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Les appareils de mesure inertielle dans lanalyse du mouvement humain 1.

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1 Les appareils de mesure inertielle dans lanalyse du mouvement humain 1

2 Les appareils traditionnels de mesure du mouvement 3D (Électrogoniométrie) Lamoreux, LW, 1971, Kinematic Measurements in the Study of Human Walking, Bul. Prosth. Res. BPR

3 Les appareils daujourdhui sont beaucoup moins encombrants mais demeurent encore des outils de laboratoire. (Vicon, MotionAnalysis) 3

4 4 Mesure expérimentale 6 caméras VICON Mcam2 (120Hz); tapis roulant à 2 voiesl ADAL; Système Physilog (3D acc, 3D gyros)

5 5 Système danalyse du mouvement

6 6 Inverse Dynamic Modeling Approach i th Segment i+1 th segment FMFM MFMF

7 Avantages des appareils optoélectroniques Ils fournissent les positions 3D par rapport à un repère fixe globale. Ils sont précis ( environ 200 micro-mètres) 7

8 Désavantage des appareils optoélectroniques Nécessité du calibrage lors des dispositions des caméras Volume de mesure statique En général ils ne fonctionnent pas en temps-réel 8

9 Unité inertielle La mesure inertielle est un système qui combine des accéléromètres 3D, des gyroscopes 3D ainsi que des magnetomètres 3D Physilog, BioAGM,MTI - Xsens ADPM – 8Gb/ 720h Dynamic accuracy 2.80 deg 9

10 Unité inertielle Monitorage des activités de la vie quotidienne Estimation de lénergie dépensé quotidiennement Mesure de la cinématique articulaire et du corps entier Estimation des charges par inverse dynamique 10

11 Unité inertielle : Monitorage de lactivité physique quotidienne Un moyen efficace pour la mesure objective du mouvement humain dans un contexte de mouvement non contraint Le monitorage de différent type de mouvement (marche, transfert assis-debout, équilibre postural, descente descalier chutes, etc…) Permet lidentification et la classification des activités physiques par monitorage continue 11

12 Unité inertielle Goniomètre (mesure les angles inter-segmentaires) Accéléromètre (mesure laccélération linéaire et le mouvement dun segment) Gyroscope (mesure lorientation ou la vitesse angulaire dun segment) Contacteur électromécanique (mesure le temps entre 2 contacts talons succéssifs) Podomètre (mesure le nombre de pas) Actimètre (mesure la quantité ou le pourcentage dactivité physique) 12

13 Avantage Peu couteux Mesure effectuée en dehors du contexte du laboratoire ou de la clinique Ils répondent bien en fréquence et en intensité du mouvement Permettent la mesure de linclinaison grâce à la mesure de laxe gravitationnel 13

14 ActiGraph, RT3, TricTrac-3D 14

15 Consommation en courant Laccéléromètre de type iMEMS consomment environ de 0.18 à 0.7 mA alors que le gyroscope en consomme beaucoup plus de 3.5 à 6.0 mA. 15

16 ADXL322 16

17 Modèle des capteurs inertiels Sabatini. Review. Sensors,

18 Vitesse angulaire estimé par laxe de rotation instantanné Aissaoui et al., IEEE-EMBS

19 Comparison between accelerometer and optoelectronic system. Aissaoui et al IEEE-ISIE 19

20 20 How to filter noise ? Three categories Filtering in time domain Filtering in frequency domain Filtering in time-frequency domain

21 21 Comparative studies There is no powerful method that works for every biomechanical situation Comparison of filtering techniques have always been done on a single marker i.e. the rigidity constraint of rigid body is not taken into account Difficulty in automatisation of the algorithms Walker JA. (1998). Estimating velocities and accelerations of animal locomotion : a simulation experiment comparing numerical differentiation algorithms. The Journal of Theoretical Biology, 201: Wachowiak MP. et al. (2000). Wavelet-based noise removal for biomechanical signals: A comparative study. IEEE Trans. on Biomedical Eng., vol 47(2): Nagano A et al. (2003). Optimal digital filter cut-off frequency of jumping kinematics evaluated through computer simulation. Int. J. Health Res, 1(2): Alonso FJ. et al. (2004). Automatic filtering procedure for processing biomechanical kinematic signals. Lecture Notes in Computer Science, 3337:

22 22 Purpose of this work is to compare three automatic methods with and without the rigidity constraints Autocorrelation method (AC) Power spectral density method (PSA) Singular spectrum analysis (SSA)

23 23 AC method

24 24 PSA method Signal series S AR modeling using modified covariance algorithm Estimating power spectrum using FFT of the AR coefficient (Wiener-Khintchin identity) Estimating the power of the noise Average of 80 to 100% of the power spectrum Determination of the frequency fc at which the power is lower than the previous average calculation Use of butterworth filter at fc

25 25 SSA method Let S be a signal of length N, and let L represents a window length. The first step is to construct a Hankel matrix from the original signal by sliding a window with length L. H = UDW T Singular value decomposition of H

26 26 Derivatives calculation Method-1 : central difference Method-2: using the angular velocity calculation

27 27 Results Acceleration measured and calculated from raw data without filtering in three axis (m/s 2 )

28 28 comparing PSA, AC and SSA for method-2

29 Estimation de lorientation avec les UI sans les capteurs de mouvement Strap-down integration method (SDI) : gyroscope + quaternion algebra Fusion algorithm using selective orientation correction method SOC : gyroscope + accelerometer Fusion algorithm using Kalman filtering : gyroscope + accelerometer + magnetometer + sensor modeling. 29

30 General fusion algorithm Roentenberg et al. 2003, International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR 03) 30

31 Erreur typique due au drift en utilisant la méthode SDI et SOC Favre, PhD Dissertation, EPFL

32 Contrôle du drift en utilisant le filtre de kalman Roentenberg et al. 2003, International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR 03) 32

33 Application 33

34 Mesure cinématique Cinématique de la marche Paramètre Spatio-temporels (durée du cycle, cadence, pahse de simple et double support; longueur de pas et de foulée ) Déplacement articulaire (2D/3D) Dynamique de la marche Moment de réaction à lépaule. 34

35 Utilisation de laccéléromètre durant la marche Saunders, J., Inman, V. and Eberhart, H., The major determinants in normal and pathological gait. Journal of Bone and Joint Surgery - American Volume 35, Morris, J. R. W., Accelerometry - Technique for measurement of human body movements. Journal of Biomechanics 6,

36 Temporal parameters (wavelet analysis) Aminian et al. J. Biomech, ms delay between HS as compared with foot- switch 36

37 2D kinematics model Aminian et al. J.Biomech, Errors for velocity and stride length estimations were equal to 0.06 m/s and 0.07 m respectively 37

38 Knee joint angular measurement Hagemeister et al. J. Biomech (2005) Optoélectronique (Optotrack 3020) Magnétique (FastTrack,Polhemus) Vidéo (VICON) Physilog 38

39 39

40 Knee Motion Analyser System using functional calibration system Body-coordinate system Anatomical coordinate system Joint Coordinate System (Groot & Suntay) 40

41 Knee 3D Inertial Measurement system Favre, Aissaoui et al. J. Biomech (2009) 41

42 Results of the functional calibration method using IMU Favre, Aissaoui, et al. J. Biomech (2009) Syst. Lyberty (électromagnétique) Syst. Inertiel Physilog (Acc, gyro) 42

43 Repeatability & Accuracy 43

44 Travail actuel de Perrine F (MSc.) 44

45 Travail actuel de Perrine F (MSc.) 45

46 Shoulder moment estimation during wheelchair propulsion system Aissaoui et al. (2006) Infra-red markers Inertial System Handrim reaction forces 46

47 Generic inverse dynamics 47

48 Results (solid red : IMU; black dashed optoelectronic) Flx/Ext Add/Abd Int/Ext Mz 48

49 Results Flx/ExtAdd/AbdInt/Ext rms (Nm) rms_peak (Nm) relative peak error (%)

50 Conclusion Les UI sont un excellent outil pour le monitorage de lactivité physique en dehors du laboratoire et du milieu clinique. La répétabilité peut-être considérée comme bonne dans certains cas de mesure 50


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