了医疗保健的实践方式。随着智能手机的出现以及互联网、在线研究文章和其他电子资源的普及，临床医生可以随时随地更便捷地获取这些资源。Martin 等 报道称：“智能手机在临床实践、医学教育和科研中的普遍使用正在不断增加。”²¹ 在这项研究中，超过50%的35岁以下医生表示已在临床实践中使用智能手机。这一趋势在2009年进一步上升，当时发现美国有64%的医生在临床工作中使用智能手机。曼哈顿评论（Manhattan Review）的研究进一步预测，到2012年，将有81%的医生和医疗临床工作者在临床实践中应用智能手机。²² 尽管此后尚未开展进一步研究以确认这一上升趋势是否持续，但考虑到医疗领域已知的技术应用情况，可以合理推断智能手机平台在临床实践中的使用将变得更加普遍。

目前，智能手机应用程序在物理治疗实践中的应用尚未明确建立。迄今为止，尚无研究评估物理治疗师使用智能手机视频分析应用程序的情况。然而，个别物理治疗师已在门诊骨科环境中将多种智能手机应用程序作为突破性的辅助工具，用于康复和训练不同项目的运动员。目前也有可用于测量关节角度的智能手机应用程序，其中部分已得到验证^23,24。根据经验性证据，个别治疗师已开始在智能手机上使用各种分析应用程序，为患者提供视觉反馈，并更便捷地分解患者步态周期中可能存在的缺陷环节。然而，这些测量方法的有效性仍不明确。现有针对此类智能手机视频分析应用程序的有限研究，主要集中于验证运动学步态参数（特别是额状面的踝、膝和髋关节角度）²⁵，以及设备的评估者间信度²⁶。迄今为止，尚无研究验证智能手机视频分析应用程序在矢状面记录步态运动学的能力，而矢状面分析是临床步态分析中最常见的检查平面。

本研究旨在检验智能手机应用程序记录的运动学参数与三维运动捕捉系统在矢状面内记录的参数之间的同时效度，并进行比较。我们预测，智能手机应用程序记录的参数与三维运动捕捉系统记录的参数之间无显著差异。次要目的是检验智能手机摄像头相对于受试者的两种不同放置距离（近距2米；远距4米）是否会导致测量结果出现显著差异。本研究的最终目的是制定一项利用智能手机应用程序进行临床视频步态分析的方案。

方案

本方案已获得韦恩州立大学机构审查委员会的批准。

1. 实验准备

1. 将摄像头放置在能够完整捕捉6米步行道的位置。使用总共4个三维运动捕捉摄像头来记录在6米步行道上的行走过程。
   1. 将每个摄像头分别置于6米步行道的4个角落。调整每个摄像头的方向，使其位于步行道对角线两端并相对而视。
2. 采集每位受试者的身高、体重和腿长数据。
   1. 以千克为单位测量质量。
   2. 使用卷尺测量双侧大腿大转子至内踝之间的距离作为腿长（单位：米）。
   3. 测量身高（单位：米）时，让受试者赤脚站立在固定于墙面的卷尺旁，并在其头顶上方水平放置一把直尺，通过读取墙面卷尺上的刻度获得身高数值。
3. 使用智能手机支架转接件将智能手机固定在三脚架上。将三脚架置于距离步行道中心2米或4米处，且与步行道垂直。若进行验证性研究，应随机化三脚架的放置位置。
4. 在受试者双侧髂前上棘（ASIS）、大腿上1/3处、小腿上1/3处以及足背部位，分别放置由3个智能标记组成的标记簇。在左右髂后上棘之间的中线位置放置单个智能标记。
   1. 使用维可牢尼龙搭扣带或双面胶带固定智能标记。大腿和小腿的标记需在额状面内牢固固定。
5. 在双侧股骨内、外侧髁，内、外踝以及第一和第二足趾之间的趾蹼处贴上标记骨性解剖标志的贴纸，用于三维运动捕捉系统的标定。
   注意：标定程序因各实验室所使用的三维运动捕捉设备和软件不同而有所差异。
6. 关于标定程序，请参考所使用的三维运动捕捉设备和/或数据分析软件制造商提供的操作手册。本研究中采用的方法是使用带有智能标记的仪器化"探针"，来注册此前所贴标记贴纸的三维空间位置。

2. 实验

1. 调整智能手机相机镜头的高度，以仅捕捉受试者的下半身（以髂前上棘作为上界）或上半身与下半身（以肩峰作为上界）。测量从地面到相机镜头的高度，单位为米。
2. 为受试者提供一次练习试验。由一名研究人员操作智能手机，另一名研究人员操作控制三维运动捕捉系统的计算机。使用编号纸张在智能手机录像中标注试验序号。
3. 打开智能手机应用程序。按下屏幕底部中央的红色 "record" 按钮开始录像（当手机处于竖直方向时）。
   注意：如果智能手机已放置在三脚架上，该按钮将出现在手机右侧中间位置，靠近智能手机的主按钮附近。
4. 指导受试者以正常步速行走，并注视对面墙上标记，以帮助其沿直线行走。将智能手机平行于步行路径放置，以捕捉受试者的侧面轮廓。让受试者穿过步行路径起始端两侧设置的前两台三维运动捕捉相机，并朝向步行路径末端两侧设置的另外两台三维运动捕捉相机行走。
   1. 每次试验中，为每位受试者提供倒计时以开始（3、2、1，开始）和结束（3、2、1，停止）试验。
5. 当受试者完成6米行走距离后，再次点击红色 "record" 按钮，结束本次行走试验的录像。
6. 每次试验后检查所有标记点的位置。若标记点位置发生偏移，则返回步骤1.6，根据新的标记点位置重新校准三维运动捕捉系统。
7. 让受试者在步骤2.1中的每个相机距离下完成3次试验。
8. 将装有智能手机的三脚架移至第二个距离位置。让受试者重新站在步行路径的中点位置。按照步骤2.2至2.5的说明进行操作。
9. 在移除智能标记前，保存并核对三维运动捕捉记录和智能手机录像。

3. 数据分析

1. 按照软件/制造商的说明计算膝关节角度。手动记录步态周期中足跟触地和足尖离地阶段屏幕上显示的膝关节角度。
2. 由两名研究人员组成的团队共同完成智能手机录像的分析，以确定足跟触地和足尖离地事件的时刻以及膝关节角度测量的标记点，两人需达成一致。使用触控笔以提高标记点定位的准确性。以下步骤由两名研究人员共同完成。
3. 要查看刚刚录制的试验视频，请在屏幕左下角（竖屏方向）选择视频缩略图。
4. 使用屏幕底部的滚动条，选择受试者处于最接近足跟触地或足尖离地（以所需变量为准）且位于屏幕中央的帧。
5. 要插入角度，请点击屏幕右上方白色轮廓的铅笔图标。
6. 在下拉菜单中选择第二个选项“角度”。
7. 选择一种偏好的颜色和角度标记工具。请注意，每次只能测量一个角度。本方案中测量的角度仅为矢状面上的膝关节角度。
8. 在屏幕上任意位置滑动或轻触触控笔以插入角度。
9. 将角度的中心置于膝关节（股骨外侧髁），两条矢量分别沿股骨向上和沿腓骨外踝向下延伸。
10. 如有需要，可在屏幕中央用两根手指靠拢后缓慢分开，以"放大"图像。
    注意：当角度位置确定后，工具将自动计算该帧下的膝关节角度。
11. 如需识别其他足尖离地或足跟触地阶段的膝关节角度，请重复步骤 3.4 至 3.10。

4. 临床方案

1. 使用卷尺和标记笔/胶带测量并标出一条6米长的步行路径。
2. 将智能手机放置在三脚架上，使其平行于6米步行路径的中心，并靠近该中心。
3. 将三脚架置于距离步行路径中心2米处以拍摄下肢，或置于4米处以拍摄躯干和下肢。所有相机位置仅允许采集矢状面运动学数据。
4. 使用以下公式计算智能手机相机镜头距地面的高度：
   仅采集下肢时的近端相机配置（2米）
   相机镜头高度 = (0.87 × 患者参考下肢长度（米）) - 0.12
   同时采集下肢和躯干时的远端相机配置（4米）
   相机镜头高度 = 患者参考下肢长度（米） - 0.23
5. 重复第2至第3步，使用智能手机应用程序记录并分析数据。

结果

所有32名受试者均完成了6次行走试验；然而，由于技术问题导致标记点可见性差，其中6名受试者的数据未被纳入数据分析。膝关节角度的绝对测量误差在足尖离地事件期间最小（3.12 ± 5.44度），低于足跟触地时（5.81 ± 5.26度）（表1b）。智能手机应用程序与三维运动捕捉系统在膝关节角度测量值之间均无统计学上的显著一致性（P > 0.05）。两种摄像机位置（2.0 m和4.0 m）之间的绝对测量误差差异亦无统计学意义（P > 0.05）。受试者下肢长度可解释远距离（4.0 m）智能手机摄像机放置高度40.4%的变异（P < 0.0001），以及近距离（2.0 m）50%的变异（P < 0.0001）。

组内相关系数（ICC）(2, k) 分析显示，与三维捕捉系统相比，智能手机应用程序的测量值在“脚趾离地”阶段表现出较低至中等程度的一致性。表 1a）。在近处和远处距离的 Toe Off...

讨论

本项验证研究的目的是确定一款可免费获取的智能手机应用程序的有效性，以便在临床环境中将其作为客观且经济高效的方法，利用智能手机技术进行运动学步态分析。目前已有的针对使用智能手机应用程序进行运动学测量的验证研究较为有限，且尚未评估步态过程中矢状面内的动态运动学参数。本验证研究是首个考察使用智能手机在矢状面内测量膝关节运动学参数的研究。此外，本研究也是目前已知的首个开发出可在临床环境中复制的、基于智能手机应用程序进行矢状面运动学步态分析方案的研究。

根据结果，三维运动捕捉系统与智能手机应用程序在膝关节角度测量上存在显著差异，这是意料之中的。与三维运动捕捉系统的性能相比，智能手机所获得测量值的精度有限。这种有限的精度取决于研究进行时特定设备所具备的技术参数。随着技术的不断进步，智能手机平台可能会实现更高的捕捉速率。在可用的智能手机平台上，通过慢动作视频回放进行分析以及在动态画面中截取静态图像的能力，也可能提高运动学分析的精度。诸如高清视频录制、慢动作捕捉、变焦和对焦质量等功能的引入，有望大幅提升对肢体运动的分析能力，同时避免目标步态时刻的图像失真。尽管测量精度影响了膝关节角度的测量结果，但...

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
Hudl 技术应用程序	Hudl	在线应用程序	可从安卓/苹果商店免费下载的应用程序
Optotrak Certus 三维运动捕捉系统	Northern Digital 公司	Optotrak Certus 系统	http://www.ndigital.com/msci/products/optotrak-certus/
智能手机	Apple	iPhone 5	www.apple.com