가속도계를 이용한 편마비 환자의 보행분석 알고리즘 개발

Abstract

[한글]본 연구에서는 보행 가속도 신호를 측정할 수 있는 휴대용 무선 가속도 측정 시스템을 설계하고, 정상인과 편마비환자로부터 획득된 데이터를 이용하여 보행인자 계산과 보행의 규칙성 및 대칭성을 정량적으로 평가할 수 있는 보행분석 알고리즘을 개발하였다. 휴대용 무선 가속도 측정 시스템은 2축 가속도계와 증폭기 및 16Hz 저역 통과 필터로 구성된 아날로그 신호처리부(가속도 센서부)와 원칩 마이크로프로세서, EEPROM, RF 송신부 및 수신부로 구성되어 있다. 알고리즘 개발 및 평가를 위하여 20명의 정상인과 8명의 편마비 환자가 실험군으로, 또 다른 10명의 정상인과 8명의 편마비 환자가 대조군으로 참여하였으며, 요추 3～4번 위치에서 정상인의 경우 20m 동안, 편마비 환자의 경우 10m 동안의 보행 가속도 신호를 60Hz의 샘플링 주파수로 측정하였다. 보행분석 알고리즘은 크게 보행 가속도 신호 전처리, 보 구분점 검출, 좌우 걸음 구분, 보행인자 검출, 보행 대칭성과 규칙성 평가로 나누어진다. 보행 가속도 신호 전처리 단계로 FFT 분석과 차단 주파수 결정, 디지털 저역 통과 필터 처리, 과도기 신호 제거 및 오프셋 제거를 하였다. 보행분석 알고리즘에 의해 먼저 보 구분점을 검출한 후 좌우 발을 구분하였으며, 이 정보를 이용하여 보행인자들을 계산하고 보행의 대칭성과 규칙성을 평가하였다. 비디오 데이터와 보행 가속도 신호를 직접 관찰하여 얻은 정보와 비교하여 알고리즘의 성능을 평가한 결과 대조군에 속한 18명의 보 구분점이 모두 정확히 검출되었으며 한 명의 정상인을 제외하고 좌우 발 또한 모두 구분되었다. 향후 알고리즘의 신뢰성과 더 많은 보행인자를 계산하고 보행의 대칭성과 규칙성을 더욱 정확하고 객관적으로 평가할 수 있도록 성능을 향상시킴으로써 임상에서 편마비 환자의 재활치료 성과를 평가하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

[영문]In this paper, we have developed a portable acceleration data acquisition system to measure acceleration signals during walking and a gait analysis algorithm which can estimate gait parameters automatically and evaluate gait regularity and symmetry objectively. The portable acceleration data acquisition system consists of a biaxial accelerometer, amplifiers, lowpass filter with cut-off frequency of 16Hz, one-chipmicrocontroller, EEPROM and RF (TX/RX) module. In order to develop the algorithm, twenty normal subjects and eight hemiplegic patients for training set and the other ten normal subjects and eight hemiplegic patients for test set are participated in the experiment. Acceleration signals during 20m walking for normal subjects and 10m walking for hemiplegic patients were measured at a sampling frequency of 60Hz from a biaxial accelerometer mounted between L3 and L4 intervertebral area. The algorithm mainly includes preprocessing of gait acceleration signal, detection of main peaks, classification of right/left steps, calculation of gait parameters, and estimation of gait symmetry/regularity. Preprocessing of gait acceleration signal consists of FFT analysis, determination of cutoff frequency, filter processing, elimination of transition signal, and exclusion of offset. The algorithm detected foot contacts and classified right/left steps, then calculated gait parameters based oninformation and estimated gait symmetry/regularity. Compared with video data and analysis by manual, algorithm showed good performance in detection of foot contacts and classification of right/left steps in test set. In the future, by improving the reliability and ability of the algorithm in order to calculate more gait parameters accurately and estimate gait symmetry/regularity more precisely and objectively, this system and algorithm could be used to evaluate improvement of walking ability in hemiplegic patients in clinical practice.