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Os sistemas de análise de marcha medem certas métricas para fornecer seus resultados. Esses resultados direcionam o tratamento clínico para a correção da marcha. No entanto, a análise detalhada da marcha requer equipamentos caros e muito espaço, marcadores e tempo. As medições de sistemas de análise de marcha baseados em vídeo sem marcadores, por outro lado, são imprecisas. Para melhorar os sistemas existentes, os pesquisadores agora combinaram a estimativa de pose baseada em câmera RGB e um sensor de unidade de medição inercial para análise de marcha. Isso reduz significativamente os erros no processo.
Em pessoas com deficiências de marcha (ou seja, um padrão de caminhada – ou marcha – que não é normal), avaliar a velocidade da marcha, o comprimento do passo e a cinemática articular são essenciais. A medição dos parâmetros da marcha durante um período de tempo é fundamental para determinar os efeitos do tratamento, prever o risco de queda em indivíduos idosos e planejar tratamentos de fisioterapia. A este respeito, a captura de movimento tridimensional baseada em marcadores optoeletrônicos (3DMC) – uma ferramenta de análise de marcha – pode medir com precisão as métricas de marcha. No entanto, as restrições econômicas e de tempo, juntamente com os requisitos de um grande espaço, equipamentos extensos e experiência técnica tornam o 3DMC impraticável em ambientes clínicos. Métodos alternativos incluem sistemas de captura de movimento baseados em unidade de medição inercial (IMU) e métodos baseados em câmera RGB, que podem medir a marcha sem marcadores reflexivos quando equipados com sensores de profundidade. Mas estes têm suas próprias desvantagens. Os sistemas baseados em IMU exigem que muitos sensores IMU sejam conectados a segmentos do corpo humano, reduzindo sua viabilidade e, em comparação com os sistemas 3DMC optoeletrônicos, os métodos baseados em câmeras RGB são menos precisos na medição de parâmetros cinemáticos, como os ângulos das articulações dos membros inferiores.
Portanto, sistemas de análise de marcha aprimorados são necessários.
Para esse fim, uma equipe de pesquisadores composta pelo Dr. Masataka Yamamoto, Sr. Yuto Ishige e o professor Hiroshi Takemura da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Ciências de Tóquio e o professor Koji Shimatani da Universidade da Prefeitura de Hiroshima, Japão, desenvolveram um método simples e preciso de fusão de sensores para uma análise precisa da marcha. “Combinamos informações de um pequeno sensor IMU acoplado ao sapato com informações estimadas sobre os ossos e articulações do membro inferior, obtidas pela captura da marcha de uma única câmera RGB”, explica o Dr. Yamamoto, principal autor do estudo. Em um artigo recente publicado no Volume 12 do Scientific Reports em 21 de outubro de 2022, os pesquisadores detalharam esse método e os resultados que alcançaram com ele.
A equipe usou uma única estimativa de pose baseada em câmera RGB por OpenPose (OP) e um sensor IMU no pé para medir a cinemática da articulação do tornozelo sob várias condições de marcha para dezesseis homens adultos saudáveis entre 21 e 23 anos de idade que não tinham nenhuma limitação de atividade física. Os parâmetros de marcha dos participantes e os ângulos das articulações dos membros inferiores durante quatro condições de marcha com velocidade de marcha variável e ângulos de progressão do pé foram anotados usando apenas OP, bem como medições combinadas de OP e IMUs. Este último foi o novo método proposto pela equipe. Os resultados dessas técnicas foram comparados à análise da marcha usando 3DMC, o padrão ouro atual.
O método de combinação proposto poderia medir os parâmetros da marcha e os ângulos articulares dos membros inferiores no plano sagital (que divide o corpo em direito e esquerdo). Além disso, os erros absolutos médios dos ângulos máximos da articulação do tornozelo calculados pelo método de combinação foram significativamente menores em comparação com OP sozinho em todas as quatro condições de marcha. Este é um desenvolvimento significativo na análise da marcha. “Nosso método tem potencial para ser usado não em medicina e bem-estar, mas também para prever o declínio da função da marcha na área da saúde, para treinamento e avaliação de habilidades em academias e instalações esportivas e projeção precisa de movimentos humanos em um avatar, integrando-se com sistemas de realidade virtual”, observa o Dr. Yamamoto.
Com mais pesquisas, esse método pode ser adaptado para ambientes clínicos e um grupo demográfico maior.
Fonte da história:
Materiais fornecidos por Universidade de Ciências de Tóquio. Observação: o conteúdo pode ser editado quanto ao estilo e tamanho.
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