Wideoanaliza ruchu za pomocą smartfonów (ViMAS): badanie pilotażowe
March 14th, 2017
Ten manuskrypt opisuje metodę testowania równoczesnej ważności pomiarów kinematycznych zarejestrowanych przez aplikację na smartfony w porównaniu z systemem przechwytywania ruchu 3D w płaszczyźnie strzałkowej. Protokół ten umożliwi lekarzom skonfigurowanie smartfonów do rejestrowania ruchu człowieka.
Ogólnym celem tego badania jest przetestowanie jednoczesnej trafności pomiarów kinematycznych zarejestrowanych przez aplikację na smartfony i porównanie ich z pomiarami zarejestrowanymi przez system przechwytywania ruchu 3D, w celu opracowania ważnego protokołu klinicznego. Ten protokół kliniczny został opracowany tak, aby smartfon mógł być używany do rejestrowania ruchów człowieka i dostarczania prawidłowych pomiarów kinematycznych przy użyciu prostej i przyjaznej dla użytkownika konfiguracji. Główną zaletą tej techniki jest to, że smartfon można skonfigurować w klinice lub domu pacjenta do wideoanalizy ruchu człowieka.
Wizualna demonstracja tej metody ma kluczowe znaczenie, ponieważ klinicyści mogą postępować zgodnie z protokołem klinicznym krok po kroku, aby uzyskać prawidłowe pomiary kinematyki kończyn dolnych. Demonstracją procedury będą doktoranci, którzy są współautorami badania. Zacznij od zmierzenia i oznaczenia sześciometrowego chodnika za pomocą taśmy mierniczej i taśmy klejącej.
Następnie umieść cztery kamery do przechwytywania ruchu 3D w czterech rogach sześciometrowego chodnika, aby nagrać chodzenie w tym obszarze. Ustaw każdą z kamer na ukośnych końcach chodnika tak, aby była zwrócona do siebie. Następnie odprowadź uczestnika do obszaru testowego i zbierz wagę i długość nóg, od krętarza większego do kostki przyśrodkowej obu nóg za pomocą taśmy mierniczej.
Następnie zmierz wzrost, prosząc uczestnika o stanie boso obok taśmy mierniczej, przymocowanej do ściany. Umieść linijkę na czubku głowy uczestnika, aby odczytać pomiar z taśmy mierniczej przyklejonej do ściany. Zamontuj smartfon na statywie, używając klipsa adaptera do trzymania smartfona.
Umieść statyw prostopadle do środka chodnika, w odległości 2.0 metrów od pierwszej ustawionej próby. Należy pamiętać, że statyw powinien być umieszczony w odległości 4.0 metrów w przypadku drugiego zestawu prób. Następnie oblicz wysokość od podłogi do obiektywu kamery w metrach dla każdej konfiguracji, korzystając z długości nogi pacjenta.
Bliska pozycja kamery, dwa metry, służy tylko do rejestrowania i analizowania ruchu kończyn dolnych, podczas gdy dalsza odległość obejmuje zarówno kończynę dolną, jak i tułów. Następnie umieść klastry trzech inteligentnych markerów z paskami na rzepy na obustronnym przednim górnym grzebieniu biodrowym lub ASIS, górnej jednej trzeciej bocznej części ud, górnej jednej trzeciej bocznej części łydek i grzbiecie obu stóp. Umieść pojedynczy inteligentny znacznik na linii środkowej między prawym i lewym tylnym górnym kolcem biodrowym.
Umieść naklejki wskazujące kostne punkty orientacyjne obustronnych przyśrodkowych i bocznych kłykci kości udowej, kostki przyśrodkowej i bocznej oraz błoniastej przestrzeni między pierwszym a drugim palcem w celu kalibracji systemu przechwytywania ruchu 3D. Na koniec skalibruj sprzęt za pomocą oprzyrządowanej różdżki z inteligentnymi znacznikami, aby zarejestrować lokalizację 3D naklejek. Na początek niech jeden śledczy obsługuje smartfon, a drugi komputer sterujący systemem przechwytywania ruchu 3D.
Poproś uczestnika o wykonanie próby próbnej. Następnie otwórz aplikację na smartfona i naciśnij czerwony przycisk nagrywania w dolnej środkowej części ekranu, aby rozpocząć nagrywanie. Użyj ponumerowanego papieru, aby wskazać numer badania na nagraniu ze smartfona.
Następnie poinstruuj uczestnika, aby szedł w swoim normalnym tempie i skupił się na znaczniku umieszczonym na przeciwległej ścianie, aby pomóc w chodzeniu w linii prostej. Daj uczestnikowi odliczanie na początek, mówiąc trzy, dwa, jeden, idź. Następnie poproś uczestnika, aby przeszedł przez pierwsze dwie kamery przechwytywania ruchu 3D umieszczone na początku chodnika po obu stronach i podszedł do kolejnych dwóch kamer umieszczonych na drugim końcu chodnika po obu stronach.
Po tym, jak badany zakończy przechodzenie przez sześciometrowy dystans, odliczaj do końca próby, mówiąc trzy, dwa, jeden, stop. Następnie ponownie naciśnij czerwony przycisk nagrywania, aby zatrzymać nagrywanie próby chodzenia. Sprawdź wszystkie znaczniki pozycji po każdej próbie.
Następnie przesuń statyw ze smartfonem na drugą odległość oddaloną o cztery metry, aby uchwycić górną i dolną część ciała. Poproś uczestnika, aby stanął na środku chodnika, a następnie zaczął chodzić w taki sam sposób, jak wcześniej. Na koniec zapisz i zweryfikuj nagrania przechwytywania ruchu 3D i nagrania ze smartfona.
Następnie usuń inteligentne znaczniki. Zacznij od ręcznego zarejestrowania kąta kolana, który jest wyświetlany na ekranie podczas faz uderzenia piętą i palcami w cyklu chodu. Następnie zakończ analizę nagrań ze smartfona pod kątem uderzeń piętą i oderwania palców.
Użyj rysika, aby zwiększyć dokładność umieszczania punktów orientacyjnych podczas pomiarów kąta kolana. Następnie wyświetl, który właśnie został nagrany, wybierając kwadrat wideo w lewym dolnym rogu ekranu. Użyj paska przewijania u podstawy ekranu, aby wybrać klatkę, w której obiekt znajduje się najbliżej uderzenia piętą lub palcami na środku ekranu.
Następnie, aby zmniejszyć kąt, dotknij ikony białego ołówka konturowego w prawym górnym rogu ekranu. Wybierz opcję kąta z menu rozwijanego. Wybierz preferowany kolor i znacznik kąta.
Przesuń lub dotknij rysika w dowolnym miejscu na ekranie, aby zmniejszyć kąt. Na koniec umieść środek kąta na stawie kolanowym, z wektorami sięgającymi w górę wzdłuż kości udowej i w dół w kierunku kostki bocznej. W razie potrzeby powiększ obraz, umieszczając dwa palce blisko siebie na środku ekranu i powoli odsuwając je od siebie.
Na podstawie uzyskanych wyników stwierdzono istotną różnicę między pomiarami kąta przez system przechwytywania ruchu 3D a aplikację na smartfony. Na wykresach odległości 4,0 metra i odległości 2,0 metra były wyświetlane dane, które są bardziej rozproszone wokół linii średniej różnicy w środku. Oznacza to, że pozycja kamery nie przyczyniła się do błędów w pomiarach.
Próbując opracować protokół kliniczny do analizy ruchu wideo za pomocą smartfona, należy pamiętać, że kamera musi być umieszczona w ustalonej odległości, a wysokość kamery zależy od długości nóg danej osoby.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Przegląd
To badanie testuje bieżącą ważność pomiarów kinematycznych rejestrowanych przez aplikację na smartfonie w porównaniu z systemem 3D do rejestracji ruchu. Opracowany protokół pozwala klinicystom na efektywne rejestrowanie ruchu ludzkiego za pomocą smartfonów.
Kluczowe elementy badania
Dziedzina nauki
- Biomechanika
- Rozwój protokołu klinicznego
- Analiza ruchu ludzkiego
Tło
- Smartfony mogą być wykorzystywane do analizy wideo ruchu ludzkiego.
- Systemy 3D do rejestracji ruchu są standardem złotym w pomiarach kinematycznych.
- Walidacja aplikacji na smartfonie może poprawić praktyki kliniczne.
- Demonstracje wizualne są niezbędne do efektywnej implementacji.
Cel badania
- Ustanowienie ważnego protokołu klinicznego do pomiaru kinematyki kończyn dolnych.
- Porównanie danych z aplikacji na smartfonie z tradycyjnymi danymi z rejestracji ruchu.
- Ułatwienie łatwego ustawienia dla klinicystów w różnych środowiskach.
Stosowane metody
- Pomiar sześciometrowego toru za pomocą taśmy mierniczej.
- Rejestracja wideo ruchu ludzkiego za pomocą smartfonu.
- Krok po kroku protokół do naśladowania przez klinicystów.
- Demonstracja procedury przez absolwentów będących współautorami.
Główne wyniki
- Ustanowienie niezawodnej metody rejestracji danych kinematycznych.
- Walidacja aplikacji na smartfonie w porównaniu z rejestracją 3D.
- Poprawa dostępności dla klinicystów do przeprowadzania analizy ruchu.
- Pozytywne opinie dotyczące użyteczności ustawienia smartfonu.
Wnioski
- Aplikacja na smartfonie może zapewnić ważne pomiary kinematyczne.
- Ta metoda poprawia wykonalność analizy ruchu w środowiskach klinicznych.
- Przyszłe badania mogą rozszerzyć ten protokół na szersze zastosowania.
Często zadawane pytania
Executive Industry Relevance
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.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of locomotor phenotypes to support target hypothesis testing in disease models affecting gait or mobility.
- Operational Value: Provides a standardized, low-barrier system for initial functional screening before committing to complex motion capture.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates quantitative, sagittal-plane knee angle data at heel strike and toe off for assay readiness in movement-based screening.
- Operational Value: Supports assay standardization through protocolized smartphone setup, tripod positioning, and marker placement.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Facilitates translational continuity by aligning preclinical locomotor outcomes with clinically measurable kinematic endpoints.
- Operational Value: Enables cross-site reproducibility in multicenter studies using ubiquitous smartphone technology.
Pipeline & Workflow Integration
The method fits within early discovery to lead identification workflows, where locomotor function serves as a phenotypic readout for target engagement or pathway modulation.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing of neuromuscular targets by quantifying gait deviations as functional biomarkers.
- Screening: Enables assay readiness through validated, repeatable video capture and angle measurement protocols.
- Analytics: Provides kinematic readouts (knee angle at heel strike/toe off) that allow quantitative comparison across experimental conditions.
- Translational Research: Aligns preclinical gait assessments with clinical movement analysis, supporting biomarker continuity.
- Enterprise Reuse: Positions smartphone-based analysis as a reusable, decentralized capability for distributed research teams.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target validation by reducing ambiguity in locomotor phenotyping.
- Operational Value: Enhances reproducibility and scalability through standardized setup and minimal equipment requirements.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by enabling early, cost-effective assessment of functional target modulation.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization of targets based on measurable effects on movement endpoints.
Implementation Considerations
- Requires training in marker placement, smartphone tripod setup, and gait event identification (heel strike/toe off).
- Needs a tripod, adapter clip, and smartphone with compatible kinematic analysis app.
- Demands standardization of walkway length, camera distance (2m or 4m), and height calibration based on leg length.
- Must account for lower-extremity focus at near distance and trunk inclusion at far distance when designing studies.
- Limited to sagittal-plane knee angle measurement; upper extremity and trunk analysis require further validation.
