Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC (전자공학회논문지SC)

The Institute of Electronics and Information Engineers (대한전자공학회)
권호 표지

Development of Gait Analysis Algorithm for Hemiplegic Patients based on Accelerometry

가속도계를 이용한 편마비 환자의 보행 분석 알고리즘 개발

  • 이재영 (연세대학교 보건과학대학 의공학과) ;
  • 이경중 (연세대학교 보건과학대학 의공학) ;
  • 김영호 (연세대학교 보건과학대학 의공학) ;
  • 이성호 ((주) 바이오트론 연구) ;
  • 박시운 (국립재활병원 재활의학과)
  • Published : 2004.07.01
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Abstract

In this paper, we have developed a portable acceleration measurement system to measure acceleration signals during walking and a gait analysis algorithm which can evaluate gait regularity and symmetry and estimate gait parameters automatically. Portable acceleration measurement system consists of a biaxial accelerometer, amplifiers, lowpass filter with cut-off frequency of 16Hz, one-chip microcontroller, EEPROM and RF(TX/RX) module. The algerian includes FFT analysis, filter processing and detection of main peaks. In order to develop the algorithm, eight hemiplegic patients for training set and the other eight hemiplegic patients for test set are participated in the experiment. Acceleration signals during 10m walking were measured at 60 samples/sec from a biaxial accelerometer mounted between L3 and L4 intervertebral area. The algorithm, detected foot contacts and classified right/left steps, and then calculated gait parameters based on these informations. Compared with video data and analysis by manual, algorithm showed good performance in detection of foot contacts and classification of right/left steps in test set perfectly. In the future, with improving the reliability and ability of the algerian so that calculate more gait Parameters accurately, this system and algerian could be used to evaluate improvement of walking ability in hemiplegic patients in clinical practice.

본 연구에서는 보행 가속도 신호를 측정할 수 있는 휴대용 무선 가속도 측정 시스템을 설계하고 편마비 환자로부터 획득된 데이터를 이용하여 보행 인자 계산과 보행의 규칙성 및 대칭성을 평가할 수 있는 보행 자동분석 알고리즘을 개발하였다. 휴대용 무선 가속도 측정 시스템은 2축 가속도계와 증폭기 및 16㎐ 저역 통과 필터로 구성된 아날로그 신호처리부(가속도 센서부)와 원칩 마이크로프로세서, EEPROM RF 송신부 및 수신부로 구성되어 있다. 보행 분석 알고리즘은 FFT 분석부, 필터 처리부 및 정점 검출부로 구성된다. 알고리즘 개발 및 평가를 위하여 8명의 편마비 환자가 실험군으로 또 다른 8명의 편마비 환자가 대조군으로 참여하였으며, 요추 3∼4번 위치에서 10m 동안의 보행 가속도 신호를 60㎐의 샘플링 주파수로 측정하였다. 보행자동분석 알고리즘에 의해 먼저 보행 구분점을 검출하고 좌우 발을 구분하였으며, 이 정보를 이용하여 보행 인자들을 계산하였다. 비디오 데이터와 보행 가속도 신호를 직접 관찰하여 얻은 정보와 비교하여 알고리즘의 성능을 평가한 결과 보행 구분점이 모두 정확히 검출되었으며 좌우 발 또한 모두 구분되었다. 향후 알고리즘의 신뢰성과 더 많은 보행 인자들을 계산할 수 있도록 성능을 향상시킴으로써 임상에서 편마비 환자의 재활치료 성과를 평가하는데 사용될 수 있을 것이다.

Keywords

References

  1. Masaki Sekine, Yoshiyuki Abe, Mitsuyoshi Sekimoto, Yuji Higashi, Toshiro Fujimoto, Toshiyo Tamura, Yasuhiro Fukui, 'Assessment of gait parameter in hemiplegic patients by accelerometry', Proceedings of the 22nd Annual EMBS International Conference, pp. 1879-1882, Chicago IL, USA, July 2000
  2. Esquenazi A., Talaty M., 'Gait analysis: Technology and clinical applications', Physical Medicine & Rehabilitation, R.L. Braddom, Editor, Saunders: Philadelphia, pp. 93-108, 2000
  3. Medved, Vladimir., Measurement of Human Locomotion, CRC Press LLC, p. 9, 2001
  4. Morris, J. R. W., 'Accelerometry - A Technique for the Measurement of Human Body Move ments', J Biomech, Vol. 6, pp. 729-736, 1973 https://doi.org/10.1016/0021-9290(73)90029-8
  5. R. Moe-Nilssen, 'A new method for evaluating motor control in gait under real-life environmental conditions. Part 1: The instrument', Clin Biomech, vol. 13, pp. 320-327, 1998 https://doi.org/10.1016/S0268-0033(98)00089-8
  6. R. Moe-Nilssen, 'A new method for evaluating motor control in gait under real-life environmental conditions. Part 2: Gait analysis', Clin Biomech, vol. 13, pp. 328-335, 1998 https://doi.org/10.1016/S0268-0033(98)00090-4
  7. Marius Henriksen, H. Lund, R. Moe-Nilssen, H. Bliddal, B. Danneskiod-Samsoe, 'Test-retest reli ability of trunk accelerometric gait analysis', Gait & Posture, Vol. 19, No. 3, pp. 288-297, 2004 https://doi.org/10.1016/S0966-6362(03)00069-9
  8. M. Sekine, M. Akay, T. Tamura, S. C. Agner, Y. Higashi, T. Fujimoto, 'Fractal dynamics of body motion during walking in poststroke hemiplegic patients', Proceedings of the Second Joint EMBS/BMES Conference, pp. 9-10, Houston, TX, USA, October, 2002 https://doi.org/10.1109/IEMBS.2002.1134336
  9. Avril Mansfield, Gerard M. Lyons, 'The use of accelerometry to detect heel contact events for use as a sensor in FES assisted walking', Medical Engineering & Physics, Vol. 25, No. 10, pp. 879-885, 2003 https://doi.org/10.1016/S1350-4533(03)00116-4
  10. B. Auvinet, G. Berrut, C. Touzard, L. Moutel, N. Collet, D. Chaleil, B.Barrey, 'Reference data for normal subjects obtained with an accelerometric device', Gait & Posture, vol. 16, pp. 124-134, 2002 https://doi.org/10.1016/S0966-6362(01)00203-X
  11. D. Villanueva, A. Trujillo, E. Fermon, E. Cardiel, Pablo-Ro. Hedz, 'Method for monitoring accele ration of the trunk during gait', Proceedings of the Second Joint EMBS/BMES Conference, pp. 1758-1759, Houston, TX, USA, October, 2002