ITMI20120494A1 - Apparato e metodo per l'acquisizione ed analisi di una attivita' muscolare - Google Patents

Description

DESCRIZIONE

La presente invenzione si riferisce ad un apparato ed un metodo per acquisizione ed analisi di una atività muscolare.

Esiste in ambito sportivo o medicale la necessità di eseguire la caraterizzazione di una atività muscolare di un individuo.

Uno strumento spesso utilizzato allo scopo consiste in un sensore eletromiografico in grado di campionare il segnale eletrico emesso dal muscolo durante la sua atività.

Le informazioni ricavabili da un sensore elettromiografico in quanto tale tuttavia spesso possono risultare insufficienti per una completa caratterizzazione dell’ atività muscolare.

Compito tecnico che si propone la presente invenzione è, pertanto, quello di fornire un apparato ed un metodo per Γ acquisizione ed analisi di una atività muscolare in grado di caraterizzare in modo quanto più efficace e completo possibile Γ attività muscolare stessa. Il compito tecnico, nonché questi ed altri scopi, secondo la presente invenzione vengono raggiunti realizzando un apparato per acquisizione ed analisi di una attività muscolare, caraterizzato dal fato di comprendere almeno un eletrodo collegato ad almeno un sensore elettromiografico di superficie, almeno un sensore video, almeno un elaboratore elettronico collegato con detto almeno un sensore elettromiografico di superficie e con detto almeno un sensore video, detto elaboratore elettronico presentando almeno un sincronizzatore temporale di segnali per la sincronizzazione dei segnali acquisiti almeno da detto almeno un sensore elettromiografico di superficie e da detto almeno un sensore video. Tutti gli elettrodi previsti possono essere associati ad almeno un indumento.

L’elaboratore presenta mezzi di analisi ed elaborazione congiunta e/o disgiunta dei segnali sincronizzati acquisiti.

I mezzi di analisi ed elaborazione operano in tempo reale o in differita sui segnali sincronizzati acquisiti.

Ai mezzi di analisi ed elaborazione è preferibilmente collegato un sistema esperto comprendente un motore inferenziale con cui applica delle regole deduttive ai dati provenienti dai mezzi di analisi ed elaborazione.

La presente invenzione rivela altresì un metodo per Γ acquisizione ed analisi di una attività muscolare, caratterizzato dal fatto di comprendere le fasi di:

- acquisizione in modo temporalmente sincronizzato di almeno un segnale da almeno un sensore elettromiografico di superficie collegato tramite almeno un elettrodo ad una parte del corpo de utente, e di almeno un segnale video da almeno un sensore video puntato verso detta parte del corpo dell’ utente - analisi ed elaborazione dei segnali sincronizzati così acquisiti

- unione e trasmissione dei dati derivanti dall’ analisi ed elaborazione dei segnali sincronizzati acquisiti ad un sistema esperto

- classificazione delle caratteristiche dell’ attività muscolare dal sistema esperto che comprende un motore inferenziale con cui applica le regole deduttive ai dati provenienti dall’ analisi ed elaborazione dei segnali acquisiti.

Preferibilmente tale metodo prevede una fase di addestramento del sistema esperto con i dati provenienti dall’ analisi ed elaborazione dei segnali acquisiti.

Altre caratteristiche della presente invenzione sono definite, inoltre, nelle rivendicazioni successive.

Ulteriori caratteristiche e vantaggi dell’ invenzione risulteranno maggiormente evidenti dalla descrizione di una forma di esecuzione preferita ma non esclusiva dell’apparato e del metodo per Γ acquisizione ed analisi di una attività muscolare secondo il trovato, illustrata a titolo indicativo e non limitativo nei disegni allegati, in cui:

la figura 1 mostra un grafico esemplificativo dell’ acquisizione sincronizzata del segnale elettromiografico e del segnale video la figura 2 mostra schematicamente un apparato per Γ acquisizione ed analisi di una attività muscolare.

Con riferimento alle figure l’apparato è in grado di acquisire, misurare, riconoscere e gestire le informazioni riguardanti i movimenti, i gesti e gli sforzi eseguiti da un utente, genericamente definiti come azioni.

L’apparato nella specifica realizzazione comprende: un indumento 1 (fascia, maglia, muta, pantaloni, ecc...) munito di elettrodi 2; un sensore elettromiografico di superficie (sEMG) 3 con uno o preferibilmente più canali per ogni elettrodo 2 o coppia di elettrodi 2, in grado acquisire, filtrare e campionare il segnale elettrico emesso durante una contrazione muscolare; un sensore video (RGB camera, depth-map camera, IR motion capture camera con marker, motion sensing input de vice) 5, capace di acquisire il movimento dell’utente ed eventualmente anche di processarlo internamente e quindi di descrivere il movimento delle varie componenti del corpo dell’utente; ed un elaboratore elettronico 6 a cui sono collegati in qualunque modo noto, ad esempio via cavo o via wireless (Radio Frequenza, InfraRosso, ecc...), il sensore elettromiografico 3 ed il sensore video 5.

L’elaboratore elettronico 6 presenta a sua volta un sincronizzatore 7 di segnali avente mezzi 8 di generazione di un unico segnale temporale di riferimento per l’acquisizione di segnali dal sensore elettromiografico 3 e dal sensore video 5.

L’elaboratore elettronico 6 presenta inoltre mezzi 9 di analisi ed elaborazione disgiunta e/o congiunta dei segnali acquisiti.

I mezzi di analisi ed elaborazione 9 possono operare in tempo reale o in differita sui segnali acquisiti.

Vantaggiosamente nell’elaboratore elettronico 6 ai mezzi di analisi ed elaborazione 9 è collegato un sistema esperto 10 comprendente un motore inferenziale con cui applica ai dati provenienti dai mezzi di analisi ed elaborazione 9 le regole deduttive appositamente memorizzate in un database 1 1.

All’elaboratore elettronico 6 è collegata una interfaccia 12 con l’utente per la classificazione delle caratteristiche dell’attività muscolare estratte dal sistema esperto 10.

Il contenuto del database 11 da cui attinge il sistema esperto 10 dipende dal contesto di riferimento, così ad esempio per una applicazione in una palestra saranno fomite informazioni sul sollevamento del peso, per una applicazione a videogiochi sarà fornito un comando.

Nel database 11 possono essere immagazzinate ad esempio le informazioni riguardanti i parametri fisiologici degli utenti (indice di massa corporea, indice di massa grassa, altezza, peso, misure antropometriche, ecc...) e le informazioni sulle loro azioni.

L’apparato può vantaggiosamente operare integrando le informazioni provenienti dal sensore elettromiografico 3 e dal sensore video 5 con altre informazioni provenienti da altri sensori, come ad esempio un sensore GSR (galvanic skin resistance) per ogni canale del sensore elettormiografico 3, un accelerometro, un giroscopio, un encoder, un sensore di movimento, un sensore di posizione, un sensore di velocità, un sensore di prossimità, un sensore di contatto, un sensore di forza, almeno un ulteriore sensore di visione, ecc...

Il funzionamento dell’apparato è il seguente.

In particolare si procede dapprima a posizionare sulla parte del corpo dell’ utente interessata gli elettrodi 2 che servono a captare il segnale elettrico emesso dei muscoli durante il loro funzionamento. Gli elettrodi 2 che nel caso mostrato sono contenuti all’ interno di un indumento, potrebbero anche essere applicati sulla pelle dell’utente senza l’ausilio di un indumento.

Gli elettrodi 2 sono collegati al sensore elettromiografico 3, il quale a sua volta può essere contenuto all’intemo di un indumento. Il sistema può comprendere più elettromiografi e più elettrodi. L’elettromiografo 3 è collegato via cavo e/o via wireless all’elaboratore elettronico 6.

Il sensore di visione 5 deve puntare verso l’utente, e può eventualmente utilizzare marker ottici 14, vale a dire oggetti univocamente riconosciuti dal sensore di visione 5 rispetto al resto della scena).

Nel caso mostrato in cui il sensore di visione 5 utilizza marker ottici 14, questi ultimi devono essere posizionati sul corpo dell’utente o inseriti di indumenti, in posizioni predefinite, allo scopo di permettere al sensore di visione 5 di acquisire i movimenti dell’utente tramite il tracciamento della posizione dei marker ottici 14 solidali alle parti del corpo. Nel caso non mostrato di un sensore di visione 5 senza marker, il sensore di visione stesso capta il movimento dell’utente e ricostruisce il movimento in base ad algoritmi di riconoscimento adeguati.

Il sensore di visione 5 può essere collegato via cavo o wireless all’ elaboratore elettronico 6.

Viene acquisito il movimento della parte del corpo di un utente attraverso l’uso del sensore video 5 e la contrazione dei muscoli della stessa parte del corpo dell’utente attraverso il sensore elettromiografico 3 .

In figura 1 è mostrata l’acquisizione dei segnali da un braccio. In particolare è rappresentato, in funzione del tempo t del segnale temporale di riferimento, nel quadrante la l’ampiezza del segnale elettromiografico prelevato da un primo canale di acquisizione, nel quadrante lb l’ampiezza del segnale elettromiografico prelevato da un secondo canale di acquisizione, nel quadrante le l’ampiezza del segnale elettromiografico prelevato da un terzo canale di acquisizione, nel quadrante ld la posizione lineare del braccio, nel quadrante le la velocità lineare del braccio, nel quadrante lf l’angolo del gomito, e nel quadrante lg la velocità angolare di piegatura del gomito.

I segnali sono raccolti in tempo reale in una finestra temporale predefinita e dipendente dal contesto.

Durante il funzionamento dell’apparato possono essere acquisiti i segnali non solo dal sensore di visione 5 e dal sensore elettromiografico 3, ma anche eventualmente da altri sensori coadiuvanti l’elaborazione dell’azione.

In questo modo è possibile, istante per istante, ottenere le letture dei sensori 3 e 5 sincronizzate seguendo un unico segnale temporale di riferimento fornito dal sincronizzatore di segnali.

Le informazioni dai due sensori 3 e 5, ed eventualmente dagli altri sensori, sono fuse per la successiva estrazione di informazioni riguardanti le azioni dell’utente.

Le fasi di utilizzo dell’apparato comprendono una fase iniziale di taratura, durante la quale all’utente può venire richiesto di inserire alcuni dei suoi parametri fisiologici (altezza, peso, genere, età ecc....) e/o di eseguire alcuni task al fine di inizializzare alcuni parametri di lavoro.

L’apparato risulta quindi capace di analizzare una azione di un utente, vale a dire un atto che è semanticamente significativo nel contesto di riferimento (e.g. sollevare un peso durante un esercizio in palestra, oppure compiere un’azione che è interpretata dal computer come un comando).

Al fine di analizzare l’azione, i mezzi di analisi ed elaborazione 9 estraggono dai dati sensoriali grezzi tutte le informazioni necessarie per assegnare una semantica corretta all’azione analizzata nel contesto di riferimento.

Per ogni segnale così campionato, i mezzi di analisi ed elaborazione 9 estraggono un numero o un insieme di numeri che rappresentano caratteristiche rilevanti della finestra temporale. Come caratteristiche rilevanti sono intese operazioni o estrazioni di valori del segnale, per esempio possono essere: la media, il valore assoluto, la derivata della posizione del corpo dell’utente ecc..

Questi numeri estratti dai mezzi di analisi ed elaborazione 9 vengono utilizzati dal sistema esperto 10, che in base al contesto, classifica l’azione compiuta.

Con questo apparato e metodo di acquisizione ed analisi possono essere descritti il livello di contrazione dei muscoli o distretti muscolari interessati, Γ affaticamento dei muscoli o dei distretti muscolari, la sincronizzazione di attivazioni muscolari, la sincronizzazione di movimenti, la cinematica dell’azione (posizioni, velocità, accelerazioni).

E’ quindi possibile dividere ogni azione in sotto-azioni, differenziandole tra di loro in base alla tipologia delle stesse, ad esempio differenziando un movimento tra le dinamiche e statiche sia dal punto di vista del movimento (quando presente), sia di quello riguardante l’attivazione muscolare. E’ quindi possibile riferire l’attivazione del muscolo alle differenti tipologie di sottoazione allo scopo di riconoscere gruppi muscolari attivati, riconoscere le azioni, rilevare il livello di affaticamento durante un’azione, distinguere le diverse tipologie di contrazione, permettere all’utente di migliorare l’esecuzione di un dato esercizio/gesto, rilevando le anomalie rispetto alla corretta esecuzione dell’esercizio stesso, monitorare i progressi dell ’ allenamento/riabilitazione .

In particolare i segnali sincronizzati acquisiti sono analizzati ed elaborati, poi i dati derivanti dall’analisi ed elaborazione sono trasmessi al sistema esperto 10 che esegue la classificazione delle caratteristiche dell’attività muscolare.

Gli stessi dati derivanti dall’analisi ed elaborazione possono essere utilizzati per l’addestramento del sistema esperto 10.

L’invenzione fornisce una nuova modalità di interazione uomomacchina (computer) e.g. con videogiochi (movimento sforzo muscolare).

In questo modo è possibile ottenere tutte le informazioni riguardanti l’azione che possono essere elaborate da un computer.

Le informazioni come detto possono essere fomite ad un utente con diverse modalità di output e su diverse piattaforme hardware/software, dispositivi mobili o fissi (e.g. smartPhone, tablet, pc desktop ecc...). Queste informazioni possono essere altresì fomite attraverso dispositivi video e/o audio e/o aptiche. L’apparato ed il metodo per Γ acquisizione ed analisi di una attività muscolare così concepiti sono suscettibili di numerose modifiche e varianti, tutte rientranti nell’ ambito del concetto inventivo.

Ad esempio l’apparato può presentare almeno un sensore di impedenza per la misura dell’impedenza della pelle.

Tale sensore di impedenza è collegato all’elaboratore elettronico 6 e può essere integrato o meno all’ interno del sistema elettromiografico e permette di misurare l’impedenza della pelle attraverso almeno due elettrodi di rilevamento.

Inoltre l’apparato può vantaggiosamente presentare mezzi di autoregolazione della propria configurazione fisica attivati automaticamente da un segnale di incoerenza derivante dal confronto della combinazione del segnale elettromiografico e del segnale video con un archivio di base di conoscenza pregressa. L’apparato quindi è in grado di adattare la propria configurazione fisica al fine di migliorare la qualità dell’acquisizione basandosi sulle informazioni estratte dai sensori di cui sopra.

In particolare, basandosi sulle informazione estratte dai segnali video e/o elettromiografici l’apparato può essere in grado, in base a conoscenza pregressa (base di conoscenze) del movimento del soggetto, di identificare anomalie di elaborazione del segnale stesso.

In caso si avesse un segnale elettromiografico coerente e un segnale video inconsistente, l’apparato può essere in grado di modificare (ovviamente se il sistema video lo consente) il livello di zoom e/o panoramica (PAN) e/o inclinazione (TILT) del sistema video. Il sistema video focalizzerà l’attenzione su quelle parti rilevate in modo anomalo basandosi su una corretta acquisizione elettromiografica.

L’apparato risolverà l’anomalia e si configurerà infine, in modo tale da permettere Γ acquisizione robusta e affidabile anche di quelle parti che con l’attuazione potrebbero eventualmente essere trascurate.

In caso si avesse un segnale video che evidenzia un movimento del corpo il quale dovrebbe risultare dall’attivazione di uno o più gruppi muscolari, ma il segnale elettromiografico non dovesse rilevare tale attivazione, l’apparato può essere in grado di modificare in tempo reale, per ogni canale del sensore elettromiografico il suo guadagno al fine di ottenere una visualizzazione corretta del segnale elettromiografico.

L’apparato infine può essere in grado di modificare autonomamente e in tempo reale, per ogni canale del sensore elettromiografico, il suo guadagno basandosi sull’impedenza della pelle, misurata dal sensore di cui sopra in corrispondenza dell’area che comprende gli elettrodi di quel canale. In particolare il guadagno sarà direttamente proporzionale alla misura dell’impedenza.

L’apparato inoltre può consentire la ricostruzione 3D dal segnale video della figura umana (nota in gergo come skeleton). Lo skeleton permette di computare il movimento del soggetto nello spazio 3D (e.g. velocità, accelerazione arti, traiettoria del movimento ecc...). L’estrazione dello skeleton dal segnale video è possibile grazie ad algoritmi noti in letteratura.

Eventuali movimenti anomali vengono identificati utilizzando lo skeleton di cui sopra: dato l’addestramento del sistema esperto e nota la sequenza temporale dei movimenti, il sistema è automaticamente in grado di identificare movimenti non compatibili con la base di conoscenze.

Tutti i dettagli della presente invenzione sono sostituibili da elementi tecnicamente equivalenti.

In pratica i materiali utilizzati, nonché le dimensioni, potranno essere qualsiasi a secondo delle esigenze e dello stato della tecnica.

Claims (12)

1. RIVENDICAZIONI 1. Apparato per Γ acquisizione ed analisi di una attività muscolare, caratterizzato dal fatto di comprendere almeno un elettrodo (2) collegato ad almeno un sensore elettromiografico di superficie (3), almeno un sensore video (5), almeno un elaboratore elettronico (6) collegato con detto almeno un sensore elettromiografico di superficie (3) e con detto almeno un sensore video (5), detto elaboratore elettronico (6) presentando almeno un sincronizzatore temporale (7) di segnali per Γ acquisizione di segnali sincronizzati da detto almeno un sensore elettromiografico di superficie (3) e da detto almeno un sensore video (5).
2. 2. Apparato per Γ acquisizione ed analisi di una attività muscolare secondo la rivendicazione 1 , caratterizzato dal fatto che detto almeno un elettrodo (2) è previsto in almeno un indumento (1).
3. 3. Apparato per Γ acquisizione ed analisi di una attività muscolare secondo una qualunque rivendicazione precedente, caratterizzato dal fatto che detto elaboratore (6) presenta mezzi di analisi ed elaborazione (9) congiunta dei segnali sincronizzati acquisiti.
4. 4. Apparato per Γ acquisizione ed analisi di una attività muscolare secondo una qualunque rivendicazione precedente, caratterizzato dal fatto che detto elaboratore (6) presenta mezzi di analisi ed elaborazione (9) disgiunta dei segnali sincronizzati acquisiti.
5. 5. Apparato per Γ acquisizione ed analisi di una attività muscolare secondo una qualunque rivendicazione 3 e 4, caratterizzato dal fatto che detti mezzi di analisi ed elaborazione (9) operano in tempo reale sui segnali sincronizzati acquisiti.
6. 6. Apparato per Γ acquisizione ed analisi di una attività muscolare secondo una qualunque rivendicazione 3 e 4, caratterizzato dal fatto che detti mezzi di analisi ed elaborazione (9) operano in differita sui segnali sincronizzati acquisiti.
7. 7. Apparato per Γ acquisizione ed analisi di una attività muscolare secondo una qualunque rivendicazione precedente, caratterizzato dal fatto che ai mezzi di analisi ed elaborazione (9) è collegato un sistema esperto (10) avente un motore inferenziale con cui applica delle regole deduttive ai dati provenienti dai mezzi di analisi ed elaborazione (9).
8. 8. Apparato per Γ acquisizione ed analisi di una attività muscolare secondo una qualunque rivendicazione precedente, caratterizzato dal fatto di presentare almeno un sensore di impedenza della pelle collegato a detto elaboratore elettronico (6).
9. 9. Apparato per Γ acquisizione ed analisi di una attività muscolare secondo una qualunque rivendicazione precedente, caratterizzato dal fatto di presentare mezzi di autoregolazione della propria configurazione fisica attivati automaticamente da un segnale di incoerenza derivante dal confronto della combinazione del segnale elettromiografico e del segnale video con un archivio di base di conoscenza pregressa.
10. 10. Metodo per Γ acquisizione ed analisi di una attività muscolare, caratterizzato dal fatto di comprendere le fasi di: - acquisizione in modo temporalmente sincronizzato di almeno un segnale da almeno un sensore elettromiografico di superficie (3) collegato tramite almeno un elettrodo (2) ad una parte del corpo dell’utente, e di almeno un segnale video da almeno un sensore video (5) puntato verso detta parte del corpo dell’ utente - analisi ed elaborazione dei segnali così acquisiti unione e trasmissione dei dati derivanti dall’analisi ed elaborazione dei segnali acquisiti ad un sistema esperto (10) - classificazione delle caratteristiche dell’ attività muscolare dal sistema esperto (10) che comprende un motore inferenziale con cui applica delle regole deduttive ai dati provenienti dall’ analisi ed elaborazione dei segnali acquisiti.
11. 11. Metodo per Γ acquisizione ed analisi di una attività muscolare secondo la rivendicazione precedente, caratterizzato dal fatto di comprendere una fase di addestramento del sistema esperto (10) con i dati provenienti dal fanali si ed elaborazione dei segnali acquisiti.
12. 12. Metodo per Γ acquisizione ed analisi di una attività muscolare secondo una qualunque rivendicazione 10 e 11, caratterizzato dal fatto di confrontare la combinazione del segnale elettromiografico e del segnale video con un archivio di base di conoscenza pregressa e autoregolare automaticamente la loro configurazione fisica in caso di incoerenza.