PDF
研究文章|开放获取
Duc Cong见鬼Quoc同庆见鬼,俊Chee年轻,年轻的Suh -秀, ”颈部屈曲角度估计在散步”,杂志上的传感器, 卷。2017年, 文章的ID2936041, 9 页面, 2017年。 https://doi.org/10.1155/2017/2936041
颈部屈曲角度估计在散步
Duc Cong见鬼
,1
Quoc同庆见鬼,2
年轻俊Chee,3
和
小秀Suh1
1电气工程部门,韩国蔚山大学韩国蔚山,韩国
2NAMU Inc .,韩国蔚山,韩国
3韩国蔚山大学生物医学工程系,韩国蔚山,韩国
文摘
颈部疼痛最近被称为第四残疾的主要原因和病人的数量明显增加。通过分析重力对惯性传感器连接到脖子上,本研究旨在探讨头部弯曲的姿势在散步。估计的角度与craniovertebral角与光学跟踪测量。共有二十个科目没有历史考察了颈部疼痛或不适的在跑步机上行走光学跟踪器的工作范围内。在我们的实验室设置,颈部弯曲角的线性关系(NFA)可能craniovertebral角(CVA)在静态情况下,恒速行走。因此,惯性传感器,它是轻量级的,低成本,特别是自由的运动,可以用来代替相机系统。我们提出了估算方法显示了它的灵活性,给结果的平均绝对误差估计脖子角变化从0.48到0.58度,它是足够小,在应用程序中使用。
1。介绍
颈部疼痛是最常见的一种肌肉骨骼疾患(MSDs)将军和劳动人口,每年流行率超过30%,文学是混合的山峰还是高原在中年1]。根据(2),在正常的姿态重约10到12磅。,but when the head flexed forward, the force seen by the neck increases to 27 lbs. at 15°, 40 lbs. at 30°, 49 lbs. at 45°, and 60 lbs. at 60°. That huge amount of force increases loading in the joints and muscles of the cervical spine and can be a major contribution factor to neck and upper limb disorders after a prolonged period of time [3]。
最近的研究表现出更大兴趣颈部疼痛和数字设备之间的关系,在工作场所使用电脑等情况(3,4)或手持设备(5- - - - - -7]。数字技术的广泛使用,包括电脑和移动设备,与颈部疼痛的流行是由于头部向前弯曲的姿势。用户倾向于维持他们可怜的头部姿势即使有疼痛症状的存在或颈部不适(5]。
除了颈部疼痛,据说行人可能面临一些风险,而步行或穿越道路,因为他们倾向于视觉目标或声音迹象小姐当向下看智能手机(8,9]。因此,重要的是要调查用户行走期间头部弯曲的姿势。
颈部弯曲角(NFA)可以通过使用武力估计传感器放在前面,左,和背面的脖子10)或相机系统观察craniovertebral角(CVA)使用红外标记连接的脖子(11,12]。另一个有效的方法来测量颈部屈曲角度提出了通过使用运动传感器,分析了重力放在颈部(13,14]。在以前的研究中,颈部屈曲角度估计等静态姿势站立或坐下。在这项研究中,我们使用了一个惯性传感器估计脖子弯曲角(NFA)在散步。OptiTrack摄像系统用于获取craniovertebral角(CVA),它用作地面真值的分析。在会议上提供的初步结果是文献[15),一个没有实验验证的基本算法。
2。方法
摘要颈部姿势估计通过分析重力放在颈部使用加速度计。在行走过程中,估计影响严重以来步行运动加速度计观察不仅重力,而且外部加速度。步行运动将在本节的分析步检测算法提出一种新的方法检测颈角在散步。
2.1。人体步态分析
人类的步态是指运动通过人类肢体的运动。在行走过程中,质心沿着旅行方向还有正弦运动横向和垂直方向16]。的结果(16)还表明,横向和垂直位移取决于步行速度。额定速度增加时,侧向位移减少而垂直位移会增加。然而,根据记录的数据利用VICON摄像系统从卡内基梅隆大学17),垂直和横向的翻译仍在正弦形式的垂直运动频率横向运动频率的两倍。
从图可以看到人类的步态分析1。随着下肢像倒立摆一边,行人移动质心的正弦波形的矢状面。最大垂直位移约30%和80%的步态周期当一条腿在mid-stance mid-swing位置,分别。同时,正弦形式的侧向位移的变化是由质心到每只脚而走。最小侧向位移的步态周期的30%,而其步态周期的最高为80%。
基于这一事实,可以生成一个模拟运动如图2在向前运动被认为是线性的。为了验证这个理论,行走的人的真实数据被记录。在这个记录,一个加速度计连接在一个志愿者的脖子,这样x设在上升而加速计的点z设在加速度计的行走方向是一致的。因为我们只对信号的形式感兴趣,加速度计输出过滤从图可以看出2 (b)。结果表明,虽然行走,行人的脖子运动的加速度垂直和横向加速度正弦形式,后来加速度的频率的垂直加速度的两倍。
(一)
(b)
从图可以看出2,垂直加速度的峰值产生的冲击产生了脚跟罢工步态周期的时间。基于这些山峰,能被探测到的步骤。因为在每一步的加速度垂直和横向方向接近正弦形式和远期加速度近似为零(线性向前走),将消除外部加速度求和各轴的加速度值。换句话说,加速度的的总和x- - -z相互重合在每一步代表重力作用于行人的脖子上。只有测量重力,加速度计估计加速度计的倾角对地面使用三合一算法给出(18]。这种倾向也颈部角度。因此,为了抵消外部加速度,一步检测算法是必要的。
2.2。步检测算法
正如上面提到的,脖子上角的估计严重受到外部加速度的影响。在第一步中,我们的目标是将人类活动划分为动态和静态加速度的情况下,使用标准偏差为主要分类标准。标准偏差规范的加速度数据集( ,样品的数量)计算如下: 在哪里 是数据集的平均值 。
通过应用标准偏差参数规范加速度数据,一些人类活动可以很容易地发现作为一个例子,如图3,一个序列数据sitting-standing up-standing-sitting down-sitting-standing up-standing-walking-running-walking-standing-sitting down-sitting被记录。
(一)
(b)
很容易分类活动在各种活动和静态情况下。在这个实验中,参数检测静态和活力活动0.1和2,分别。站着坐下来等行为有相同的标准偏差与行走但它可以被消除,因为它们发生在很短的时间内行走活动周期和发生在很长一段时间。我们的下一步是基于特征检测步骤走走路活动(长和周期性的发生)。
有许多算法等步骤检测阈值水平(19- - - - - -21),光谱分析(22),或峰值检测。基于阈值的方法(19- - - - - -21)检测到一个走一步时,加速度值大于一个阈值水平。这种方法简单,但对噪声敏感因为其他加速可能导致传感器的输出的波动。光谱分析在22是健壮的噪音,但是却有一个很大的计算负载。
提供一个在线检测步,可以运行在低速处理器和内存有限,我们提出一个简单的峰值检测算法使用5个连续的数据点。
让 从传感器的输出信号的离散时间我。因为我们只对检测信号的峰值感兴趣而不是其真实值,是由一个简单的三点加权移动平均:过滤 在哪里低通滤波器的权重因子。在离散时间显著的最大峰值我将会发现如果满足下列条件之一: 在哪里是一个阈值参数。峰值检测算法的灵敏度可以调节改变的价值 。如果选择一个较大的值,小峰由于噪声可以忽略。然而,只有明显的峰值可以认可。这也意味着,一些真正的高峰可能不能被检测到。
尽管所有的山峰被检测到,可能会有一个机会,峰值是由于其他活动或噪音,而不是步行。例如,从图可以看出4(一)快走的提取数据从一个加速度计连接一个人的脖子上,要是条件(3),我们获得许多山峰。幸运的是,山峰脚跟罢工时刻联系冲击所造成的更大的比其他山峰和这些山峰定期发生。基于这一事实,我们建议检测脚跟罢工偷看通过搜索一个大峰在一个特定的时间 。在细节中,当检测到峰值我使用条件(3),所有周围的山峰的范围 而在一起。最大的值将被真正的峰值产生的脚跟罢工。通过使用这种方法,周期峰值将被选中。
(一)
(b)
应用的结果条件是给定的图4 (b)所有步行山峰成功检测到。如果太大,一些步骤将被错过。相反,如果我们设置小价值,一些山峰所造成的噪音将错误检测的山峰走去。然而,最大的价值可以选择从0.4到0.6秒,因为一个行人的正常和快速的行走速度是每分钟100字和150步23,24),分别。在这个实验中,选择是0.4秒。
步行活动只是定义,至少连续三峰检测行走。让连续两个峰值之间的时间间隔和从N山峰 :
因为步行活动几乎是周期性的,将满足以下条件:
如果小选择,我们获得非常周期走的步骤,但步行活动可能自然无法被探测到,因为并不是所有的罢工周期是相同的。相反,如果一个更大的,我们有一个更灵活的条件检测行走活动。然而,可能会有一个机会,一些检测峰值不走的步骤。
2.3。脖子弯曲角估计
颈部弯曲角(NFA),颈部弯曲的角度相对于水平方向,估计通过观察垂直方向之间的角度和投影上的重力z设在加速度计。加速度计是连接身体的脖子上,如图5 (b)其x向上及其设在点z设在垂直于颈部当脖子直了。世界坐标系选择它z设在是向上的,而x- - -y可以选择任意相互重合。脖子弯曲时,颈部的倾角可以计算通过使用下列方程(25]: 在哪里 加速度计的输出。
(一)
(b)
方程(6)只适用于静态情况下,外部没有加速度。在散步的场景中,外部由于步行活动是相当大的。从图可以看出1和图2 (b)上的重力的投影x- - -z相互重合的加速度计是正弦每走一步。自x设在上升而加速计的点z设在走方向,脖子上的倾向在每走一步可以估计使用以下方程: 在哪里和加速度计输出的平均值吗x和z分别在每个方向走一步。
3所示。实验
总共20主题,从24到32岁的平均年龄26.8,参与了这一研究。所有的参与者在站立或行走时使用智能手机没有困难,至少有15分钟走路去熟悉跑步机(跑步机)。
我们进行所有试验参与者在两个分离的实验。
在整个过程中,受试者被要求戴上泳帽有三个反光标记连接在矢状面平行方向的观点。两个标记在C7的位置放置在皮肤上骨头和耳屏。
一个Xsens MTi1传感器定制的董事会有蓝牙通信是使用一个橡皮筋把受试者的脖子上。两个实验的工作范围内6相机在OptiTrack红外摄像系统(图5(一个))。系统配置中提取的3 d位置数据标记,使用硬件加速,和角速度惯性传感器的采样率为100 Hz。
一开始的第一个实验中,每个主题的数据被记录时站直(直立的位置),他们通常为10秒。然后每个参与者有意进行“text-neck”姿势(26]从直立位置变化与5水平和最低的位置大约10秒内。这些水平选择的每一个主题,任何让自己舒服。
在第二个实验开始之前,参与者被要求熟悉不同的跑步机的速度水平。每个主题然后按顺序执行行走任务定期不断的行走速度3,4,5公里/小时。在每个任务,主题也“text-neck”变化的5个层次,每个层次内30秒。至少30秒的休息休息了完成每个任务后颈部疼痛的风险降到最低。
位置数据的标记和惯性传感器的输出同步使用前进行分析。craniovertebral角(CVA)和颈部弯曲角(NFA或颈部角度)可以使用下列程序:(一)脑血管意外,这是一条线的夹角连接C7耳屏和水平线的棘突C7 (27)可以通过投影计算C7和耳屏标记矢状面。(b)颈部角度NFA的静态姿势可以通过观察计算垂直方向之间的角度的投影引力在每个样本的时间z设在加速度计的使用(6),这被称为“直接计算法。“然而,在行走的情况下,重心在横向和垂直方向(正弦运动16),两个方向的外部加速度接近正弦形式。向前加速大约是0(线性向前走),然后我们可以消除外部加速度,加速度计的输出求和在每个轴在每走一步,和倾角对地面可以计算使用(7)。
评估患者之间的关系和NFA,我们检查了均值和变异的区别这两个角。我们估计算法性能也检查通过比较“直接计算法”和“固定间隔平均法”,在每个轴加速度数据总结在一个固定的时期。我们选择固定间隔是0.5,0.75,1秒时间由于共同走一步。
4所示。结果和讨论
本研究的主要贡献包括患者之间的关系,在静态和行走情况下NFA。课题的实验结果显示在表中1和2暗示估计颈部角度(NFA)与患者有一个线性关系,哪里有两个角之间的“nonchanging”抵消价值在静态和行走的情况下。也在图6,我们可以清楚地看到类似的趋势和数量的变化在这些不同级别之间的角度。这意味着NFA,可以派生的简单、灵活,且经济有效的方法,在应用程序中,可以使用,而不是患者,从估计的角度和校准步骤,真正的脖子角可以派生。校准步骤可以通过使用简单的过程如下:(一)当候选人获得的校准角是正直的。(b)这个正直的角被认为是90度的估计脖子角在那一刻。(c)之间的区别真正的估计和正直的角被添加到每个估计颈角值。
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(一)
(b)
(c)
(d)
实验数据从所有候选人还包括检查计划的颈角估计方法的性能。表3显示了平均绝对误差估计的脖子角,属于“直接计算法”(在每个样本的数据计算的角度),我们提出了基于时间的走一步“灵活的区间平均法”(计算角度基于平均加速度之间的连续走步骤),和“固定间隔平均法”(计算角加速度平均的基础上在一个固定的时间间隔为0.5,0.75,和1秒)。真正的脖子弯曲角(NFA)是通过一个校准步骤从craniovertebral角度(CVA)衡量OptiTrack摄像系统。上面的视觉对比方法的一个例子是呈现在图7。
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
结果从表3表明,我们建议的方法提供了更好的结果在所有环境中与他人相比。更具体地说,“直接计算法”在每一个样本的数据给出了一个可接受的结果与平均绝对误差的估计角变化从1.88到2.49度。自外部转发和垂直方向的加速度可以取消以平均每走一步,我们建议的方法提供了更好的结果与其他方法相比,平均绝对误差从0.48到0.57度。此外,步行步长和人类的步态走在每个速度是个人依赖参数,该方法显示了它的灵活性,我们可以使用为个人独立参数。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
作者的贡献
Duc Cong见鬼Quoc同庆见鬼,俊Chee年轻,年轻的秀Suh本研究的构思和设计。Duc Cong党和Quoc同庆党进行了实验。Duc Cong讨厌写论文。年轻秀Suh审查和编辑的手稿。
确认
这项工作是由韩国国家研究基金会授予由韩国政府(没有。2016 r1d1a1a09918657)。
引用
- s p·科恩,“流行病学,诊断和治疗颈部疼痛,”梅奥诊所的公报,卷90,不。2、284 - 299年,2015页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- k . k . Hansraj”评估强调姿势造成的颈椎和头部的位置,”外科手术技术国际25卷,第279 - 277页,2014年。视图:谷歌学术搜索
- g . p . Szeto l .列板和s·雷恩,“脖子和肩膀的姿势的领域比较有症状和无症状的上班族,”应用人体工程学,33卷,不。1,第84 - 75页,2002。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- l . Korpinen r . Paakkonen, f . Gobba“自我报告的颈部症状和使用个人电脑,笔记本电脑和手机在18 - 65岁的芬兰人,”人体工程学卷,56号7,1134 - 1146年,2013页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- j·e·金,j·b·Driban n .托马斯·t·查克推瓦蒂,诉Channell和e . Komaroff”姿势,输入策略,和性别差异在移动设备用法:一项观察性研究中,“应用人体工程学,43卷,不。2、408 - 412年,2012页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- x关,g .粉丝,z . Chen等人“性别差异的影响在使用手机和数码设备暴露在脖子的姿势,“人体工程学卷,59号11日,第1461 - 1453页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- 美国李、h·康和g Shin“头部弯曲角在使用智能手机,”人体工程学,卷。58岁的没有。2、220 - 226年,2015页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- c . h . Basch d .伊桑·Zybert和c e . Basch”五个危险和曼哈顿繁忙的十字路口,行人行为”社区健康杂志,40卷,不。4、789 - 792年,2015页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- Sano混合,a . y . h .佐藤关根身上,山口,k .此外,“使用智能手机对行人的影响注意力和走路,”Procedia制造业,3卷,第2580 - 2574页,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- c . Demmans s萨勃拉曼尼亚和j·提多,“姿态监测和改进为笔记本电脑使用,”气的07年扩展抽象计算系统的人为因素ACM,页2357 - 2362年,CA,圣何塞美国,2007年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- l·m·列板j·科尔曼,r . skos, b . A .套装r . Burgess-Limerick和c m·波洛克”比较姿势和肌肉活动在平板电脑,台式电脑和纸使用年幼的孩子,”人体工程学,51卷,不。4、540 - 555年,2008页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- j·g .年轻,m .特鲁多,d . Odell k .马里内利和j·t·丹纳雷”触屏平板电脑用户配置和支持倾斜影响头部和颈部屈曲角度,“工作第41卷。。1,第91 - 81页,2012。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- 宋,t .歌曲,h . Kim m·康k . Kwon和j·w·琼”人类脖子的姿势使用硬件加速计传感器测量,”2011年计算机科学及其应用——ICCSA:国际会议,页96 - 109,桑坦德银行,西班牙,2011年6月,诉讼,第五部分。视图:谷歌学术搜索
- p·p·布林,a,这个和g . Olaighin“评价一个基于加速度计的生物反馈系统实时校正计算机用户的脖子的姿势,”2009年度国际会议的IEEE在医学和生物学社会工程明尼阿波利斯,页7269 - 7272年,MN,美国。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- d . c .党问:k党、y . j . Chee和y s Suh”基于运动传感器的脖子的姿势估计在走路,”22日学报》国际研讨会人工生命和机器人(AROB)别府,页904 - 908年,日本,2017年1月。视图:谷歌学术搜索
- m . s . Orendurff a·d·西格尔·g·k .悬疑类j . s . Berge e . s .罗尔和n . j . Kadel“步行速度在质心位移的影响,“康复研究期刊》的研究和发展第41卷。。6,829 - 834年,2004页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- 卡内基梅隆大学,卡耐基-梅隆的图形实验室运动捕捉数据库,“NSF资助# 0196217,2017年5月,http://mocap.cs.cmu.edu。视图:谷歌学术搜索
- h·d·黑”,一个被动的系统来确定卫星的态度,“张仁杂志,卷2,不。7,1350 - 1351年,1964页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- y . w .呗,c . h . Yu, s . c .吴”使用三轴加速度计和gps模块在智能手机测量步骤和行走距离,”电气和计算机工程(CCECE), 2014年IEEE 27日加拿大会议,页1 - 6,多伦多,加拿大,2014年5月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- t .京族、l .你和d .天山”高精度一步计算算法对于使用加速度计的iphone,”2012年IEEE信号处理和信息技术国际研讨会(ISSPIT)217年,页213 -胡志明市,越南,2012年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- m .山本和大肠Kamioka“使用加速度传感器定位评估系统,”研究所的电子、信息和通信工程师技术报告,移动网络和应用程序40岁,139 - 144年,2010页。视图:谷歌学术搜索
- h . Ookura h .山本,k .山崎”行走路径评估系统的开发和评估使用android设备的传感器和矢量地图匹配”国际会议信息网络25 - 29,页,巴厘岛,印度尼西亚,2012年2月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- m . Stanten“加大健身:每天步行5英里比你想的要容易得多!”2011年11月,https://www.prevention.com/fitness/fitness-tips/stepping-fitness。视图:谷歌学术搜索
- s . j .马歇尔s . s . Levy, c, e . Tudor-Locke et al .,“身体活动的建议翻译成pedometer-based一步目标:在30分钟,3000步”美国预防医学杂志》上,36卷,不。5,410 - 415年,2009页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- k·塔克,使用线性加速度计倾斜传感飞思卡尔半导体:应用注意AN3461,坦佩阿兹,2007年。
- s . Shoshany“现代脊柱疾病:文本的脖子,”2015年11月,http://www.spine-health.com/blog/modern-spine-ailment-text-neck。视图:谷歌学术搜索
- p . Nejati s Lotfian a . Moezy a . Moezy和m . Nejati”的关系提出头部姿势和宽厚的肩膀和颈部疼痛在伊朗办公室工作人员,“伊朗伊斯兰共和国的医学杂志卷28日,p。26日,2014年。视图:谷歌学术搜索
版权
版权©2017 Duc Cong党等。这是一个开放的分布式下文章知识共享归属许可,它允许无限制的使用、分配和复制在任何媒介,提供最初的工作是正确引用。
