[논문 리뷰] Predicting kinetics using musculoskeletal modeling and inertial motion capture

Angelos Karatsidis, Moonki Jung외 5명|arXiv (Cornell University)|2018. 01. 05.

Muscle activation and electromyography studies참고 문헌 35인용 수 30

한 줄 요약

이 연구는 광학 운동 캡처(Omc)와 힘판을 사용하지 않고 관성 운동 캡처(IMC) 데이터와 지면 반력/모멘트(GRF&M) 예측 방법을 이용하여 관절 운동역학을 예측하는 근골격 모델링 프레임워크를 제시한다. 이 방법은 관절 각도 및 운동역학을 높은 정확도로 추정하며, 관절 각도에 대해 상관계수 >0.91, RMSD <6°이며, GRF&M 성분에 대해 <10% BW의 오차를 기록하여 야외에서 실시 가능한 실험실 외 생체역학 분석을 가능하게 한다.

ABSTRACT

Inverse dynamic analysis using musculoskeletal modeling is a powerful tool, which is utilized in a range of applications to estimate forces in ligaments, muscles, and joints, non-invasively. To date, the conventional input used in this analysis is derived from optical motion capture (OMC) and force plate (FP) systems, which restrict the application of musculoskeletal models to gait laboratories. To address this problem, we propose a musculoskeletal model, capable of estimating the internal forces based solely on inertial motion capture (IMC) input and a ground reaction force and moment (GRF&amp;M) prediction method. We validated the joint angle and kinetic estimates of the lower limbs against an equally constructed musculoskeletal model driven by OMC and FP system. The sagittal plane joint angles of ankle, knee, and hip presented excellent Pearson correlations (ρ= 0.95, 0.99, and 0.99, respectively) and root-mean-squared differences (RMSD) of 4.1 $\pm$ 1.3$\circ$, 4.4 $\pm$ 2.0$\circ$, and 5.7 $\pm$ 2.1$\circ$, respectively. The GRF&amp;M predicted using IMC input were found to have excellent correlations for three components (vertical:ρ= 0.97, RMSD=9.3 $\pm$ 3.0 %BW, anteroposterior: ρ= 0.91, RMSD=5.5 $\pm$ 1.2 %BW, sagittal: ρ= 0.91, RMSD=1.6 $\pm$ 0.6 %BW*BH), and strong correlations for mediolateral (ρ= 0.80, RMSD=2.1 $\pm$ 0.6%BW ) and transverse (ρ= 0.82, RMSD=0.2 $\pm$ 0.1 %BW*BH). The proposed IMC-based method removes the complexity and space-restrictions of OMC and FP systems and could enable applications of musculoskeletal models in either monitoring patients during their daily lives or in wider clinical practice.

연구 동기 및 목표

• 광학 운동 캡처(OMC)와 힘판이 필요 없이 관성 운동 캡처(IMC) 데이터만을 사용하여 내부 관절 힘과 모멘트를 추정하는 근골격 모델링 프레임워크를 개발하는 것.
• 기존의 OMC 및 힘판 시스템과 비교하여 IMC 기반 관절 운동학 및 지면 반력/모멘트(GRF&M)의 정확도를 검증하는 것.
• 실험실 기반 하드웨어 제약 조건을 제거하여 야외에서 실시 가능한 이동성 있는 생체역학 평가를 가능하게 하는 것.
• 부드러운 조직의 왜곡과 측정 오차가 더 두드러지는 비사시널 평면에서 IMC 기반 역역학의 성능을 평가하는 것.

제안 방법

• 자기 신체 부위에 부착된 관성 측정 단위(IMU)를 사용하여 자유로운 환경에서 3차원 부위 운동학을 측정한다.
• IMU로 유도된 부위 위치 및 방향을 기반으로 예측된 GRF&M을 발 사이에 부드러운 전이 가정을 적용하여 분배한다.
• IMC로 유도된 운동학 및 예측된 GRF&M을 사용하여 뉴턴-오일러 역역학 방정식을 적용하여 관절 반력 및 모멘트를 계산한다.
• 문헌에서 확보한 인체 측정치를 기반으로 개인 맞춤형 근골격 모델을 사용하여 관절 운동역학을 추정한다.
• OMC 및 힘판 데이터로 구동되는 기준 모델과의 비교를 통해 결과를 검증하며, 피어슨 상관계수 및 최소 제곱 오차(RMSD)를 사용한다.
• 운동 범위의 영향을 고려하기 위해 정규화된 RMSD(rRMSD) 지표를 적용하며, 특히 전면 및 횡면 평면에서의 저진폭 운동에 유용하다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 관성 운동 캡처(IMC) 데이터만으로도 광학 운동 캡처(OMC) 및 힘판 시스템과 비교하여 하지 관절 운동학을 정확하게 추정할 수 있는가?
• RQ2 물리 기반 모델을 사용할 때 IMC 데이터로부터 지면 반력 및 모멘트(GRF&M)를 얼마나 정확하게 예측할 수 있는가?
• RQ3 IMC 기반으로 유도된 관절 반력 및 모멘트(JRF&M)는 OMC 및 힘판 기반 역역학과 비교하여 어떻게 다른가?
• RQ4 부드러운 조직의 왜곡과 측정 오차는 비사시널 평면의 운동학 및 운동역학에서의 불일치에 어떤 기여를 하는가?
• RQ5 제안된 IMC 기반 방법은 보행 실험실 외 환경에서도 신뢰할 수 있는 운동역학 분석을 가능하게 하는가?

주요 결과

• 사시널 평면의 관절 각도(발목, 무릎, 엉덩이)는 OMC 기반 기준과 뛰어난 상관관계(ρ = 0.95, 0.99, 0.99)와 낮은 RMSD(4.1±1.3°, 4.4±2.0°, 5.7±2.1°)를 보였다.
• IMC 데이터로부터의 GRF&M 예측은 높은 상관계수(수직 성분 ρ = 0.97, 전후 및 사시널 성분 ρ = 0.91)와 낮은 RMSD(수직 성분 9.3±3.0% BW, 전후 성분 5.5±1.2% BW)를 기록하였다.
• 중앙측 및 횡면 평면의 GRF&M은 강한 상관계수(각각 ρ = 0.80 및 ρ = 0.82)를 보였으며, RMSD는 각각 2.1±0.6% BW 및 0.2±0.1% BW·BH였다.
• IMC 기반 방법은 OMC-PGRF 및 OMC-MGRF 방법과 유사한 성능을 보였으며, 특히 사시널 평면 운동역학과 수직 GRF&M에서 뛰어난 결과를 보였다.
• 비사시널 관절 각도(예: 엉덩이 외전, 외전 회전)는 운동 범위가 작아 rRMSD 값이 높았지만, OMC와 유사한 성능을 보여 OMC가 이 평면에서 본질적으로 더 정확하지 않음을 시사했다.
• IMC-PGRF 방법은 초기 및 후기 지상 단계에서 전후 성분의 GRF&M을 약간 과소평가(평균 -28.3%)했지만, OMC-PGRF나 단일 지상 단계에서는 이러한 경향을 보이지 않아, IMC 校정 또는 모델링에서 오류의 원인이 있을 수 있음을 시사했다.