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Patients after total hip arthroplasty (THA) suffer from lingering musculoskeletal restrictions. Three-dimensional (3D) gait analysis in combination with machine-learning approaches is used to detect these impairments. In this work, features from the 3D gait kinematics, spatio temporal parameters (Set 1) and joint angles (Set 2), of an inertial sensor (IMU) system are proposed as an input for a support vector machine (SVM) model, to differentiate impaired and non-impaired gait. The features were divided into two subsets. The IMU-based features were validated against an optical motion capture (OMC) system by means of 20 patients after THA and a healthy control group of 24 subjects. Then the SVM model was trained on both subsets. The validation of the IMU system-based kinematic features revealed root mean squared errors in the joint kinematics from 0.24° to 1.25°. The validity of the spatio-temporal gait parameters (STP) revealed a similarly high accuracy. The SVM models based on IMU data showed an accuracy of 87.2% (Set 1) and 97.0% (Set 2). The current work presents valid IMU-based features, employed in an SVM model for the classification of the gait of patients after THA and a healthy control. The study reveals that the features of Set 2 are more significant concerning the classification problem. The present IMU system proves its potential to provide accurate features for the incorporation in a mobile gait-feedback system for patients after THA.
Many machine learning models show black box characteristics and, therefore, a lack of transparency, interpretability, and trustworthiness. This strongly limits their practical application in clinical contexts. For overcoming these limitations, Explainable Artificial Intelligence (XAI) has shown promising results. The current study examined the influence of different input representations on a trained model’s accuracy, interpretability, as well as clinical relevancy using XAI methods. The gait of 27 healthy subjects and 20 subjects after total hip arthroplasty (THA) was recorded with an inertial measurement unit (IMU)-based system. Three different input representations were used for classification. Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) was used for model interpretation. The best accuracy was achieved with automatically extracted features (mean accuracy Macc = 100%), followed by features based on simple descriptive statistics (Macc = 97.38%) and waveform data (Macc = 95.88%). Globally seen, sagittal movement of the hip, knee, and pelvis as well as transversal movement of the ankle were especially important for this specific classification task. The current work shows that the type of input representation crucially determines interpretability as well as clinical relevance. A combined approach using different forms of representations seems advantageous. The results might assist physicians and therapists finding and addressing individual pathologic gait patterns
Study aim: To find out, without relying on gait-specific assumptions or prior knowledge, which parameters are most important for the description of asymmetrical gait in patients after total hip arthroplasty (THA).
Material and methods: The gait of 22 patients after THA was recorded using an optical motion capture system. The waveform data of the marker positions, velocities, and accelerations, as well as joint and segment angles, were used as initial features. The random forest (RF) and minimum-redundancy maximum-relevance (mRMR) algorithms were chosen for feature selection. The results were compared with those obtained from the use of different dimensionality reduction methods.
Results: Hip movement in the sagittal plane, knee kinematics in the frontal and sagittal planes, marker position data of the anterior and posterior superior iliac spine, and acceleration data for markers placed at the proximal end of the fibula are highly important for classification (accuracy: 91.09%). With feature selection, better results were obtained compared to dimensionality reduction.
Conclusion: The proposed approaches can be used to identify and individually address abnormal gait patterns during the rehabilitation process via waveform data. The results indicate that position and acceleration data also provide significant information for this task.
Die Anwendung von tragbare Sensorik im Bereich der Bewegungsanalyse ist mittlerweile zu einem zentralen Bestandteil in der Medizin und im Sport geworden. In den letzten Jahren befinden sich vor allem Inertiale Messeinheiten (IMU) auf dem Vormarsch. Durch die Fusion mehrerer Sensoren erlauben es IMU Systeme komplexe Informationen wie etwa Gelenkwinkel und spatio-temporale Parameter (STP) zu gewinnen. Viele der heute verfügbaren IMU Systeme befinden sich in der Entwicklungsphase und wurden noch nicht adäquat für den klinischen oder den sportspezifischen Einsatz auf Validität und Reliabilität getestet. Dieses Prozedere ist nach wissenschaftlichen Gesichtspunkten unerlässlich bevor ein System zur biomechanischen Analyse herangezogen und basierend auf dessen Ergebnissen etwa klinische Entscheidungen getroffen werden können. Folglich wurde in der vorliegenden Arbeit ein neu entwickeltes IMU System, dass, basierend auf Akzelerometer und Gyroskop Daten, spatio-temporale Gangparameter und Gelenkswinkel der unteren Extremität berechnet, hinsichtlich dieser Kriterien evaluiert. Zu diesem Zweck wurden mit Hilfe dieses IMU Systems Daten von unterschiedlich dynamischen Bewegungen in zwei verschiedenen Probandengruppen, einer gesunden, jungen Gruppe und einer Gruppe mit Patienten nach totaler Hüftarthroplastik (THA), aufgenommen. Daraus wurden die 3D Winkel des Hüft-, Knie- und Sprunggelenks sowie die globale Bewegung des Beckens berechnet. Weiter wurden gangspezifische STP, z.B. Schrittlänge, Schreitlänge, Kadenz, berechnet. Aber auch STP die typischerweise nur mit alternativen Systemen zuverlässig zu messen sind, z.B. Spurbreite und Durchschwungbreite, wurden erhoben. Die Ergebnisse aus dem IMU System wurden gegen ein etabliertes Referenzsystem im Bereich der Bewegungsanalyse, in Form eines markerbasierten stereophotogrammetrischen Systems, verglichen. Die vorliegenden Ergebnisse zeigen in beiden Gruppen eine starke Korrelation zwischen den Systemen in den Gelenkwinkeln der sagittalen und frontalen Ebene, sowie den STP. Es zeigte sich aber auch, dass die Übereinstimmung des IMU Systems mit dem kamerabasierten System vor allem in den Winkeln der Transversalebene, i.e. Rotationsbewegungen, und hier vor allem im Bereich des Kniegelenks leicht abnimmt. Weiter zeigte sich, dass die Genauigkeit des IMU Systems bei dynamischeren Bewegungen ebenfalls abnimmt. Bezüglich der Test-Retest Reliabilität zeigen die aktuellen Daten eine hohe Verlässlichkeit der Messergebnisse.
In einem zweiten Schritt wurde mit Hilfe der Daten des nun validierten IMU Systems versucht pathologische Gangmuster, in dem konkreten Fall das Gangmuster von Patienten nach THA, von physiologischen zu differenzieren. Hierzu wurde ein Algorithmus des maschinellen Lernens angewandt um an Hand von ausgewählten, klinisch relevanten Parametern eine Klassifikation vorzunehmen. Diese Methode wurde ebenfalls sowohl an Hand von IMU Daten und Daten des Referenzsystems evaluiert. Es zeigte sich kein Unterschied in der Klassifikationsgenauigkeit zwischen den Systemen. Die Genauigkeit, mit der pathologische Gangmuster erkannt wurden, lag in beiden Fällen über 96 %.
Die vorliegende Arbeit beschreibt im Detail die Vor- und Nachteile eines neu entwickelten, mobilen IMU Systems, das komplexe Parameter der Kinematik mit hoher Genauigkeit und Verlässlichkeit erfasst. Besonders die erfolgreiche Evaluierung dieses Systems in einer klinisch relevanten Applikation zeigt das große Potential von IMU Systemen in der klinischen Anwendung.