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。这些结果随后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、大量的空间、标记物和时间。
另一方面，基于视频的无标记步态分析系统的测量结果不准确。研究人员现在已经将基于RGB相机的姿态估计和惯性测量单元传感器结合起来，以改进现有的步态分析系统。这大大减少了过程中的错误。
对于步态障碍(即行走ー或步态ー模式不正常)的患者，评估步速、步幅和关节运动学至关重要。测量一段时间内的步态参数对于确定治疗效果、预测老年人跌倒风险和计划物理治疗至关重要。
在这方面，基于光电标记的三维运动捕捉(3DMC)ー一种步态分析工具ー可以精确测量步态指标。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 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，可以在没有反射标记的情况下测量步态。但这些都有自己的缺点。
基于IMU的系统需要将许多IMU传感器连接到人体段，从而降低了其可行性，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教授以及日本广岛县立大学的Koji Shimatani教授组成的研究小组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。
“我们将来自连接到鞋子的小型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相机捕获步态获得的，”该研究的第一作者Yamamoto博士解释说。在 12 年 21 月 2022 日发表在《科学报告》第 <> 卷上的最新文章中，研究人员详细介绍了这种方法以及他们用它取得的结果。
该团队使用OpenPose(OP)的基于单个RGB相机的姿势估计和脚部的IMU传感器来测量21名23至<>岁的健康成年男性在各种步态条件下的踝关节运动学，他们没有任何身体活动限制。
仅使用OP以及OP和IMU的组合测量来记录参与者在四种步态条件下具有不同步速和足部进展角的步态参数和下肢关节角度。后者是该团队提出的新方法。将这些技术的结果与使用当前黄金标准3DMC的步态分析进行比较。
所提出的组合方法可以测量矢状面(将身体分为左右两部分)的步态参数和下肢关节角度。此外，在所有4种步态条件下，组合法计算的踝关节角峰绝对误差均低于单独OP。这是步态分析的一项重大发展。
“我们的方法有可能不仅用于医学和福利，还可用于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集成将人体动作准确投影到化身上，”Yamamoto博士指出。通过进一步的研究，这种方法可以适应临床环境和更大的人群。