無標記步態分析系統可以測量有用的步態指標，以確定有效的臨床治療方案。盡管這種步態分析系統不需要很大的空間、多個標記，也不受時間限制，但它在步態過程中無法精確測量下肢關節運動學參數。特別是，它具有較大的踝關節角度誤差。

據麥姆斯咨詢報道，近日，由日本東京理工大學（Tokyo University of Science）、廣島大學（Hiroshima University）、縣立廣島大學（Prefectural University of Hiroshima）的研究人員組成的團隊在Scientific Reports期刊上發表了題為“Verification of gait analysis method fusing camera-based pose estimation and an IMU sensor in various gait conditions”的最新論文，團隊提出了一種融合基于相機的姿態估計和IMU傳感器的步態分析方法，提出的方法顯著降低了踝關節峰值角度的平均絕對誤差（MAE），有望作為臨床步態評估工具。

步速、步長和關節運動學等步態指標是臨床環境中步態障礙患者的關鍵評估參數。步態的時空和運動學參數已被用于評估神經系統疾病的治療效果，并預測老年人摔倒的風險。這些指標為規劃物理治療和確定治療效果提供了有價值的信息。目前，基于光電標記的三維運動捕捉（3DMC）系統已被用作臨床步態分析的典型測量工具，它能夠精確測量步態指標。

光電3DMC系統具有步態指標測量的可靠性和可重復性。盡管3DMC系統能夠精確測量步態指標，但由于經濟和時間的限制，人們很難在臨床環境中使用它。此外，它在測量時需要較大的空間和專業的技術。

基于慣性測量單元（IMU）的運動捕捉系統可被用作3DMC的替代方法。然而，該系統需要將多個IMU傳感器連接到多個人體關鍵部位。基于相機的無標記運動捕捉系統使用人體姿態估計算法來測量人體步態，也可作為3DMC的替代方法。微軟Kinect由配有深度傳感器的RGB相機組成，可以在沒有反射標記的情況下測量步態。

Kinect可以高可靠性地測量步速、步時和步長等時空參數。此外，它還被用作體弱者的運動輔助工具，以及測量雙任務步態的認知功能評估工具。然而，先前的研究表明，與光電3DMC系統相比，深度相機無法精確測量下肢關節角度等運動學參數。

此外，由于采樣率的原因，使用深度傳感器的無標記運動捕捉系統無法輕松測量快速的關節運動。大多數深度傳感器的采樣率為30Hz，而用于步態分析的3DMC采樣率大于60Hz或100Hz。較低的采樣率可能導致重要的下肢關節角度數據丟失。

最近，基于RGB相機的二維（2D）無標記人體運動跟蹤系統，如PoseNet和OpenPose（OP），已被開發用于估計人體姿態和人體關鍵部位。OP是一款開源的人體姿態估計軟件，它使用來自每個RGB圖像的兩分支多級卷積神經網絡（CNN）作為輸入來估計人體關鍵點。

盡管這些系統沒有深度傳感器，但它們可以使用CNN的二維圖像或視頻來估計人體關節點。這些系統在臨床環境中具有作為步態分析工具的巨大潛力，因為它們不需要附加標記、專業的技術或巨大的成本。

OP可作為帕金森病和自閉癥譜系障礙的篩查工具，但使用二維姿態估計系統進行步態分析時仍存在一些問題。由于姿態估計僅估計人體關鍵點，因此用戶需要根據人體環節和匹配計算關節運動學。此外，當OP被用于步態分析時，對于其精度有較高的要求。之前的一些研究報告指出，OP可以在步態過程中測量矢狀面上的時空和運動學參數，且誤差較小。

研究團隊之前的研究表明，與光電3DMC系統相比，通過OP進行的單RGB相機步態分析可以測量多個時空參數和矢狀面關節角度，具有良好到優秀的一致性；然而，在某些步態條件下，下肢關節角度的測量誤差會增加，包括過量的二維圖像平面外運動，例如增加的足行進角度（FPA）。

尤其是，踝關節峰值角度會有很大誤差。當使用單個RGB相機從側面測量行走對象時，相機的二維圖像平面可以輕松捕捉屈伸運動。相比之下，二維圖像平面外的運動（如過量的FPA）會影響關節角度的精度。姿態估計算法也影響了其精度，因為該算法沒有設計用于在這種情況下的步態運動學分析。

盡管研究人員試圖在單個RGB相機分析中減少由二維圖像平面外運動引起的關節角度誤差，但針對二維平面外過量運動和踝關節角度誤差的有效校正方法尚未得到充分解決。準備多臺RGB相機可能會減少角度誤差；然而，由于空間和成本較大，在臨床環境中難以采用這種方法。

使用單臺相機的三維姿態估計器可能有用，但是，考慮到其在臨床環境中的使用，這種方法存在處理速度和應用方便性等問題。為了克服這些限制，使用IMU傳感器數據（如人體關鍵部位加速度和角速度）補充OP運動學參數可能有助于提高精度。

在本論文中，科研團隊研究了無標記步態分析方法的性能，該方法使用OP和足部的IMU傳感器進行基于單個RGB相機的姿態估計，以測量不同步態條件下的踝關節運動學參數。16名健康的年輕成年男性參與了這項研究。他們比較了四種不同步態條件下的時空參數和下肢關節角度。

這些參數是利用光電運動捕捉、使用OP的無標記步態分析方法以及提出的融合OP和IMU方法進行測量的。他們發現，在四種步態條件下，與OP相比，提出的融合OP和IMU方法顯著降低了踝關節峰值角度的平均絕對誤差。所提出的方法具有在各種步態條件下測量時空步態參數和下肢關節角度（包括踝關節角度）的潛力，有望作為臨床步態評估工具。

圖1 步態測量實驗設置和OP的人體模型

圖2 本論文提出的融合OP和IMU的踝關節角度測量方法

圖3 三種方法（3DMC、OP、融合OP和IMU的方法）的踝關節角度測量結果對比

論文信息：

https://doi.org/10.1038/s41598-022-22246-5

審核編輯：劉清