PT1261279E - Processo de análise de irregularidades da locomoção humana - Google Patents

Description

DESCRIÇÃO

PROCESSO DE ANÁLISE DE IRREGULARIDADES DA LOCOMOÇÃO HUMANA A presente invenção refere-se a um processo de análise de irregularidades da locomoção humana. A invenção aplica-se especialmente à análise da marcha humana na prática médica e paramédica, em particular para estudar a degradação da marcha e efectuar previsões de queda, de forma a implementar medidas de prevenção, por exemplo, em pessoas idosas. A invenção aplica-se igualmente a medidas de claudicação no seguimento de traumatismos ou de tratamentos médicos ou cirúrgicos. Um outro domínio de aplicação é o domínio da marcha ou da corrida desportiva.

Duas famílias de técnicas complementares foram desenvolvidas para estudar os movimentos do corpo humano e a sua mecânica, tendo permitido aumentar consideravelmente os conhecimentos sobre a fisiologia da locomoção humana: . métodos cinemáticos, que medem deslocamentos de partes do corpo e ângulos articulares por meio de imagens cinematográficas ou vídeo; e . métodos dinâmicos, que medem forças ou acelerações actuando sobre partes do corpo.

Os métodos cinemáticos são descritivos e fornecem numerosos detalhes sobre os movimentos de cada segmento corporal, mas são penosos de executar. Os métodos dinâmicos são mais explicativos, visto que dão informações sobre as acções mecânicas na origem do movimento. Eles fornecem, assim, uma informação mais sintética, que, não obstante, permanece muito apurada. 1 Vários instrumentos de medida conhecidos, que são utilizados nos métodos dinâmicos (também denominados cinéticos), consistem em palmilhas baropodométricas, plataformas de força e acelerómetros. As palmilhas baropodométricas podem fornecer dados úteis para um clinico, mas não constituem um instrumento de medida de forças. As plataformas de força proporcionam informações fiáveis e precisas, mas o material é volumoso e dispendioso. Além disso, as suas dimensões só permitem um único apoio, o que fornece uma informação truncada e não permite uma análise da variabilidade da marcha.

Os acelerómetros, constituídos por sensores sensíveis às variações instantâneas de velocidade, não possuem os inconvenientes acima referidos e permitem obter resultados precisos e fiáveis. Referir-se-á, em particular, o artigo de Bernard AUVINET, Denis CHALEIL e Eric BARREY, "Analyse de la marche humaine dans la pratique hospitalière par une méthode accélérométrique", REV. RHUM. 1999, 66(7-9), pp. 447-457 (edição francesa) e pp. 389-397 (edição inglesa). A medida das acelerações tem a vantagem de fornecer informações sensiveis e detalhadas sobre as forças que produzem movimentos e pode ser simples de executar. Além disso, o acondicionamento e o tratamento de dados são económicos em relação à utilização de imagens. Por outro lado, as medidas de aceleração permitem reconhecer todas as características cinéticas e cinemáticas de um movimento. 0 tratamento dos resultados obtidos, para detectar e analisar eventuais irregularidades de locomoção, assenta geralmente em transformadas de Fourier. 0 artigo de AUVINET et al. mencionado acima propõe também cálculos baseados na função de 2 autocorrelação de sinais (estudo da simetria e da regularidade das passadas), completada por uma transformada z de Fischer para chegar às distribuições gaussianas.

Um inconveniente das análises frequenciais (como aquelas efectuadas por transformadas de Fourier rápidas) é o facto de necessitarem de um número mínimo de pontos para terem uma informação suficientemente precisa em frequência e em energia. Além disso, elas não autorizam uma localização no tempo de um acontecimento particular que provoca uma alteração rápida da frequência do sinal de aceleração. Não é, assim, possivel detectar um passo em falso isolado entre outros passos normais. A análise frequencial está igualmente mal adaptada a irregularidades temporais do ciclo locomotor, que não são estacionárias mas possuem propriedades caóticas (imprevisíveis a curto e a longo prazo).

No que diz respeito aos métodos de cálculo baseados em funções de autocorrelação, eles permitem uma detecção muito boa de assimetrias dinâmicas periódicas, mas apresentam um rendimento fraco para detectar irregularidades que não são nem estacionárias, nem periódicas. Eles também não permitem identificar um acontecimento isolado como um erro da marcha desportiva ou um passo em falso.

Por outro lado, várias técnicas especificas foram desenvolvidas para estudar movimentos complexos na locomoção equina, as quais assentam igualmente em medidas de acelerações. No entanto, os movimentos estudados consistem em saltos de cavalos de desporto ou em transições de marcha de cavalos de dressage (passagem do trote ao galope ou inversamente), por conseguinte, movimentos transitórios. 3

Estas técnicas não se aplicam a movimentos de marcha estabilizada, tais como o andar ou a corrida humanas.

Um processo de classificação dos movimentos baseado nos sinais fornecidos por um dispositivo acelerómetro triaxial, em que o registo dos sinais é efectuado de forma continua no tempo, no qual se analisam os sinais de acordo com uma transformada de ondulas de Coiflet, é divulgado no documento de Sekine et al. "Classification of acceleration waveform in a continuous walking record". Proceedings of the 20th Annual conference of the IEEE in Medicine and Biology Society, vol. 20, No3, 1988, pages 1523-1526. A presente invenção refere-se a um processo de análise de irregularidades da locomoção humana baseado em medidas da aceleração, que permite detectar ciclos locomotores anormais e irregulares ao longo do tempo. O processo da invenção não requer propriedades matemáticas a priori dos sinais estudados, tais como aquelas necessárias para as transformadas de Fourier (estado estacionário, periodicidade).

Adicionalmente, o processo da invenção pode permitir uma análise rápida e simples dos resultados obtidos. A invenção tem igualmente como objecto um processo de análise que pode fornecer informações complementares quantitativas sobre a falta de regularidade dinâmica dos ciclos de marcha ou de corrida.

Para este fim, a invenção aplica-se a um processo de análise de irregularidades da locomoção humana, no qual se utilizam 4 medidas de aceleração obtidas durante pelo menos um deslocamento controlado de uma marcha estabilizada de um ser humano, através de pelo menos um acelerómetro que mede, em função do tempo, pelo menos uma aceleração segundo pelo menos uma direcção, por meio de detecção e de análise de eventuais irregularidades da locomoção a partir de medidas de referência.

De acordo com a invenção, submetem-se as acelerações medidas a pelo menos uma transformada de ondulas e utiliza-se a transformada de ondulas obtida para detectar e/ou analisar as irregularidades.

Por "marcha estabilizada", entende-se um movimento repetitivo, aproximadamente periódico (como o andar ou a corrida), em oposição a um movimento transitório.

De forma surpreendente, a transformada de ondulas permite determinar as anomalias ao longo do tempo para uma marcha estabilizada deste tipo. Mesmo um único passo em falso isolado é detectável entre os passos normais. Este processo está, assim, apto para detectar irregularidades muito breves, contrariamente aos métodos conhecidos baseados em transformadas de Fourier.

De preferência, visualiza-se um espectro da transformada de ondulas em três dimensões, respectivamente, de tempo, de frequência e de módulo de energia espectral da transformada de ondulas, para detectar e analisar as irregularidades. 0 módulo de energia espectral da transformada de ondulas é vantajosamente representado por contornos coloridos ou por um gradiente de cores. Além disso, utiliza-se vantajosamente uma 5 escala linear para o tempo e uma escala logarítmica para a frequência. A visualização directa da ondula oferece uma grande simplicidade de leitura e permite identificar directamente irregularidades através da leitura gráfica.

Preferencialmente, a transformada de ondulas é contínua, sendo esta transformada, vantajosamente, uma transformada de ondulas de Morlet. Estas ondulas simétricas estão bem adaptadas para análises de baixas frequências, tais como as acelerações corporais próximo do centro de gravidade. Elas são dadas pela fórmula matemática (função ψ da variável x): ψ (x) = k.exp (-x2/2) . cos (o0x), em que k é uma constante de normalização e co0 é a pulsação da ondula considerada, de preferência compreendida entre 5 e 6 inclusive. Uma função de aceleração Acc dependente do tempo t é decomposta numa família de ondulas deste tipo através da fórmula C(a, b) = j^°4cc(r). ψ (at + b)dt, em que: - os coeficientes C fornecem as projecções da função Acc sobre as ondulas, - o parâmetro a é um parâmetro de escala (modificação do estiramento das ondulas) e - o parâmetro b é um parâmetro de translação (translação no tempo das ondulas). 6

Numa forma de realização preferida, isto é, a transformada de ondulas que possui uma energia espectral em função do tempo, define-se uma banda de baixa frequência na qual está principalmente concentrada a energia espectral para uma locomoção normal e detectam-se e/ou analisam-se as referidas irregularidades utilizando a energia espectral fora desta banda. A banda de frequência está preferencialmente compreendida entre 1 Hz e 4 Hz. A utilização desta banda torna possível, por exemplo, dois tipos de análise que podem ser complementares: a identificação de zonas de concentrações de energia espectral fora da banda e . a quantificação da energia espectral fora desta banda.

Assim, vantajosamente, as irregularidades são identificadas e/ou analisadas através de localização e/ou estudo dos picos de energia espectral fora da banda.

Desta forma, para uma marcha patológica, é possível observar picos de alta-frequência possuindo uma densidade energética significativa que ultrapassa o limite superior da banda de frequência (por exemplo, 4 Hz), em que estes picos são mais ou menos periódicos e regulares no tempo e em frequência. As irregularidades gráficas da forma destes picos são reveladoras de alterações da dinâmica e da regularidade da marcha.

Além disso, um grau de irregularidades da locomoção é vantajosamente calculado, relacionando a energia espectral marginal fora da banda com a energia espectral total. 7

Assim, para uma marcha patológica, é possível considerar que a energia marginal acima de 4 Hz é superior a 6%.

Em um outro tipo vantajoso de análise baseado na banda de baixa frequência, os valores localizados de energia espectral que ultrapassam a banda são medidos, por exemplo, no caso de uma marcha muito alterada com motivos de alta frequência e uma forma e uma energia muito variadas.

As análises por transformada de ondulas são vantajosamente associadas a outros métodos que fornecem informações complementares no processo de análise de irregularidades da locomoção humana. Estas informações são combinadas com os resultados obtidos através das transformadas de ondulas, para especificar o modo de utilização das ondulas, interpretar os resultados obtidos por estas ondulas e/ou completar os resultados extraídos das análises com ondulas.

Assim, numa forma de realização vantajosa, os processos de análise de acordo com qualquer uma das acelerações são pelo menos em número de dois, e para detectar e/ou analisar as irregularidades, utiliza-se também pelo menos um vectograma (dito "borboleta frontal") que representa a intensidade de uma das acelerações medidas em função da intensidade de uma outra das acelerações medidas. É possível identificar, assim, visualmente os desvios caóticos em relação a um regime estacionário e periódico.

As acelerações utilizadas são preferencialmente uma aceleração vertical e uma aceleração lateral do sujeito.

Em uma forma de realização preferida, para detectar e/ou analisar as irregularidades, utiliza-se também pelo menos uma representação num espaço das fases, que fornece a intensidade de pelo menos uma das acelerações em função da intensidade da derivada temporal desta aceleração ou em função desta aceleração desviada no tempo de um período de tempo predeterminado. É, assim, possível identificar visualmente o afastamento de um regime estacionário e periódico na direcção de um regime caótico. Vantajosamente, a aceleração estudada é uma aceleração vertical.

Nesta forma de realização preferida, calcula-se pelo menos um coeficiente de Lyapunov da representação no espaço das fases, preferencialmente o coeficiente de Lyapunov máximo. É assim possível quantificar irregularidades dinâmicas da locomoção, em que um coeficiente deste tipo mede a velocidade de divergência das órbitas dos sinais de aceleração no espaço das fases.

Desta forma, o coeficiente de Lyapunov máximo, calculado sobre um sinal acelerométrico crânio-caudal medido ao nível do centro de gravidade de um sujeito, quantifica globalmente uma falta de regularidade dinâmica dos ciclos de marcha. Ele permite detectar flutuações temporais e dinâmicas de coordenação em relação a um risco de queda. Esta medida global de regularidade da marcha tem um interesse clínico para uma previsão do risco de queda num sujeito idoso. A marcha pode, assim, ser considerada como patológica quando o coeficiente de Lyapunov utilizado é superior a um valor crítico. 9

Desta forma, vantajosamente, considera-se que ocorre uma desordem de coordenação se o coeficiente de Lyapunov máximo for superior a 0,4. O dispositivo utilizado para os acelerómetros e as medidas de aceleração encontra-se preferencialmente em conformidade com o exposto no artigo de AUVINET et al. referido acima. Em particular, o processo de análise admite as seguintes caracteristicas, consideradas separadamente ou segundo todas as combinações tecnicamente possíveis: . as acelerações são medidas por meio de um sensor acelerométrico, que compreende dois acelerómetros dispostos segundo eixos perpendiculares; . os acelerómetros são incorporados num cinto semielástico preso à cintura do sujeito, de tal forma que são aplicados na região lombar mediana, em frente ao espaço intervertebral L3-L4; . os acelerómetros estão dispostos próximo do centro de gravidade do sujeito (em que este último se localiza, no indivíduo em posição vertical em repouso, diante da segunda vértebra sacra); . as acelerações são medidas segundo os eixos crânio- caudais e laterais do sujeito, a seguir designados, respectivamente, por eixos verticais e laterais; . as medidas da aceleração são registadas por meio de um gravador portátil; . completam-se os resultados obtidos via a transformada de ondulas, através da obtenção da frequência das passadas, e da simetria e da regularidade dos passos, em que as variáveis simetria e regularidade são vantajosamente submetidas a uma transformada z de Fischer; 10 . os deslocamentos controlados de uma marcha estabilizada consistem em uma marcha livre à velocidade de conforto do sujeito, ao longo de uma distância compreendida entre 25 e 50 m, preferencialmente igual a 40 m, vantajosamente ida e volta.

Além disso, recorre-se vantajosamente às seguintes características, separadamente ou em combinação: . as acelerações são também medidas de acordo com um terceiro acelerómetro, em que os três acelerómetros estão dispostos segundo eixos perpendiculares que correspondem, respectivamente, aos eixos crânio-caudal, lateral e longitudinal (anteroposterior) do sujeito; . para a análise de movimentos desportivos, as acelerações medidas são acelerações crânio-caudais e longitudinais (plano sagital do sujeito); . para a análise de movimentos desportivos, as medidas são efectuadas no decorrer de testes de esforço em pista ou em tapete rolante; . efectua-se igualmente uma análise frequencial de Fourier, que é complementar no processo de análise, calculando: - a energia total do espectro (esta diminui para uma marcha patológica) - a energia relativa da frequência fundamental, que corresponde à frequência do passo (esta diminui e distribui-se na direcção das harmónicas de frequências mais elevadas para uma marcha patológica) e/ou - o declive do espectro, calculado através de uma equação de regressão linear sobre uma representação semilogaritmica da energia espectral ao quadrado em função da frequência (este declive é tanto mais 11 negativo quanto mais alterada for a marcha na sua regularidade temporal e dinâmica).

Além disso, um sensor compreendendo os acelerómetros, um gravador e um dispositivo de marcação de eventos, fornecido para assinalar eventos nos sinais de aceleração registados e/ou sincronizar os registos de aceleração com outros aparelhos de medida (câmara de video ou cinematográfica, plataforma de força, célula de cronometragem, aparelho de EGM, etc.), são vantajosa e simultaneamente utilizados. Este dispositivo é vantajosamente interposto entre o sensor e o gravador e é vantajosamente integrado numa caixa de registo do gravador. 0 dispositivo de marcação de eventos tem preferencialmente entradas de activação constituídas por contactos eléctricos manuais, optoelectrónicos (célula sensível a um flash de luz) e/ou electrónicos.

Ele possui preferencialmente saídas constituídas por: . um emissor de uma onda quadrada, possuindo vantajosamente um valor máximo (saturação) de um período compreendido entre 10 e 50 ms, de preferência 10 ms, para uma frequência de aquisição do sinal a 100 Hz, vantajosamente emitida nas vias do sinal de aceleração, de forma a marcar este sinal num ponto de medida; . uma série de díodos luminescentes (LED) vermelhos, que se acendem para fornecer um sinal luminoso visível numa única imagem com uma câmara de vídeo, vantajosamente durante um período de tempo compreendido entre 10 e 50 ms, de preferência igual a 10 ms; e/ou 12 . uma saída TTL que fornece, de forma vantajosa, um sinal quadrado de 5V durante um período de tempo compreendido entre 10 e 50 ms, preferencialmente igual a 10 ms. A utilização de um dispositivo de marcação de eventos deste tipo é particularmente interessante para marcar instantes de passagem (partida e chegada de um teste de marcha ou de uma corrida) nos registos de aceleração. É, assim, possível obter um ponto de referência espacial ou cinemático (filme de vídeo sincronizado) do movimento registado, de forma a calcular as distâncias representativas de um movimento desportivo. A invenção refere-se também às aplicações do processo: . no domínio médico, em particular para a detecção precoce de desordens neuromotoras de sujeitos idosos (é especialmente interessante utilizar o coeficiente de Lyaponov máximo) e . no domínio desportivo, em particular para a detecção de faltas técnicas de praticantes de marcha ou de corredores desportivos.

Desta forma, o processo da invenção pode ser vantajosamente aplicado à detecção de particularidades da passada do atleta durante um período da corrida, tal como o tempo de voo, o tempo de apoio, a simetria das semipassadas direitas e esquerdas, as forças de propulsão e de travagem direitas e esquerdas e o índice de fluidez da corrida. O processo de acordo com a invenção pode também ser aplicado para medir e quantificar as restrições biomecânicas ligadas a uma afecção do aparelho locomotor, especialmente em função da velocidade da corrida. 13 A característica das particularidades da passada do atleta em corrida de acordo com o processo da invenção é útil, particularmente com vista a melhorar a eficácia e os desempenhos do desportista. A caracterização dos parâmetros de aceleração de acordo com o processo da invenção é útil, em particular com a finalidade de avaliar a tolerância de uma afecção do aparelho locomotor em função das cargas de trabalho. A presente invenção será ilustrada e melhor compreendida com a ajuda de formas de realização particulares, de maneira nenhuma limitantes, em referência às figuras anexas, nas quais: A Figura 1 representa um sujeito munido de um sensor de aceleração, com vista à realização do processo de análise de acordo com a invenção; A Figura 2 ilustra um dispositivo de medida, que pode ser utilizado para realizar o processo de análise da invenção e corresponde aquele da Figura 1; A Figura 3 representa uma ampliação de uma porção do dispositivo de medida da Figura 2, sem o sensor; A Figura 4 representa uma perspectiva de frente e em corte do sensor do dispositivo de medida da Figura 2; A Figura 5 representa uma perspectiva de cima e em corte do sensor do dispositivo de medida das Figuras 2 e 4; 14 A Figura 6 apresenta curvas da aceleração vertical e lateral em função do tempo, sincronizadas com imagens de um sujeito, para uma passada de marcha normal; A Figura 7 apresenta curvas da aceleração vertical e lateral em função do tempo, sincronizadas com imagens de um sujeito, para uma passada de marcha patológica; A Figura 8 representa curvas de evolução no tempo das acelerações vertical e lateral para uma marcha normal de um sujeito; A Figura 9 mostra uma imagem espectral a três dimensões de uma transformada de ondulas de Morlet obtida a partir da aceleração vertical da Figura 8, em conformidade com o processo de análise de acordo com a invenção; A Figura 10 mostra uma ampliação da imagem espectral da Figura 9; A Figura 11 representa uma curva que fornece a evolução em função do tempo da aceleração vertical para uma marcha patológica de um sujeito idoso propenso a quedas; A Figura 12 representa uma imagem espectral a três dimensões de uma transformada de ondulas de Morlet obtida a partir da aceleração vertical da Figura 11; A Figura 13 é um vectograma dito "borboleta frontal", que fornece a aceleração vertical em função da aceleração lateral, correspondente à marcha normal associada às Figuras 8 a 10; 15 A Figura 14 representa um diagrama das fases de aceleração vertical, que fornece a primeira derivada da aceleração em relação ao tempo em função da série temporal desta aceleração, para uma marcha normal correspondente às Figuras 8 a 10; A Figura 15 representa um diagrama das fases de aceleração vertical, que fornece a primeira derivada da aceleração em relação ao tempo em função da série temporal desta aceleração, para uma marcha patológica correspondente às Figuras 11 e 12; A Figura 16 ilustra uma imagem espectral a três dimensões de uma transformada de ondulas de Morlet obtida em conformidade com o processo da invenção, num período de corrida de um desportista cuja passada é muito fluida; A Figura 17 ilustra uma imagem espectral a três dimensões de uma transformada de ondulas de Morlet obtida em conformidade com o processo da invenção, num período de corrida de um desportista que possui uma forte assimetria de propulsão e de travagem.

Nas Figuras 16 e 17, o gráfico superior ilustra as curvas de aceleração vertical, longitudinal e lateral em função do tempo expresso em segundos; o gráfico do meio ilustra a imagem espectral da transformada de ondulas dos movimentos verticais em função do tempo; o gráfico inferior ilustra a imagem espectral da transformada de ondulas dos movimentos longitudinais em função do tempo expresso em segundos. A Figura 18 apresenta as curvas de aceleração vertical, anteroposterior e lateral em função do tempo, sincronizadas 16 com imagens de um sujeito, para uma passada de corrida normal.

Um dispositivo 10 de medida (Figuras 1 e 2) compreende um sensor 16 sensivel aos movimentos, ligado a um gravador 20 ambulatório que se apresenta sob a forma de uma caixa. 0 sensor 16 é um sensor acelerométrico que compreende (Figuras 4 e 5) os acelerómetros 201, 202 e 203 dispostos

perpendicularmente, de forma a detectar acelerações nas direcções 21, 22 e 23 perpendiculares, respectivamente. A titulo ilustrativo, os três acelerómetros 201, 202 e 203 orientam-se, respectivamente, segundo uma primeira direcção 21 crânio-caudal, a seguir denominada vertical, segundo uma segunda direcção 22 látero-lateral e segundo uma terceira direcção 23 anteroposterior (a seguir denominada "longitudinal") de um sujeito 1. Estes acelerómetros 201-203 são sensíveis a componentes contínuos e dinâmicos e estão adaptados para medir movimentos de baixas frequências. A sua frequência própria é, por exemplo, igual a 1200 Hz, em que a gama de medida se situa entre ± 10 g e a sensibilidade é igual a 5 mv/g a 100 Hz. Eles formam uma montagem 205 cúbica, na qual a ortogonalidade é assegurada por meio de esquadrias 240. Esta montagem 205 é moldada num revestimento 200 polimérico, paralelepipédico e de pequeno tamanho. O revestimento 200 é isolante, rígido, protector e estanque. Ele tem, por exemplo, uma altura h (direcção 21), uma largura 1 (direcção 22) e uma profundidade p (direcção 23) que têm valores, respectivamente, de 40, 18 e 22 mm.

Cada um dos acelerómetros 201, 202 e 203 está munido de cinco terminais de ligação que compreendem: 17 . um terminal de terra (terminais 210 e 220, respectivamente, dos acelerómetros 201 e 202), . um terminal de alimentação negativa ligado ao terminal de terra (terminais 211 e 221, respectivamente, dos acelerómetros 201 e 202), . um terminal de alimentação positiva (terminais 212 e 222, respectivamente, dos acelerómetros 201 e 202), um terminal de sinal negativo (terminais 213 e 223, respectivamente, dos acelerómetros 201 e 202) e um terminal de sinal positivo (terminais 214 e 224, respectivamente, dos acelerómetros 201 e 202).

Os terminais e os acelerómetros 201 a 203 assentam respectivamente sobre os socos em cerâmica 206 a 208.

Os terminais de terra e os terminais de alimentação negativa dos três acelerómetros 201 a 203 estão ligados entre si. O sensor 16 compreende também um fio 251 com doze condutores de parte condutora exposta entrançada (entrançado metálico que evita os parasitas), contendo fios provenientes dos terminais de alimentação e de sinal dos três acelerómetros 201 a 203. Este fio 251, que conduz ao gravador 20, está parcialmente rodeado por um invólucro 250 semi-rigido termorretráctil, que penetra no revestimento 200. Este invólucro 250 permite evitar as fracturas do fio. Ele está, além disso, rodeado no exterior do revestimento 200 por uma parte troncónica 252 que forma uma peça única com o revestimento 200, a qual evita torções e os riscos de fractura do fio. A parte troncónica 252 possui um comprimento L, por exemplo, igual a 25 mm. 18

Além disso, o fio 251 está munido de um grampo 253, que é previsto chocar contra o invólucro 250 em caso de deslizamento do fio 251 no invólucro 250, de forma a evitar arrancar as soldaduras. O sensor 16 está incorporado num cinto 11 semielástico preso à cintura do sujeito 1, de tal forma que este sensor 16 se aplica na região lombar mediana, em frente ao espaço intervertebral L3-L4. Este posicionamento do sensor 16 permite uma boa estabilidade dos acelerómetros na proximidade do centro de gravidade do sujeito 1, sendo que este centro de gravidade se localiza diante da segunda vértebra sacra para um indivíduo em posição vertical em repouso. O sensor 16 está disposto num espaço 17 constituído por uma parte folgada 12 do cinto 11 e por um reforço 13 em couro, aplicado contra o cinto 11 por meio das cunhas 14 e 15 em tecido de esponja de alta densidade, dispostas de um e de outro lado da parte 12 (Figuras 2 e 3). As cunhas 14 e 15 permitem posicionar o revestimento 200 do sensor 16 exactamente no sulco vertebral do sujeito 1. O gravador 20 tem, por exemplo, uma frequência de aquisição de 100 Hz e uma autonomia que permite um registo continuo durante 30 minutos. Ele está munido de um filtro passabaixo com uma frequência de corte de 50 Hz, para evitar fenómenos de "aliasing". Ele permite três vias perpendiculares sincronizadas. As medidas de aceleração são numeradas e codificadas, por exemplo, em 12 bits. O gravador 20 compreende meios de ligação a uma unidade de tratamento, por exemplo, a um computador de tipo PC, por 19 intermédio de uma porta de comunicação em série com a ajuda de um software de transferência. 0 dispositivo de medida 10 compreende igualmente um dispositivo de marcação de eventos 25, intercalado electricamente entre o sensor 16 e o gravador 20 e integrado na caixa do gravador 20 (Figura 2) . Este dispositivo 25 tem como função assinalar eventos nos sinais registados e/ou sincronizar os registos de aceleração com outros aparelhos de medida. Ele está munido de uma célula sensivel a um flash de luz e está adaptado para saturar o sinal acelerométrico, por exemplo, durante 0,01 segundos para uma aquisição a 100 Hz, no momento em que um flash dispara.

Em funcionamento, solicita-se ao sujeito 1 que ande em linha recta, por exemplo, uma distância de 30 m de ida e 30 m de volta. Utilizam-se células de cronometragem afastadas de 30 m nas extremidades do trajecto percorrido pelo sujeito, de forma a poder medir as velocidades e sincronizar as medidas. Estas células de cronometragem formam, cada uma, uma barreira de infravermelhos compreendendo um emissor e um receptor. Elas estão ligadas respectivamente a flashes, que disparam quando a barreira de infravermelhos é atravessada pelo sujeito 1 e são detectados pelo dispositivo de marcação de eventos 25.

Obtém-se, assim, para um sujeito 60 possuindo uma passada de marcha normal (Figura 6) e um sujeito 90 possuindo uma passada de marcha patológica (Figura 7), as acelerações vertical e lateral em função do tempo.

Assim, para a marcha normal, representa-se uma curva 40 que fornece a aceleração vertical (eixo 32, em g) e uma curva 50 20 que fornece a aceleração lateral (eixo 33, em g) em função do tempo (eixo 31, em segundos). Nestas curvas 40 e 50, identificam-se diferentes etapas da marcha, e é possível relacioná-las com imagens sincronizadas (recolhidas por uma câmara de vídeo) do sujeito 60 em marcha. Assim, nas curvas 40 e 50 assinalam-se, respectivamente: . as zonas 41 e 51 correspondentes a uma colocação da perna esquerda 90a (imagem 61), . as zonas 42 e 52 correspondentes a um apoio bipodal (imagem 62), . as zonas 43 e 53 correspondentes a um levantamento da perna direita 90b e a uma flexão do joelho direito (imagem 63), as zonas 44 e 54 correspondentes a um apoio unipodal vertical da perna esquerda 90a (imagem 64) e . as zonas 45 e 55 correspondentes a um impulso unipodal da perna esquerda 90a (imagem 65).

De forma semelhante, as curvas 70 e 80 (Figura 7) representando respectivamente as acelerações vertical e lateral em função do tempo, identifica-se nas curvas 70 e 80, respectivamente: . as zonas 71 e 81 correspondentes a uma colocação da perna direita 90b (imagem 91), . as zonas 72 e 82 correspondentes a um apoio bipodal (imagem 92), . as zonas 73 e 83 correspondentes a um levantamento da perna esquerda 90a e a uma flexão do joelho esquerdo (imagem 93), . as zonas 74 e 84 correspondentes a um apoio unipodal vertical da perna direita 90b (imagem 94) e . as zonas 75 e 85 correspondentes a um impulso unipodal da perna direita 90b (imagem 95). 21 0 processo de análise de irregularidades da locomoção humana baseado nestes resultados vai agora ser descrito em maior detalhe. Observem-se as curvas 100 e 110 (Figura 6) que fornecem, respectivamente, as acelerações vertical e lateral (em g, eixo único 34 com translação de - lg para a aceleração lateral) em função do tempo (em segundos, eixos 31 e 35, respectivamente, para as acelerações vertical e lateral e eixo 36 de referência). Identificam-se, assim, os ciclos 101-105 na curva 100 de aceleração vertical e os ciclos 111-115 na curva 110 (Figura 6) de aceleração lateral, sincronizados e correspondendo, respectivamente, aos movimentos dos passos esquerdos e direitos.

De forma semelhante, obtém-se, por exemplo, uma curva 140 (Figura 9) que fornece a aceleração vertical (eixo 32) em função do tempo (eixo 31) para uma marcha patológica, em que esta curva 140 admite igualmente os ciclos 141-145.

Submete-se a aceleração vertical para a marcha normal e para a marcha patológica a uma transformação continua de ondulas do tipo Morlet. Uma transformação destas é geralmente expressa sob a forma: C(a.b) = Γ°° Acc(t).\|/ (at+í>)dt,

J. oO em que: . a variável t designa o tempo, . Acc (t) é o sinal da aceleração vertical, . a função \|/(at+b) é a função de ondula utilizada, por exemplo de Morlet. . os parâmetros a e b da função de ondula são, respectivamente, os parâmetros de estiramento (ou de escala) e de translação da ondula, 22 . os coeficientes C (a, b) são os coeficientes para a transformada continua de ondula. A partir dos coeficientes C (a, b), constrói-se para a marcha normal uma imagem espectral 120 (Figuras 7 e 8) a três dimensões, correspondentes respectivamente ao tempo, à frequência e à energia espectral. Esta imagem 120 é representada num plano tempo-frequência (ou tempo-escala) com uma escala linear para o tempo (eixo 3, em segundos) e uma escala semilogaritmica para a frequência (eixo 37, em Hz). O módulo de energia (g2) da ondula é representado por contornos coloridos.

De forma similar, obtém-se uma imagem espectral 150 da transformada de ondulas de Morlet da aceleração vertical (Figura 10), para a marcha patológica correspondente à Figura 9 . A densidade de energia na ampliação 130 e na imagem espectral 150 está expressa em aceleração (g2) .

Nas imagens espectrais 120 e 150, define-se uma banda de baixa frequência possuindo os limites inferior 121 e superior 122, associados, respectivamente, aos valores de 1 Hz e de 4 Hz. No caso de uma marcha normal, a densidade de energia do espectro está principalmente concentrada nesta banda. Mais precisamente, define-se uma zona normal 123 compreendida na banda de frequências e uma zona patológica 124 acima desta banda.

Observa-se de facto que, para a marcha normal do sujeito 60 (Figura 7 e ampliação 130 da Figura 8), a energia espectral está essencialmente concentrada na zona 123, surgindo picos 23 125-128 pouco elevados e periódicos na zona patológica 124 que correspondem aos ciclos de marcha do sujeito 60.

Pelo contrário, na imagem espectral 150 associada à marcha patológica do sujeito 90, observa-se: . uma queda da energia espectral total, . os picos 155-158 de alta frequência possuindo uma densidade energética significativa que ultrapassa o limite 122 de 4 Hz, . estes picos 155-158 que possuem alterações de periodicidade e de regularidade no tempo e em frequência.

Os picos 155-158 podem ser interpretados enunciando que, quanto mais irregular for a sua forma graficamente, mais alteradas são a dinâmica e a regularidade da marcha.

Além destas informações gráficas, calculam-se informações quantitativas da forma apresentada a seguir. Em particular, nas imagens espectrais 120 e 150, determina-se a quantidade total de energia espectral, assim como a energia espectral marginal no eixo 37 de frequência, correspondendo a uma energia superior ao limite 122 dos 4 Hz. Os dados acumulados em casos de referência mostram que, para uma marcha patológica, esta energia marginal é superior a 6%.

Desta forma, para a marcha normal do exemplo (Figuras 7 e 8), obtém-se uma energia total de 22,97 g2 e uma energia marginal que representa 5,3%, e para a marcha patológica (Figura 10), uma energia total de 2,50 g2 e uma energia marginal que representa 15,4%. 24

No caso de uma marcha muito alterada com motivos de alta-frequência de forma e energia muito variadas, mede-se o valor pontual do módulo de energia na imagem espectral.

Preferencialmente, as informações obtidas desta forma são completadas com outras técnicas de análise. Em particular, é interessante aprofundar as informações obtidas através de uma análise frequencial e de um cálculo da simetria e da regularidade por meio da função de autocorrelação, da forma indicada no artigo de AUVINET et al. referido acima. Obtém-se assim para a marcha normal acima referida (Figuras 6 a 8): . uma frequência de passada de 1,00 passada por segundo, . uma simetria de passada de 95,01%, com uma transformada z de Fischer de 183,25 e . uma regularidade de passada de 186,27 (em 200), com uma transformada z de Fischer de 337,56.

Para a marcha patológica do exemplo (Figuras 9 e 10), obtém- se : . uma frequência de passada de 0,88 passadas por segundo (frequência demasiado lenta), . uma simetria de passada de 95,57%, com uma transformada z de Fischer de 189,35 e . uma regularidade de passada de 160,93 (em 200), com uma transformada z de Fischer de 222,41 (regularidade anormal).

Estes resultados são acoplados com aqueles obtidos por meio das transformadas de ondula. Em particular, os picos 125-128 ou 155-158 são relacionados com a frequência da passada, a 25 sua alternância direita/esquerda com a simetria e a sua semelhança com a regularidade da passada.

Vantajosamente, estes resultados obtidos com transformadas de ondulas são igualmente completados através de um vectograma ("borboleta frontal"), tal como aquele 160 (Figura 11) obtido para a marcha normal do exemplo (Figuras 6 a 8), que fornece a aceleração vertical (eixo 32, em g) em função da aceleração lateral (eixo 33, em g) . Na borboleta frontal 160, observam-se as trajectórias cíclicas 161-163, que tendem a estar tanto mais sobrepostas umas sobre as outras quanto mais normal for a marcha. Nos casos patológicos, estas trajectórias cíclicas afastam-se umas das outras de uma forma identificável e analisável. A análise é também completada por um diagrama de fases, que fornece, por exemplo, para a aceleração vertical da marcha normal (Figura 12) e da marcha patológica (Figura 13) fornecidas em exemplos acima, a derivada da aceleração (g.s-1, eixo 38) em função da aceleração (em g, eixo 32). Obtêm-se, assim, os diagramas 170 e 180 que correspondem, respectivamente, às marchas normal e patológica e possuem, respectivamente, as trajectórias cíclicas 171-173 e 181-183. A marcha irregular de um sujeito propenso a quedas, por exemplo, manifesta-se por um regime caótico, evidenciado qualitativamente por uma divergência mais marcada das trajectórias cíclicas 181-183. A velocidade de divergência das trajectórias cíclicas (ou órbitas) do sinal é quantificada através de pelo menos um coeficiente de Lyapunov. Este coeficiente avalia a sensibilidade de um sistema para se desviar de um regime 26 estacionário e periódico a partir de um ponto particular ao tempo to em que se conhecem as características do sistema (condições iniciais). 0 coeficiente de Lyapunov médio λ™ de N-l coeficientes de Lyapunov obtidos com um intervalo de amostragem igual a 1 é classicamente dado por uma fórmula do tipo: λ m N-l Σ·( n=l ln ) em que: . N é o número de pontos considerado, . n é o número do ponto actual e . ln representa a distância entre o ponto indexado n pertencente a uma órbita e o ponto vizinho mais próximo pertencente a uma órbita vizinha no espaço das fases.

Um método prático para o cálculo algorítmico deste coeficiente encontra-se exposto, por exemplo, no artigo de WOLF et al. "Determining Lyapunov exponents from a time series" da revista Physica, 16D, 1985, pp. 285-317.

Como exemplo, para uma dimensão do espaço das fases igual a 3 e um intervalo de amostragem igual a 3 pontos, o coeficiente de Lyapunov máximo calculado no sinal acelerométrico vertical está compreendido entre 0 e 1, sendo este coeficiente tanto maior quanto maior for a patologia. Assim, para um valor superior a 0,4, a marcha é muito irregular. Este coeficiente quantifica a falta de regularidade dinâmica dos ciclos de marcha e detecta as flutuações temporais e dinâmicas de coordenação, em relação a um risco de queda. 27 0 conjunto dos resultados obtidos através destes diferentes métodos, centrados na análise por ondula, são combinados para identificar as irregularidades da locomoção e quantificá-las.

Os exemplos mencionados, que assentam sobre as medidas das acelerações vertical e lateral para uma marcha, estão particularmente adaptados para a identificação de claudicação ou de degradação das capacidades das pessoas idosas, de forma a despistar precocemente os riscos de queda e implementar medidas de prevenção.

Em outras formas de realização, utilizam-se outras marchas diferentes do andar e/ou outras acelerações. Assim, por exemplo, analisa-se uma marcha desportiva utilizando vantajosamente as acelerações vertical e anteroposterior da ráquis (plano sagital do sujeito, direcções 21 e 23). Preferencialmente, detectam-se desta forma as falhas técnicas de um atleta de marcha desportiva, tais como uma flexão do joelho no momento da colocação e/ou uma quebra simultânea de contacto com o solo dos dois pés do atleta.

Numa outra forma de realização, é analisada uma corrida desportiva. As Figuras 16 e 17 ilustram a imagem espectral a três dimensões de uma transformada de ondulas obtida, respectivamente, num desportista que possui uma passada fluida (Figura 16) e num desportista que possui uma passada irregular (Figura 17) . Na Figura 17, no traçado de aceleração longitudinal (curva <fre pro> de cima) e no espectro de ondulas correspondente (em baixo), observa-se um pico de frequência elevada a 0,2-0,4 s correspondente a uma desaceleração brusca de travagem no momento da colocação do pé esquerdo. Ao tempo 0,6-0,8, a colocação do pé direito não apresenta uma travagem brutal, mas uma propulsão mais marcada 28 que à esquerda. Estas análises da passada permitem visualizar e caracterizar as assimetrias da passada e determinar, desta forma, as características biomecânicas da passada de um atleta. Uma comparação das características da passada do mesmo atleta, analisada em dois momentos particulares espaçados no tempo, permite identificar a presença de anomalias da passada, caracterizadas por alterações nas suas características biomecânicas. As análises da passada do atleta em causa, de acordo com o processo da invenção, permitem também quantificar, e portanto controlar, a tolerância funcional de uma afecção do aparelho locomotor do desportista.

Nesta outra forma de realização do processo da invenção para análise de uma corrida desportiva, a Figura 18 mostra as curvas de aceleração vertical, anteroposterior e lateral em função do tempo sincronizadas com as imagens do sujeito.

Nestas curvas, é possível identificar: - 0 momento (300) de - o momento (301) de - 0 momento (302) de - o momento (303) de início de apoio da perna esquerda (G); apoio intermédio da perna esquerda (G); impulso da perna esquerda (G) e final de apoio da perna esquerda (G). 26-11-2007 29

Claims (15)

1. REIVINDICAÇÕES 1. Processo de análise de irregularidades da locomoção humana, no qual se utilizam medidas da aceleração obtidas durante pelo menos um deslocamento controlado de uma marcha estabilizada de um ser humano (1, 60, 90), através de pelo menos um acelerómetro que mede, em função do tempo, pelo menos uma aceleração segundo pelo menos uma direcção (21-23), por meio de detecção e de análise de eventuais irregularidades da locomoção a partir de medidas de referência; se submetem as referidas acelerações medidas a pelo menos uma transformada de ondulas e se utiliza a transformada de ondulas obtida para detectar e analisar as referidas irregularidades; caracterizado por se visualizar um espectro da referida transformada de ondulas a três dimensões, respectivamente, de tempo, de frequência e de módulo de energia espectral da transformada de ondulas, para detectar e analisar as referidas irregularidades, em que a transformada consiste em uma transformada continua de ondulas de Morlet caracterizadas pela fórmula:

   Ψ (x) - k. em que k é uma constante de normalização e ω0 é a pulsação da ondula considerada.
2. 2. Processo de análise de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por se representar o módulo de energia espectral da transformada de ondulas por contornos coloridos ou por um gradiente de cores. 1
3. 3. Processo de análise de acordo com a reivindicação 2, caracterizado por se utilizar uma escala linear para o tempo e uma escala logarítmica para a frequência.
4. 4. Processo de análise de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pela transformada de ondulas possuir uma energia espectral distribuída ao longo do tempo, se definir uma banda de baixa frequência na qual está principalmente concentrada a energia espectral para uma locomoção normal e se detectar e/ou analisar as referidas irregularidades utilizando a energia espectral fora da referida banda.
5. 5. Processo de análise de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pela referida banda estar compreendida entre 1 Hz e 4 Hz.
6. 6. Processo de análise de acordo com uma das reivindicações 4 ou 5, caracterizado por se identificar e/ou analisar as referidas irregularidades por meio de localização e/ou estudo dos picos (124-128, 155-158) de energia espectral que excedem a referida banda.
7. 7. Processo de análise de acordo com qualquer uma das reivindicações 4 a 7, caracterizado por se calcular um grau de irregularidade da locomoção relacionando a energia espectral marginal fora da referida banda com a energia espectral total.
8. 8. Processo de análise de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pelas referidas acelerações serem pelo menos em número de dois e por, para detectar e/ou analisar as referidas irregularidades, se 2 utilizar também pelo menos uma borboleta frontal (160) que representa a intensidade de uma das acelerações medidas em função da intensidade de uma outra das acelerações medidas.
9. 9. Processo de análise de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado por, para detectar e/ou analisar as referidas irregularidades, se utilizar também pelo menos uma representação (170, 180) num espaço das fases, que fornece a intensidade de pelo menos uma das referidas acelerações em função da intensidade da derivada temporal da referida aceleração ou em função da referida aceleração desviada no tempo de um período de tempo (d) predeterminado.
10. 10. Processo de análise de acordo com a reivindicação 9, caracterizado por se calcular pelo menos um coeficiente de Lyapunov da referida representação (170, 180) no espaço das fases, preferencialmente o coeficiente de Lyapunov máximo.
11. 11. Processo de análise de acordo com a reivindicação 10, caracterizado por se considerar que ocorre uma desordem da coordenação se o coeficiente de Lyapunov máximo for superior a 0,4.
12. 12. Aplicação do processo de análise de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores ao domínio médico, em particular para a detecção precoce de desordens neuromotoras de sujeitos idosos.
13. 13. Aplicação do processo de análise de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 11 ao domínio desportivo, em particular para a detecção de falhas técnicas de praticantes de marcha ou de corredores desportivos. 3
14. 14. Aplicação do processo de análise de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 11, para a detecção das particularidades da passada do atleta durante um período de corrida.
15. 15. Aplicação do processo de análise de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 11, para medir e quantificar as restrições biomecânicas ligadas a uma afecção do aparelho locomotor. 26-11-2007 4