[论文解读] Time Window of Head Impact Kinematics Measurement for Calculation of Brain Strain and Strain Rate in American Football

Yuzhe Liu, August G. Domel+9 more|arXiv (Cornell University)|Feb 10, 2021

Traumatic Brain Injury Research参考文献 60被引用 8

一句话总结

本研究确定了在美式橄榄球中使用可穿戴传感器测量头部撞击运动学的最优90毫秒时间窗（20毫秒触发前和70毫秒触发后），可实现对不同大脑几何形态下脑应变和应变率的精确有限元模型计算，结果与使用完整200毫秒时间窗的结果一致。研究结果支持在不损害损伤风险评估准确性的情况下，减少数据存储和处理需求。

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.

研究动机与目标

• 确定实现有限元模型中脑应变和应变率计算准确性的头部撞击运动学最小时间窗。
• 考虑大脑几何形态的个体差异，特别是脑大小差异对应变计算准确性的影响。
• 在不降低脑损伤风险评估保真度的前提下，减少可穿戴传感器所需的数据记录时长。
• 验证缩短时间窗是否可产生与原始200毫秒时间窗在统计学上无显著差异的结果。

提出的方法

• 使用斯坦福仪器牙套收集了118次场上的、经视频确认的头部撞击，以记录头部运动学数据。
• 采用包含六个代表性大脑几何形态的有限元头部模型，在不同时间窗条件下模拟应变和应变率。
• 通过改变触发前和触发后的时间窗长度（从0至20毫秒触发前，0至100毫秒触发后），评估其对应变计算的影响。
• 将缩短时间窗计算出的应变和应变率值与原始200毫秒时间窗的结果进行比较，以评估准确性。
• 进行统计分析，确定应变和应变率值何时不再与完整时间窗结果存在显著差异。
• 通过在六个不同大脑几何形态上测试时间窗，考虑个体间脑大小的差异。

实验结果

研究问题

• RQ1 使用有限元模型准确计算脑应变和应变率所需的头部撞击运动学最小时间窗是什么？
• RQ2 脑大小如何影响为实现准确应变估计所需的动力学数据持续时间？
• RQ3 缩短时间窗（例如90毫秒）是否可产生与在完整200毫秒时间窗上计算出的应变和应变率值在统计学上无显著差异的结果？
• RQ4 是否可以优化触发前和触发后的时间长度，以减少数据存储和处理需求，同时不牺牲准确性？
• RQ5 不同大脑几何形态如何影响应变计算对时间窗长度的敏感性？

主要发现

• 20毫秒触发前和70毫秒触发后的时间窗在所有六个大脑几何形态下产生的脑应变和应变率值，与使用原始200毫秒时间窗计算的结果无显著差异。
• 大脑越大，需要更长的动力学时间窗才能实现准确的应变计算，表明对数据持续时间存在与大小相关的敏感性。
• 90毫秒时间窗（20+70毫秒）足以在所有测试脑大小下保持准确性，与原始200毫秒时间窗相比，数据量减少了50%以上。
• 统计分析证实，在95%置信水平下，优化时间窗计算出的应变和应变率值与完整时间窗无显著差异。
• 结果表明，可在可穿戴传感器系统中使用更短时间窗，而不会影响基于脑应变的损伤风险评估的可靠性。
• 本研究为实时脑震荡风险监测系统中优化数据采集提供了经验证的、考虑脑大小的框架。