異なる慣性測定装置のセンサ対セグメントの校正が,臨床的3次元手首関節の角度推定に及ぼす影響

科学分野:

• バイオメカニクス
• 人間の運動分析
• ウェアラブルセンサー技術

背景:

• 運動分析には,慣性測定単位 (IMU) を使用して解剖学的関節の角度を正確に推定することが不可欠です.
• IMUにはセンサ対セグメントの校正が必要ですが,異なる校正方法の性能を比較することは困難です.
• 既存の文献は様々なアルゴリズムを提供しているが,標準化された比較は欠けている.

研究 の 目的:

• 慣性測定装置 (IMU) の3つの異なる校正方法の性能を比較するために:N-pose校正 (NP),機能校正 (FC),および手動調整 (MA).
• 単面と多面のタスクの両方でこれらの校正方法を使用して3D手首関節の角度推定の精度を評価する.
• IMUベースのモーショントラッキングの信頼性を高めるための最適な校正方法を特定する.

主な方法:

• 13人の健康な参加者が参加した.
• 慣性測定ユニット (IMU) と光学マーカーを用いて計測を行った.
• 運動誤差の範囲,根の正方形の平均誤差,およびIMUと光学ベースの関節の角度間のオフセットを評価するために,三方向の反復測定分析が行われました.

主要な成果:

• N-pose カリブレーション (NP) は,最も貧弱な平方根の平均誤差性能を示した.
• 機能的校正 (FC) は,特に単一平面のタスクのオフセット計算において優れた性能を示した.
• カリブレーション方法,タスク,および関節軸の間の重要な相互作用が観察され,カリブレーション精度の文脈に依存する性質を強調しました.

結論:

• 機能的校正 (FC) は,腕関節の校正に最適な方法として推奨され,Nポーズ校正 (NP) を上回ります.
• これらの発見は,より正確でポータブルなIMUベースの臨床運動追跡装置の開発を支援します.
• カリブレーションメソッドの選択は3D手首関節の角度推定の精度に大きな影響を与えます.