CN114947822A - 一种新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法 - Google Patents

一种新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114947822A
CN114947822A CN202110205968.8A CN202110205968A CN114947822A CN 114947822 A CN114947822 A CN 114947822A CN 202110205968 A CN202110205968 A CN 202110205968A CN 114947822 A CN114947822 A CN 114947822A
Authority
CN
China
Prior art keywords
joint
motion
foot
lateral
marker
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110205968.8A
Other languages
English (en)
Inventor
姜淑云
李阳
李一瀛
俞艳
鲁潇莹
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yueyang Hospital of Integrated Traditional Chinese and Western Medicine Shanghai University of TCM
Original Assignee
Yueyang Hospital of Integrated Traditional Chinese and Western Medicine Shanghai University of TCM
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yueyang Hospital of Integrated Traditional Chinese and Western Medicine Shanghai University of TCM filed Critical Yueyang Hospital of Integrated Traditional Chinese and Western Medicine Shanghai University of TCM
Priority to CN202110205968.8A priority Critical patent/CN114947822A/zh
Publication of CN114947822A publication Critical patent/CN114947822A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1126—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb using a particular sensing technique
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1121—Determining geometric values, e.g. centre of rotation or angular range of movement
    • A61B5/1122—Determining geometric values, e.g. centre of rotation or angular range of movement of movement trajectories

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

本发明涉及一种新型大关节‑足部运动一体化解析数据采集方法，包括：获取标记位，其中，标记位包括全身大关节标记位、足部小关节标记位，其全身大关节标记位为直径1.5cm的荧光标记点，足部小关节标记位为直径0.8cm的荧光标记点；通过红外线光学动作捕捉系统通过红外线光学动作捕捉系统获取静止态标记位空间信息；获取运动态标记位运动轨迹；将采集好的静态及动态数据进行数据校正；获取运动动能评估数据；其优点在于：能够缩短三维运动解析数据采集时间，同时保证全身运动分析与足部精细运动分析的同步性与一致性，采集高效，且数据精度高。

Description

一种新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法
技术领域
本发明涉及数据采集领域，具体地说，是一种新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法。
背景技术
目前三维运动解析数据采集多使用全身分析模型采集捕捉全身大关节运动；使用足部运动分析模型采集捕捉足部精细运动；暂无完整的“全身+足部”模型来实现全身运动及足部精细运动数据的同时采集。
现有技术模型需将全身运动分析及足部精细运动分析数据分别采集，需要被评估者长时间保持站立姿势，分别配合进行全身运动分析模型荧光标记点贴放、移除及足部精细运动分析标记点贴放、移除过程，耗时较长，易造成被评估者疲劳，进而影响运动学数据采集准确性；同时还存在全身运动数据与足部精细运动数据采集无法同步对应的情况，限制了数据的分析与使用。
中国专利申请CN111369626A，公开了一种深度学习的无标志点上肢运动分析方法及系统，属于上肢运动分析领域技术领域，其方法包括获取使用者在做上肢功能运动时的图像和深度信息；基于图像和深度信息进行逆运动学计算处理，得到上肢运动角度数据；应用预先训练好的深度学习模型，对上肢运动角度数据进行修正，以得到最终的上肢运动学参数，有利于更准确的分析/评估上肢运动学参数。其提供的是一种基于深度学习算法的校正式识别跟踪，但显而易见的是其并不能替代有标志点的运动分析，且不能解决上述全身运动分析及足部精细运动分析数据一体化采集问题。
综上所述，亟需一种能够缩短三维运动解析数据采集时间，同时保证全身运动分析与足部精细运动分析的同步性与一致性的新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法。
发明内容
本发明的目的是，提供一种能够缩短三维运动解析数据采集时间，同时保证全身运动分析与足部精细运动分析的同步性与一致性的新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案是：
一种新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法，包括：获取标记位，其中，标记位包括全身大关节标记位、足部小关节标记位；获取静止态标记位空间信息；获取运动态标记位运动轨迹；数据校正；获取运动动能评估数据。
作为一种优选的技术方案，所述全身大关节标记位比所述足部小关节标记位直径大，其中，全身大关节标记位为直径1.5cm的荧光标记点，足部小关节标记位为直径0.8cm的荧光标记点。
作为一种优选的技术方案，获取静止态标记位空间信息，包括：通过红外线光学动作捕捉系统采集静止站立状态下的标记位空间位置信息。
作为一种优选的技术方案，获取运动态标记位运动轨迹，包括：通过红外线光学动作捕捉系统采集记录步行或指定动作下的标记位位置移动轨迹。
作为一种优选的技术方案，数据校正，包括：将采集好的静态及动态数据进行标记位命名及模型识别，并进行标记位位置修正和运动轨迹校正、导出。
作为一种优选的技术方案，获取运动动能评估数据，包括：通过三维数据分析系统对校正后的静态及动态数据进行匹配分析，输出全身大关节及足部小关节一体化运动功能评估数据。
作为一种优选的技术方案，全身大关节标记位包括：第七颈椎棘突偏右、右肩峰、左肩峰、右肱骨外上髁、左肱骨外上髁、右桡骨茎突、左桡骨茎突、右髂前上棘、左髂前上棘、右髂后上棘、左髂后上棘、右大腿、左大腿、右股骨外侧髁、左股骨外侧髁、右股骨内侧髁、左股骨内侧髁、右胫骨结节、左胫骨结节、右小腿、左小腿；足部小关节标记位包括：右外踝尖、左外踝尖、右内踝尖、左内踝尖、右第一跖骨头偏内侧、左第一跖骨头偏内侧、右第二跖骨头、左第二跖骨头、右第五跖骨头偏外侧、左第五跖骨头偏外侧、右第一跖骨头偏内侧、左第一跖骨头偏内侧、右第一跖骨底、左第一跖骨底、右第二跖骨底、左第二跖骨底、右第五跖骨粗隆后方、左第五跖骨粗隆后方、右舟骨粗隆、左舟骨粗隆、右载距突最外侧顶点、左载距突最外侧顶点、右腓骨肌结节、左腓骨肌结节、右跟骨后中央脊、左跟骨后中央脊、右跟腱附着结束点、左跟腱附着结束点。
作为一种优选的技术方案，获取运动态标记位运动轨迹前，先移除右股骨内侧髁、左股骨内侧髁、右跟腱附着结束点、左跟腱附着结束点的标记位。
本发明优点在于：本发明所述新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法，可同时定义捕捉全身大关节运动及足部精细运动；其根据人体生物力学计算原理，将大尺寸荧光标记点与小尺寸荧光标记点联合使用，结合上肢、下肢、足部的体表骨性标志位置进行设计，能够达到使用较少的荧光标记点以提高人体运动过程中各个大关节在冠状面、矢状面及水平面运动捕捉的准确性，同时完成足部小关节的运动捕捉，使全身运动数据与足部精细运动数据同步对应，极大的提高数据的分析与使用结果的准确性，且采集时无需被评估者长时间保持站立姿势，分别配合进行全身运动分析模型荧光标记点贴放、移除及足部精细运动分析标记点贴放、移除，避免耗时过长造成被评估者疲劳，进而影响运动学数据采集准确性的问题发生。
附图说明
附图1是本发明一种新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法流程示意图。
附图2是本发明一种新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法标记效果示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明记载的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
请参见附图1，附图1是本发明一种新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法流程示意图。一种新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法，至少包括以下步骤S100- 步骤S108：
步骤S100：获取标记位，其中，标记位包括全身大关节标记位、足部小关节标记位。
在一些优选的实施例中，其全身大关节标记位比足部小关节标记位直径大，如本实施例中，全身大关节标记位为直径1.5cm的荧光标记点，足部小关节标记位为直径0.8cm的荧光标记点，应理解的是其直径大小可以根据实际需要进行设置，以满足后续识别分析的要求。
本实施例中，全身大关节标记位包括：第七颈椎棘突偏右、右肩峰、左肩峰、右肱骨外上髁、左肱骨外上髁、右桡骨茎突、左桡骨茎突、右髂前上棘、左髂前上棘、右髂后上棘、左髂后上棘、右大腿、左大腿、右股骨外侧髁、左股骨外侧髁、右股骨内侧髁、左股骨内侧髁、右胫骨结节、左胫骨结节、右小腿、左小腿；足部小关节标记位包括：右外踝尖、左外踝尖、右内踝尖、左内踝尖、右第一跖骨头偏内侧、左第一跖骨头偏内侧、右第二跖骨头、左第二跖骨头、右第五跖骨头偏外侧、左第五跖骨头偏外侧、右第一跖骨头偏内侧、左第一跖骨头偏内侧、右第一跖骨底、左第一跖骨底、右第二跖骨底、左第二跖骨底、右第五跖骨粗隆后方、左第五跖骨粗隆后方、右舟骨粗隆、左舟骨粗隆、右载距突最外侧顶点、左载距突最外侧顶点、右腓骨肌结节、左腓骨肌结节、右跟骨后中央脊、左跟骨后中央脊、右跟腱附着结束点、左跟腱附着结束点。
步骤S102：获取静止态标记位空间信息；
在一些优选的实施例中，通过红外线光学动作捕捉系统采集静止站立状态下标记位的空间位置信息，本实施例中，其红外线光学动作捕捉系统包括红外线摄像机，便于采集标记位信息。
步骤S104：获取运动态标记位运动轨迹；
在一些优选的实施例中，通过红外线光学动作捕捉系统采集记录步行或指定动作下的标记位位置移动轨迹，在本实施例中，先移除右股骨内侧髁、左股骨内侧髁、右跟腱附着结束点、左跟腱附着结束点的标记位，再进行运动轨迹的采集。
步骤S106：数据校正；将采集好的静态及动态数据进行标记位命名及模型识别，并进行标记位位置修正和运动轨迹校正、导出；
本实施例中，可在动作捕捉系统的数据查看界面将采集好的静态及动态数据进行标记点命名及模型识别，并进行标记点位置修正和运动轨迹校正，将校正好的静态及动态数据导出为.c3d文件。
步骤S108：获取运动动能评估数据。
在一些优选的实施例中，通过三维数据分析系统对校正后的静态及动态数据进行匹配分析，输出全身大关节及足部小关节一体化运动功能评估数据；
如在本实施例中，依据三维数据分析系统内设置的身体不同节段部位的参考坐标系信息，根据参考坐标系及用于轨迹追踪的其他标记点，定义不同身体节段：包括使用“股骨内/外侧髁、胫骨结节、内/外踝”的标记点定义小腿刚体；如：
大腿：长轴近端为髋关节中心，远端为膝关节中心，由股骨外侧髁-膝关节中心连线确定X轴。髋关节由骨盆刚体确定，膝关节中心由股骨外侧髁及股骨内侧髁连线中点确定。大腿标记位用于追踪动态数据；小腿：长轴近端为膝关节中心，远端为踝关节中心，由外踝尖-踝关节中心连线确定X轴。膝关节中心由大腿刚体确定，踝关节中心由外踝尖及内踝尖连线中点确定；足：长轴近端为根骨后中央脊标记位，远端为第二跖骨头在根骨后中央脊-第一跖骨头-第五跖骨头所形成平面上投影，第五跖骨头在长轴上的投影与第五跖骨头形成的连线确定X轴；前足：长轴近端为第二跖骨底标记位，远端为第二跖骨头在第二跖骨底-第一跖骨头-第五跖骨头所形成平面上投影，第一跖骨头在长轴上的投影与第一跖骨头形成的连线确定X轴；中足：长轴近端为舟骨粗隆与第五跖骨底连线的中点，远端为第二跖骨底标记位，舟骨粗隆在长轴上的投影与舟骨粗隆的连线确定X轴；后足：长轴近端为根骨后中央脊标记位，远端为舟骨粗隆与第五跖骨底连线的中点。载距突最外侧顶点在长轴上的投影与载距突最外侧顶点形成的连线确定X轴；形成该模型的基本识别和相对位置及运动角度计算方法；将设置好的模型识别及计算方法与导入的患者动态及静态数据进行匹配，并分别定义和修正每一次重复运动的规定动作位置，进一步计算每一次重复动作时身体不同节段包括上肢、躯干、骨盆、髋关节、膝关节、踝关节及足部小关节、足趾的空间运动角度信息，得到全身大关节及足部小关节一体化运动功能评估数据。
需要说明的是：本发明所述新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法将全身大关节运动模型与足部精细运动模型进行整合优化，使用“股骨内/外侧髁、胫骨结节、内/外踝”的荧光标记点共同定义小腿刚体，并使用“小腿(wand)”进行追踪，相较之前足部精细运动模型，可提高参考坐标系的准确性，进而提高足水平面运动监测的准确性。内/外踝及足部的骨性标记点使用小直径荧光标记点，可保证全身大关节运动及足部精细运动数据同时的稳定性及准确性，节约数据采集时间，同时是小腿运动与足部小关节运动具有连贯性及同步性，可提高数据分析使用效率。且本发明所述新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法无需被评估者长时间保持站立姿势，以分别配合进行全身运动分析模型荧光标记点贴放、移除及足部精细运动分析标记点贴放、移除，避免耗时过长导致被评估者疲劳，进而影响运动学数据采集准确性的问题发生。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和补充，这些改进和补充也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法，其特征在于，包括：
获取标记位，其中，标记位包括全身大关节标记位、足部小关节标记位；
获取静止态标记位空间信息；
获取运动态标记位运动轨迹；
数据校正；
获取运动动能评估数据。
2.根据权利要求1所述的新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法，其特征在于，所述全身大关节标记位比所述足部小关节标记位直径大，其中，全身大关节标记位为直径1.5cm的荧光标记点，足部小关节标记位为直径0.8cm的荧光标记点。
3.根据权利要求2所述的新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法，其特征在于，获取静止态标记位空间信息，包括：通过红外线光学动作捕捉系统采集静止站立状态下的标记位空间位置信息。
4.根据权利要求3所述的新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法，其特征在于，获取运动态标记位运动轨迹，包括：通过红外线光学动作捕捉系统采集记录步行或指定动作下的标记位位置移动轨迹。
5.根据权利要求4所述的新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法，其特征在于，数据校正，包括：将采集好的静态及动态数据进行标记位命名及模型识别，并进行标记位位置修正和运动轨迹校正、导出。
6.根据权利要求5所述的新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法，其特征在于，获取运动动能评估数据，包括：通过三维数据分析系统对校正后的静态及动态数据进行匹配分析，输出全身大关节及足部小关节一体化运动功能评估数据。
7.根据权利要求1-6任一项所述的新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法，其特征在于，全身大关节标记位包括：第七颈椎棘突偏右、右肩峰、左肩峰、右肱骨外上髁、左肱骨外上髁、右桡骨茎突、左桡骨茎突、右髂前上棘、左髂前上棘、右髂后上棘、左髂后上棘、右大腿、左大腿、右股骨外侧髁、左股骨外侧髁、右股骨内侧髁、左股骨内侧髁、右胫骨结节、左胫骨结节、右小腿、左小腿；
足部小关节标记位包括：右外踝尖、左外踝尖、右内踝尖、左内踝尖、右第一跖骨头偏内侧、左第一跖骨头偏内侧、右第二跖骨头、左第二跖骨头、右第五跖骨头偏外侧、左第五跖骨头偏外侧、右第一跖骨头偏内侧、左第一跖骨头偏内侧、右第一跖骨底、左第一跖骨底、右第二跖骨底、左第二跖骨底、右第五跖骨粗隆后方、左第五跖骨粗隆后方、右舟骨粗隆、左舟骨粗隆、右载距突最外侧顶点、左载距突最外侧顶点、右腓骨肌结节、左腓骨肌结节、右跟骨后中央脊、左跟骨后中央脊、右跟腱附着结束点、左跟腱附着结束点。
8.根据权利要求7所述的新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法，其特征在于，获取运动态标记位运动轨迹前，先移除右股骨内侧髁、左股骨内侧髁、右跟腱附着结束点、左跟腱附着结束点的标记位。
CN202110205968.8A 2021-02-24 2021-02-24 一种新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法 Pending CN114947822A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110205968.8A CN114947822A (zh) 2021-02-24 2021-02-24 一种新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110205968.8A CN114947822A (zh) 2021-02-24 2021-02-24 一种新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114947822A true CN114947822A (zh) 2022-08-30

Family

ID=82972788

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110205968.8A Pending CN114947822A (zh) 2021-02-24 2021-02-24 一种新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114947822A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115500821A (zh) * 2022-10-09 2022-12-23 吉林大学 基于人体解剖学的盆骨节段骨骼系统标定方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115500821A (zh) * 2022-10-09 2022-12-23 吉林大学 基于人体解剖学的盆骨节段骨骼系统标定方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11229519B2 (en) Kinematic and parameterized modeling for patient-adapted implants, tools, and surgical procedures
US20240041530A1 (en) Systems for superimposing a virtual display on a physical spine
Leardini et al. Kinematic models of lower limb joints for musculo-skeletal modelling and optimization in gait analysis
Stagni et al. Quantification of soft tissue artefact in motion analysis by combining 3D fluoroscopy and stereophotogrammetry: a study on two subjects
US10600515B2 (en) Operatively tuning implants for increased performance
Collins et al. A six degrees-of-freedom marker set for gait analysis: repeatability and comparison with a modified Helen Hayes set
US20170281353A1 (en) Acquiring and Utilizing Kinematic Information for Patient-Adapted Implants, Tools and Surgical Procedures
Camomilla et al. A hip joint kinematics driven model for the generation of realistic thigh soft tissue artefacts
CN112733404A (zh) 一种运动过程中人体膝关节有限元模型的建立方法
CN114947822A (zh) 一种新型大关节-足部运动一体化解析数据采集方法
CN114947823A (zh) 一种一体化解析数据采集系统
Bakke et al. Shape-model scaled gait models can neglect segment markers without consequential change to inverse kinematics results
Thewlis et al. Discrepancies in knee joint moments using common anatomical frames defined by different palpable landmarks
Hobbs et al. Development and evaluation of a noninvasive marker cluster technique to assess three-dimensional kinematics of the distal portion of the forelimb in horses
CN114587345A (zh) 一种基于新型冗余标记点集的运动功能评估方法
CHOU et al. Interface pressure and gait analysis in different walking speeds and on the below-knee amputees with multiple axis prosthetic foot prosthesis
Malinowski et al. On using the Microsoft Kinect $^{\rm TM} $ sensors in the analysis of human motion
Rab Flexible marker set for human gait analysis
Tezduyar A THESIS SUBMITTED
CN117357116A (zh) 基于关节、肌肉生理学和解剖学特征的肌肉力获取方法
Richetto A preliminary validation of a 3D markerless method for estimating the kinematics of a two-segment foot model using a single RGB-D camera.
Mohamed et al. Kinematics of the Lower Limb and Prediction of Tibiofemoral Force During the Stance Phase
CN112989996A (zh) 一种关于膝关节运动的动态识别方法
Koff et al. Precise Quantitative Models of the Equine Articular Carpus Anatomy and Contact Areas
Zampier et al. EFFECTS OF TRANSCRANIAL DIRECT CURRENT STIMULATION COMBINED WITH ARM SWING ON THE WALKING PERFORMANCE OF PEOPLE WITH PARKINSON’S DISEASE

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination