March 14th, 2017
Questo manoscritto descrive il metodo per testare la validità concorrente delle misure cinematiche registrate dall'applicazione per smartphone rispetto a un sistema di motion capture 3D sul piano sagittale. Questo protocollo consentirà ai medici di configurare gli smartphone per l'acquisizione video del movimento umano.
L'obiettivo generale di questo studio è testare la validità concomitante delle misure cinematiche registrate dall'applicazione per smartphone e confrontarle con le misure registrate da un sistema di motion capture 3D, al fine di sviluppare un protocollo clinico valido. Questo protocollo clinico è stato sviluppato in modo che lo smartphone possa essere utilizzato per catturare il movimento umano e fornire misurazioni cinematiche valide, utilizzando una configurazione semplice e intuitiva. Il vantaggio principale di questa tecnica è che lo smartphone può essere installato in una clinica o a casa di un paziente, per l'analisi video del movimento umano.
La dimostrazione visiva di questo metodo è fondamentale, perché i medici possono seguire il protocollo clinico passo dopo passo, al fine di ottenere misure valide della cinematica degli arti inferiori. A dimostrare la procedura saranno gli studenti laureati, che sono coautori dello studio. Inizia misurando e delimitando una passerella di sei metri, usando metro a nastro e nastro adesivo.
Quindi posiziona quattro telecamere 3D per il motion capture ai quattro angoli della passerella di sei metri, per registrare la camminata in quest'area. Orientare ciascuna delle telecamere alle estremità diagonali della passerella in modo che siano una di fronte all'altra. Successivamente, accompagna il partecipante nell'area di test e raccogli il peso e la lunghezza delle gambe, dal grande trocantere ai malleoli mediali di entrambe le gambe con un metro a nastro.
Quindi misura l'altezza facendo stare il partecipante a piedi nudi accanto a un metro a nastro, attaccato al muro. Posiziona un righello sopra la testa del partecipante per leggere la misura dal metro a nastro adesivo al muro. Monta lo smartphone su un treppiede, utilizzando una clip adattatore per tenere lo smartphone.
Posizionare il treppiede perpendicolarmente al centro della passerella, a 2,0 metri di distanza dalla prima prova impostata. Si noti che il treppiede deve essere posizionato a 4,0 metri di distanza per la seconda serie di prove. Quindi calcola l'altezza dal pavimento all'obiettivo della telecamera in metri per ogni configurazione, utilizzando la lunghezza delle gambe del paziente.
La posizione della telecamera da vicino, due metri, serve per registrare e analizzare solo il movimento degli arti inferiori, mentre la distanza da lontano copre sia gli arti inferiori che il tronco. Successivamente, posiziona gruppi di tre pennarelli intelligenti con cinghie in velcro sulla cresta iliaca anteriore superiore bilaterale o ASIS, un terzo superiore dell'aspetto laterale delle cosce, un terzo superiore dell'aspetto laterale dei polpacci e il dorso di entrambi i piedi. Posiziona un singolo marcatore intelligente sulla linea mediana tra le spine iliache posteriori superiori destra e sinistra.
Posizionare adesivi che indichino i punti di riferimento ossei dei condili femorali mediali e laterali bilaterali, dei malleoli mediali e laterali e dello spazio palmato tra il primo e il secondo dito del piede per la calibrazione del sistema di motion capture 3D. Infine, calibrare l'apparecchiatura utilizzando una bacchetta strumentata con pennarelli intelligenti su di essa, per registrare la posizione 3D degli adesivi. Per iniziare, chiedi a un investigatore di utilizzare lo smartphone e all'altro di utilizzare il computer che controlla il sistema di motion capture 3D.
Chiedi al partecipante di completare una prova pratica. Quindi, apri l'applicazione per smartphone e premi il pulsante di registrazione rosso in basso al centro dello schermo per iniziare la registrazione. Utilizzare carta numerata per indicare il numero di prova sulla registrazione dello smartphone.
Quindi, istruisci il partecipante a camminare al suo ritmo normale e a concentrarsi su un indicatore posizionato sulla parete opposta per aiutare a camminare in linea retta. Dai al partecipante un conto alla rovescia per iniziare dicendo tre, due, uno, via. Quindi, chiedi al partecipante di attraversare le prime due telecamere di motion capture 3D posizionate all'inizio della passerella su entrambi i lati e di camminare verso altre due telecamere posizionate all'altra estremità della passerella su entrambi i lati.
Dopo che il soggetto ha finito di percorrere la distanza di sei metri, conto alla rovescia per la fine della prova dicendo tre, due, uno, stop. Quindi premere ancora una volta il pulsante rosso di registrazione per interrompere la registrazione della prova di camminata. Controlla la posizione di tutti i marcatori dopo ogni prova.
Quindi, sposta il treppiede con lo smartphone alla seconda distanza di quattro metri di distanza per catturare la parte superiore e inferiore del corpo. Chiedi al partecipante di stare in piedi sul punto centrale della passerella, quindi inizia a camminare nello stesso modo di prima. Infine, salva e verifica le registrazioni di motion capture 3D e le registrazioni dello smartphone.
Quindi rimuovi gli indicatori intelligenti. Inizia registrando manualmente l'angolo del ginocchio che viene visualizzato sullo schermo nelle fasi di appoggio del tallone e di stacco della punta del ciclo del passo. Quindi, completa l'analisi delle registrazioni degli smartphone per gli eventi di impatto del tallone e di stacco.
Utilizzare lo stilo per una maggiore precisione del posizionamento dei punti di riferimento per le misurazioni dell'angolo del ginocchio. Quindi, visualizza ciò che è stato appena registrato selezionando il quadrato del video nell'angolo in basso a sinistra dello schermo. Utilizzare la barra di scorrimento alla base dello schermo per selezionare l'inquadratura in cui il soggetto è più vicino all'appoggio del tallone o allo stacco della punta al centro dello schermo.
Quindi, per inserire l'angolo, tocca l'icona della matita bianca nella parte in alto a destra dello schermo. Seleziona l'opzione dell'angolo nel menu a discesa. Scegli un colore preferito e l'indicatore dell'angolo.
Fai scorrere o tocca lo stilo in un punto qualsiasi dello schermo per far cadere l'angolo. Infine, posizionare il centro dell'angolo sull'articolazione del ginocchio, con i vettori che raggiungono l'alto lungo il femore e verso il basso verso i malleoli laterali. Se necessario, ingrandisci posizionando due dita vicine al centro dello schermo e allontanandole lentamente l'una dall'altra.
Sulla base dei risultati, c'è stata una differenza significativa tra le misurazioni dell'angolo da parte del sistema di motion capture 3D e l'applicazione per smartphone. I grafici per le distanze di 4,0 metri e 2,0 metri hanno visualizzato dati più sparsi intorno alla linea di differenza media al centro. Ciò indica che la posizione della telecamera non ha contribuito agli errori nelle misurazioni.
Durante il tentativo di protocollo clinico per l'analisi del movimento video dello smartphone, è importante ricordare che la telecamera deve essere posizionata alla distanza impostata e l'altezza della telecamera è determinata dalla lunghezza della gamba dell'individuo.
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Questo studio testa la validità concomitante delle misure cinematiche registrate da un'applicazione per smartphone rispetto a un sistema di acquisizione del movimento 3D. Il protocollo sviluppato consente ai clinici di catturare efficacemente il movimento umano utilizzando gli smartphone.
Smartphone-based movement analysis offers a low-cost, accessible method for preliminary gait assessment in early discovery and translational research. By validating smartphone kinematic outputs against 3D motion capture, the study supports mechanistic de-risking in preclinical models where resource-intensive systems are impractical. This approach enables scalable, reproducible phenotyping for target validation in neuromuscular or mobility-related therapeutic areas.
The method fits within early discovery to lead identification workflows, where locomotor function serves as a phenotypic readout for target engagement or pathway modulation.