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Entwicklung und Validierung eines inertialsensorbasierten Bewegungsmodells mit integrierten Messfehler-Kompensationsalgorithmen

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Entwicklung und Validierung eines inertialsensorbasierten Bewegungsmodells mit integrierten Messfehler-Kompensationsalgorithmen

Betreuer: Bettina Westebbe

Bearbeiter:
Ionuț Scîrlet
Lupe

Einführung
Markerbasierte Trackingsysteme stellen den aktuellen Stand der Technik zur Erfassung kinematischer Daten dar. Die Messungen werden in speziell ausgestatteten Laboren durchgeführt. Die räumliche Begrenzung sowie die Gefahr unvollständiger Daten durch Verdeckungen der optischen Marker ermöglichen jedoch keine Verwendung in realen Arbeitsumgebungen.
Eine potentielle Alternative sind MEMS-Inertialsensoren, die das Aufnehmen kinematischer Daten von Patienten in realen, alltäglichen Situationen ermöglichen.
Material und Methode
Im Rahmen dieser Masterarbeit wurden Algorithmen entwickelt, um aus dem MTw Development Kit System der Firma XSens kinematische Daten zu gewinnen und daraus ein Bewegungsmodell zu entwickeln. Für die Validierung der durch die neuen Algorithmen ermittelten Winkel wurden zwölf Messdatensätze von zwei mit Oberschenkel-Prothesen versorgten Probanden verwendet. Als Referenz wurden die projizierten Winkel auf der Sagittalebene von einem stationären optischen Vicon 460 System aufgenommen. Die Abweichungen zwischen den beiden Systemen werden durch Root-Mean-Square-Fehler (RMS-Fehler) beschrieben.
Ergebnisse
Der mittlere RMS-Fehler für den Oberschenkel-, Knie- und Fußgelenkwinkel der Prothesenseite beträgt 0,95°, 0,60°, bzw. 2,16°. Für die nicht-amputierte Seite liegen die RMS-Fehler bei 1,43°, 2,46°, bzw. 4,39°. Die Abweichungen für den Oberschenkel- und Kniewinkel der Prothesenseite sowie der gesunden Seite lassen sich durch eine optimale Positionierung der Sensoren weiter minimieren. Danach weisen beide Winkel der Prothesenseite einen mittleren RMS-Fehler von 0,43° auf. Für die gesunde Seite liegt der RMS-Fehler für den Oberschenkel- und Kniewinkel bei 1,08° bzw. 1,48°. Für den Fußgelenkwinkel
sind aufgrund der Projektion auf der Sagittalebene bereits große Fehler beim Winkel des Referenzsystems vorhanden.
Diskussion
Die optimale Positionierung der Sensoren reduziert die Einflüsse von Magnetfeldstörungen auf der Prothesenseite und von Gewebebewegungen auf der gesunden Seite. Die entwickelte Human Kinematics Software ermöglicht durch verschiedene implementierte Funktionen die Echtzeit-Darstellung und -Betrachtung des Bewegungsmodells.

Development and validation of an inertial sensor based human model
with integrated compensation of errors

Introduction
Marker-based tracking systems are the established standard for kinematic data measurement. However they require specially equipped laboratories. The spatial restriction and risk of incomplete data caused by the masking of the optical markers does not allow their use in real work environments. MEMS inertial sensors offer a powerful alternative, in that they enable the recording of kinematic data from patients in real, everyday situations.
Methods
Algorithms were generated to gain kinematic data from the MTw Development Kit system of the company Xsens and develop a motion model.
For angle validation, twelve measured data sets of two volunteers with femoral prostheses were used. The angles from a stationary optical Vicon 460 system were projected in the sagittal plane and taken as reference. The differences between the angles from the two systems were computed using root-mean-square-error (RMSE).
Results
The mean RMSE(s) obtained for the thigh, knee and ankle angles on the prosthetic and healthy side are 0.95°, 0.60° and 2.16°, and 1.43°, 2.46° and 4.39° respectively. The differences for thigh and knee angles were further minimized by optimising the positioning of the sensors, obtaining an average RMSE of 0.43° on the prosthetic side and 1.08° and 1.48° on the healthy side. Compared with the other two angles, greater errors were obtained for the ankle angle, due to the angle projection in the sagittal plane of the reference system.
Conclusion
Optimal positioning of the sensors reduces the influence of magnetic field disturbances on the prosthetic side and of tissue movements on the healthy side. The Human Kinematics software, with its various implemented functions, enables the real-time representation of the motion model.

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