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Publicação
Gait Monitor and Analyzer. A wearable sensor-based gait analysis system for physiotherapy
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 10.25 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
Walking is an activity that, despite being ordinary, requires a complex interaction between
multiple systems of the body. A person’s “manner” of walking is called gait. There is
no single “normal” gait, as “normality” depends on a person’s characteristics. However,
abnormal gait may result from disabling gait disorders that sometimes indicate serious
health conditions.
Diagnosis of gait disorders is traditionally made by observing a patient walking, but
this approach suffers from subjectivity and is limited by the difficulty of picking up on
important details. The consequences are potential misdiagnosis and trouble tracking and
evaluating patient progress. Therefore, there is a need for a system to aid physiotherapists
in the diagnosis of gait disorders and assessment of their patients’ evolution.
In the past, it was unfeasible for many clinics to analyze patients’ gait with sensors
due to how cumbersome it was to use them, the time required for processing collected
data, and the monetary cost. As of today, however, there are inexpensive, easy-to-use
wearable inertial sensors in the form of a small chip, and computer processing power is
much superior.
Considering this, we created a system to facilitate gait disorder diagnosis and assessment
of patients’ response to treatment, making them easier and less error-prone for
physiotherapists.
The system makes use of a wearable motion-sensing prototype worn by a patient,
which consists of three inexpensive battery-powered units; one placed on the right leg’s
shank, one on the left leg’s shank, and one on the pelvis. Each unit contains an MPU-9250
inertial sensor and an ESP32 microcontroller board that communicates movement data
to a smartphone application through Bluetooth. This data is forwarded to a server for
storage and gait analysis, generating reports on the patient’s gait to help physiotherapists
make a formal diagnosis and, later on, assess progress by comparing the latest reports
with older ones.
A atividade de andar, ainda que comum, requer uma interação complexa entre vários sistemas do corpo. A “maneira” de andar de uma pessoa chama-se marcha. Não existe uma única marcha “normal”, porque a “normalidade” depende das caraterísticas de cada um. No entanto, uma marcha anormal pode resultar de transtornos incapacitantes que por vezes indicam problemas de saúde sérios. O diagnóstico de transtornos da marcha é tradicionalmente feito observando um paciente a andar, mas esta abordagem sofre de subjetividade e é limitada pela dificuldade de reparar em detalhes importantes. As consequências podem ser um diagnóstico incorreto e dificuldade em monitorizar e avaliar o progresso dos pacientes. Assim, existe a necessidade de um sistema para auxiliar os fisioterapeutas no diagnóstico de transtornos da marcha e avaliação da evolução dos seus pacientes. No passado, a análise da marcha com sensores não era viável para muitas clínicas devido à dificuldade de os usar, o tempo necessário para processar dados recolhidos, e o custo monetário. Hoje em dia, no entanto, existem sensores inerciais wearable em forma de pequenos dispositivos acessíveis e fáceis de usar, e existe um poder computacional muito superior. Neste contexto, criou-se um sistema para facilitar o diagnóstico de transtornos da marcha e avaliação da resposta dos pacientes ao tratamento, tornando ambos mais fáceis e menos suscetíveis a erro para os fisioterapeutas. O sistema faz uso de um protótipo wearable de deteção de movimento colocado num paciente, que consiste em três unidades de baixo custo, alimentadas por bateria; uma posicionada na canela da perna direita, uma na canela da perna esquerda, e uma no pélvis. Cada unidade contém um sensor inercial MPU-9250 e um microcontrolador ESP32 que comunica dados de movimento a uma aplicação de smartphone através de Bluetooth. Os dados são encaminhados para um servidor que os persiste e faz análise da marcha, gerando relatórios sobre a marcha do paciente para ajudar os fisioterapeutas a fazer um diagnóstico formal e, mais tarde, a avaliar o progresso comparando os relatórios mais recentes com os mais antigos.
A atividade de andar, ainda que comum, requer uma interação complexa entre vários sistemas do corpo. A “maneira” de andar de uma pessoa chama-se marcha. Não existe uma única marcha “normal”, porque a “normalidade” depende das caraterísticas de cada um. No entanto, uma marcha anormal pode resultar de transtornos incapacitantes que por vezes indicam problemas de saúde sérios. O diagnóstico de transtornos da marcha é tradicionalmente feito observando um paciente a andar, mas esta abordagem sofre de subjetividade e é limitada pela dificuldade de reparar em detalhes importantes. As consequências podem ser um diagnóstico incorreto e dificuldade em monitorizar e avaliar o progresso dos pacientes. Assim, existe a necessidade de um sistema para auxiliar os fisioterapeutas no diagnóstico de transtornos da marcha e avaliação da evolução dos seus pacientes. No passado, a análise da marcha com sensores não era viável para muitas clínicas devido à dificuldade de os usar, o tempo necessário para processar dados recolhidos, e o custo monetário. Hoje em dia, no entanto, existem sensores inerciais wearable em forma de pequenos dispositivos acessíveis e fáceis de usar, e existe um poder computacional muito superior. Neste contexto, criou-se um sistema para facilitar o diagnóstico de transtornos da marcha e avaliação da resposta dos pacientes ao tratamento, tornando ambos mais fáceis e menos suscetíveis a erro para os fisioterapeutas. O sistema faz uso de um protótipo wearable de deteção de movimento colocado num paciente, que consiste em três unidades de baixo custo, alimentadas por bateria; uma posicionada na canela da perna direita, uma na canela da perna esquerda, e uma no pélvis. Cada unidade contém um sensor inercial MPU-9250 e um microcontrolador ESP32 que comunica dados de movimento a uma aplicação de smartphone através de Bluetooth. Os dados são encaminhados para um servidor que os persiste e faz análise da marcha, gerando relatórios sobre a marcha do paciente para ajudar os fisioterapeutas a fazer um diagnóstico formal e, mais tarde, a avaliar o progresso comparando os relatórios mais recentes com os mais antigos.
Descrição
Palavras-chave
physiotherapy wearable sensors inertial sensors smartphone app gait analysis gait parameter estimation