Mejora de la precisión del análisis de la marcha sin marcadores

En las personas con discapacidades de la marcha (es decir, un patrón de marcha, o marcha, que no es normal), es esencial evaluar la velocidad de la marcha, la longitud de la zancada y la cinemática articular. La medición de los parámetros de la marcha durante un período de tiempo es fundamental para determinar los efectos del tratamiento, predecir el riesgo de caídas en personas mayores y planificar tratamientos de fisioterapia. En este sentido, la captura de movimiento tridimensional basada en marcadores optoelectrónicos (3DMC), una herramienta de análisis de la marcha, puede medir con precisión las métricas de la marcha.

Sin embargo, las limitaciones económicas y de tiempo, junto con los requisitos de un gran espacio, un amplio equipo y experiencia técnica, hacen que 3DMC sea poco práctico en entornos clínicos. Los métodos alternativos incluyen sistemas de captura de movimiento basados ​​en unidades de medición inercial (IMU) y métodos basados ​​en cámaras RGB, que pueden medir la marcha sin marcadores reflectantes cuando están equipados con sensores de profundidad. Pero estos tienen sus propios inconvenientes.

Los sistemas basados ​​en IMU requieren la conexión de muchos sensores IMU a los segmentos del cuerpo humano, lo que reduce su viabilidad y, en comparación con los sistemas optoelectrónicos 3DMC, los métodos basados ​​en cámaras RGB son menos precisos en la medición de parámetros cinemáticos, como los ángulos de las articulaciones de las extremidades inferiores.

Por lo tanto, se necesitan mejores sistemas de análisis de la marcha.

Con este fin, un equipo de investigadores integrado por el Dr. Masataka Yamamoto, el Sr. Yuto Ishige y el profesor Hiroshi Takemura de la Facultad de Ciencias y Tecnología de la Universidad de Ciencias de Tokio y el profesor Koji Shimatani de la Universidad de la Prefectura de Hiroshima, Japón, han desarrolló un método de fusión de sensores simple y preciso para un análisis preciso de la marcha.

«Combinamos la información de un pequeño sensor IMU conectado al zapato con información estimada sobre los huesos y las articulaciones de la extremidad inferior, obtenida al capturar la marcha de una sola cámara RGB», explica el Dr. Yamamoto, autor principal del estudio. En un artículo reciente publicado en Informes científicoslos investigadores han detallado este método y los resultados que lograron con él.

El equipo usó una estimación de pose basada en una cámara RGB única por OpenPose (OP) y un sensor IMU en el pie para medir la cinemática de la articulación del tobillo en diversas condiciones de marcha para dieciséis hombres adultos sanos entre 21 y 23 años de edad que no tenían ninguna limitación de actividad física.

Los parámetros de marcha de los participantes y los ángulos de las articulaciones de las extremidades inferiores durante cuatro condiciones de marcha con diferentes velocidades de marcha y ángulos de progresión del pie se observaron utilizando solo OP y mediciones combinadas de OP y las IMU. Este último fue el nuevo método propuesto por el equipo. Los resultados de estas técnicas se compararon con el análisis de la marcha usando 3DMC, el estándar de oro actual.

El método de combinación propuesto podría medir los parámetros de la marcha y los ángulos de las articulaciones de las extremidades inferiores en el plano sagital (que divide el cuerpo en derecho e izquierdo). Además, los errores absolutos medios de los ángulos máximos de la articulación del tobillo calculados por el método de combinación fueron significativamente menores en comparación con OP solo en las cuatro condiciones de marcha. Este es un desarrollo significativo en el análisis de la marcha.

«Nuestro método tiene el potencial de usarse no en medicina y bienestar, sino también para predecir la disminución de la función de la marcha en el cuidado de la salud, para el entrenamiento y la evaluación de habilidades en gimnasios e instalaciones deportivas, y la proyección precisa de los movimientos humanos en un avatar mediante la integración con sistemas de realidad virtual», señala el Dr. Yamamoto.

Con más investigación, este método se puede adaptar a entornos clínicos y a un grupo demográfico más amplio.