[논문 리뷰] Time Window of Head Impact Kinematics Measurement for Calculation of Brain Strain and Strain Rate in American Football

Yuzhe Liu, August G. Domel외 9명|arXiv (Cornell University)|2021. 02. 10.

Traumatic Brain Injury Research참고 문헌 60인용 수 8

한 줄 요약

이 연구는 미식축구에서 착용형 센서를 사용한 머리 충격 운동학 측정을 위한 최적의 90ms 시간 창(충격 이전 20ms 및 이후 70ms)을 규명하여, 다양한 뇌 해부학적 구조를 가진 유한요소 모델에서 뇌 변형률과 변형률 속도를 정확하게 계산할 수 있도록 하며, 전체 200ms 창과 동일한 결과를 도출한다. 이는 상 fer 데이터 저장 및 처리 요구량을 줄이되 부상 위험 평가 정확도를 훼손하지 않는 데 기여한다.

ABSTRACT

Wearable devices have been shown to effectively measure the head movement during impacts in sports like American football. When a head impact occurs, the device is triggered to collect and save the kinematic measurements during a predefined time window. Then, based on the collected kinematics, finite element (FE) head models can calculate brain strain, which is used to evaluate the risk of mild traumatic brain injury. To find a time window that can provide a sufficient duration of kinematics for FE analysis, we investigated 118 on-field video-confirmed head impacts collected by the Stanford Instrumented Mouthguard. Because the individual differences in brain geometry influence these calculations, we included six representative brain geometries and found that larger brains need a longer time window of kinematics for accurate calculation. Among the different sizes of brains, a pre-trigger time of 20 ms and a post-trigger time of 70 ms were found to yield calculations of brain strain and strain rate that were not significantly different from calculations using the original 200 ms time window recorded by the mouthguard.

연구 동기 및 목표

• 유한요소 모델에서 뇌 변형률과 변형률 속도를 정확하게 계산할 수 있는 머리 충격 운동학의 최소 시간 창을 규명하기 위해.
• 특히 뇌 크기의 차이로 인한 변형률 계산 정확도에 영향을 미치는 개인 간 뇌 해부학적 구조의 다양성을 고려하기 위해.
• 착용형 센서가 요구하는 데이터 기록 시간을 단축시켜 뇌 부상 위험 평가의 정밀도를 손상시키지 않기 위해.
• 기존 기록에서 사용된 전체 200ms 창과 비교하여 단축된 시간 창으로 계산된 결과가 통계적으로 구분되지 않는지를 검증하기 위해.

제안 방법

• 스탠퍼드 인스트루멘티드 마우스가드를 사용하여 현장에서 확인된 118건의 머리 충격을 측정하여 머리 운동학 데이터를 기록하였다.
• 여섯 가지 대표적인 뇌 해부학적 구조를 가진 유한요소 뇌 모델을 사용하여 다양한 시간 창 조건에서 변형률과 변형률 속도를 시뮬레이션하였다.
• 충격 이전 및 이후 시간 창의 길이를 다양화하여(0~20ms 이전 및 0~100ms 이후) 변형률 계산에 미치는 영향을 평가하였다.
• 단축된 시간 창에서 계산된 변형률 및 변형률 속도 값을 원래 200ms 창의 결과와 비교하여 정확도를 평가하였다.
• 유한요소 모델에서 변형률 및 변형률 속도 값이 전체 창과 유의미하게 다를 때까지 통계 분석을 수행하였다.
• 개인 간 뇌 크기의 다양성을 반영하기 위해 여섯 가지 다른 뇌 해부학적 구조에서 시간 창을 테스트하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 유한요소 모델을 사용하여 뇌 변형률과 변형률 속도를 정확하게 계산하기 위해 필요한 머리 충격 운동학의 최소 시간 창은 얼마인가?
• RQ2 뇌 크기는 뇌 변형률 추정에 필요한 운동학 데이터 기간에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 단축된 시간 창(예: 90ms)이 전체 200ms 창으로 계산된 결과와 통계적으로 구분되지 않는가?
• RQ4 데이터 저장 및 처리 요구량을 줄이기 위해 충격 이전 및 이후 시간 창의 길이를 최적화할 수 있는가, 정확도를 희생시키지 않고?
• RQ5 다른 뇌 해부학적 구조는 시간 창 길이에 대한 변형률 계산 민감도에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 20ms 이전 및 70ms 이후의 90ms 시간 창은 여섯 가지 뇌 해부학적 구조 모두에서 원래 200ms 창과 유의미하게 다를 바 없이 뇌 변형률과 변형률 속도를 산출하였다.
• 크기가 큰 뇌에서는 정확한 변형률 계산을 위해 더 긴 운동학 창이 필요함을 나타내어, 뇌 크기에 따라 데이터 기간에 민감도가 존재함을 시사하였다.
• 90ms 창(20+70ms)은 테스트된 모든 뇌 크기에서 정확도를 유지하는 데 충분했으며, 원래 200ms 창 대비 데이터 볼륨을 50% 이상 감소시켰다.
• 통계 분석 결과, 최적화된 창에서 계산된 변형률 및 변형률 속도 값은 95% 신뢰수준에서 전체 창과 유의미하게 다를 게 없음을 확인하였다.
• 결과적으로, 착용형 센서 시스템에서 더 짧은 시간 창을 사용해도 뇌 변형률 기반의 부상 위험 평가 신뢰성에 영향을 주지 않음을 입증하였다.
• 본 연구는 실시간 뇌진탕 위험 모니터링 시스템에서 데이터 수집을 최적화하기 위한 검증된 크기 인식 프레임워크를 제공한다.