Sistema inerziale indossabile upper body per l'ergonomia fisica : analisi e validazione

The working activity can influence in different ways the health of man, according to the different characteristics of the tasks involved and to the variables introduced by the individuals who perform them. The impact of the job on the psychophysical health of the worker is a multifaceted problem and each side can be faced with multiple strategies. In this thesis the focus is oriented toward an important aspect of this problem, that is the work-related musculoskeletal disorders. Motion and posture are the primary object of interest. Though, from an engineering point of view, it is important to explore all the different methods of analysis and the instrumentation that may have a positive impact on the prevention of these disorders and on the identification of the related risk factors. In the first part of this project, the main approaches and methods of analysis are discussed, with their advantages and limitations. Historically, the analysis of the factors responsible for these types of disorders has been carried on according to three main approaches. The first two are based respectively on self-reported data and on the observation performed by an expert: both involve the bias of personal interpretation. The third one consists of quantitative measurements and it has evolved with the passing of the time, starting from simple camera frames, arriving to modern optoelectronic systems. The three approaches can be efficiently combined and even result in summary indices, designed not only for prevention and risk assessment, but also for single worker activity monitoring, along the day. After this first section, a tool that might be a great candidate for an efficient analysis on a large scale of the work-related musculoskeletal disorders is considered: systems based on inertial sensors (IMU/ MARG) for the analysis of motion may be a great instrument as they can be affordable, easy and versatile to use. For this reason, the IMU/MARG in general are presented and the characteristics required for studies about ergonomics are highlighted. IMU and MARG units can be placed on pieces of clothing, perhaps with the addition of other sensors, such as EMG ones, that are briefly discussed in this project. However, the efficacy of the use of these systems depends on the quality of the output data. Therefore, some validation protocols are here identified, developed specifically for a sensorized t-shirt designed by Polytechnic of Milan, which is currently in the last stages of production. Three cases have been identified. Two validation protocols are based on the comparison with already tested systems (golden standard for this ergonomic applications): the optoelectronic system and another system based on inertial measurements. Eventually, a third case is considered, motivating the importance of tests performed with robotic arms. From an experimental point of view, the second protocol has been implemented. A software has been developed in order to compare the angles variation from a reference posture (with two options, one in standing position with the palms of the hands facing the medial sagittal plane of the body, one sitting). The angles are computed from the quaternions given as outputs by the MARG units, representing the rotations with respect to the earth frame of reference (NORD, vector opposed to gravity and the third axis obtained from the other two). A second software has been implemented to visualize the movements by a virtual avatar. The software includes a graphic interface that allows the user to choose the segments proportions, the frame rate, and the desired reference posture. Unfortunately, because of the COVID-19 emergency, it has not been possible to test the t-shirt the protocols have been implemented for, due to changes in the time-schedule of the project. Though, a different system present in our laboratory was available. The tested instrument is the Notch system, which can be purchased online, but that does not come with sufficient literature about its performances. The product has the same purposes of the one that should have been originally tested but the sensors are placed on the body by means of elastic bandages and it does not include EMG signal sensing. Both hardware and software characteristics are suitable for ergonomics related purposes. In fact, it is comfortable, not invasive in terms of volumes and weight, it has relatively low energy consumption and it is equipped with a free downloadable software of simple use. The tests have been carried on with the participation of three subjects, considering the trunk and the right arm, forearm and wrist, performing both single joint and single axis movements, and more complex ones. The tests have been performed by three subjects (two males and one female, without pathologies that would not have allowed the reproduction of the movements). The right arm, forearm and hand and the trunk have been considered. The movements consist of simple ones, involving one joint and one plane of motion, and a more complex one. The latter was the gesture of pointing a target spot on poster, with a spontaneous behaviour. A single track has been recorded for each subject, but every single movement has been performed five times per person. The angles are computed as difference from the standing position described above. The experiments took place at the TEDH laboratory (Technology and Design for Healthcare) of the Design Department of the Polytechnique of Milan. A critical issue that occurred during the tests consists of the format of the output data from the Notch system. They were Euler angles whose rotation sequences had not been declared in the free version of the Software. The dependency of the comparisons from the rotation sequences has strongly affected the results. In some cases, the sequence chosen by the software has been proved inadequate with respect to the real movement, showing not acceptable outputs. Moreover, because of this output format, it was possible to use the developed software for the angles computation only for the X Sens system. For the Notch system, the angles variations from the reference position have been computed as differences of Euler angles. Also, the reference frame of the Notch MARG units was left oriented (opposed to the X Sens one) so it has been necessary to change some of the signs. The analysis of the data from each subject, for the simple movements involving mainly one plane, was carried on this way: - Resampling at 10 Hz and time synchronization of the data from the two systems - Data plotting in the main plane of movement and in the secondary ones: qualitative analysis. The track is split so that it includes a single movement (which means five repetition of the movement itself), performed with the two system - For the main plane of motion, a vertical offset at the beginning of the track is removed as its origin is uncertain. It might be caused by the choice of the Euler sequence, by the different method of computation of the angular difference from the reference posture or it might be a time drift error. As we cannot isolate the latter, which is the relevant component, this offset has not been considered. - Quantitative analysis: an average ROM is obtained for each movement (with respect to the five repetitions) and the two systems are compared (the mean error of the ranges of motion is computed between the two systems). Each repetition of a certain movement is normalized over time and an average track is obtained (including the standard deviation): the comparison is made using the Spearman’s correlation index (due to the not normality of the data). The procedure above is performed only on the shoulder data for the complex movement, as for the other joint the ranges of motion was very small and the variability among repetition was high. So, for the trunk, the elbow, and the wrist the Spearman correlation has been computed over the whole track, without the normalization over time of the cycles. Other hypothesis that have been taken into account are: - Increased ROM error over a time span of around 20 seconds (the time of five repetitions) - Increased error between the two system for increasing absolute values of angle of the golden standard system - Possible tendency of the Notch system to overestimate or underestimate the angle, with respect to the golden standard - Analysis of the ranges of motion (from an anatomical point of view) Qualitatively, differences between the two systems are evident in the secondary planes of motion: this may be caused by the differently chosen Euler sequence (it has to be reminded that the Notch ones are not known). As far as the mean ROM error is concerned, the result is different accordingly to the different performed movements (the worst results are from the shoulder joint), with a tendency to increase wherever the signal moves away from a perfectly sinusoidal one, due to pauses or preparation rotations. In some cases, the inadequate choice of the Euler sequence by the Notch system led to an erroneous identification of the direction of the movements itself (ulnar and radial deviation, for example, are confused). On the contrary, we can highlight a good reproduction by the system in exam of the signal morphology, always well correlated with the golden standard output. There is a mild tendency to overestimate the ROM by the Notch system (58,1% of the cases) and, in 17,9% of the cases, the error increases if the ROM increases. There is no evidence instead, of an angle drift over the time of five repetitions. Regarding the comparison of the ranges of motion with the normality values, the reference boundaries are usually not violated and, whenever they are, it is possible to explain the fact observing the plots and the video recordings. Exceeding ranges are frequently due to a starting position of the movement different from the reference one. In the case of the trunk, the high values of rotations are caused by the sum of a pelvis rotation that cannot be isolated and removed. A future development of this project may consist of the repetition of the test on more subjects using pure quaternions that, for the Notch system, can be obtained modifying the given software by the Software Development Kit. Also, it would be interesting to test the system with the other two methods. If, after further studies, the quality of the data were unsatisfying, the implementation of biomechanical boundaries may be a good solution in order to avoid incongruencies in the system reported movements of the biomechanical chain. At last, once verified the consistency of the output data, it would be interesting to improve the software with the real time calculation of new or already existing summary indices for the identification of potentially dangerous postures and movements, with the aim of a better and faster prevention action.

L’attività lavorativa può influire in modo diverso sulla condizione di salute dell’uomo a seconda delle peculiarità dei compiti che la caratterizzano e delle variabili introdotte da ciascun individuo che la svolge. L’impatto del lavoro sulla salute psicofisica dell’uomo è un problema poliedrico ed ogni sua sfaccettatura può essere a sua volta affrontata con una molteplicità di strategie. In questo elaborato di tesi l’attenzione è rivolta ad un aspetto importante di questo problema, ovvero l’insorgenza di problemi muscolo scheletrici con origine connessa all’attività lavorativa. Movimento e postura quindi diventano l’oggetto di osservazione primario. Di conseguenza, da un punto di vista ingegneristico, è importante focalizzarsi sui metodi di analisi e sulla strumentazione che possano avere un impatto positivo sulla prevenzione di questi disturbi e sull’identificazione dei fattori di rischio che l’attività lavorativa comporta. Nella prima parte di questo progetto di tesi sono discussi i principali metodi di analisi ergonomica per l’ambito lavorativo ad oggi esistenti, con i loro vantaggi e limiti. Storicamente l’analisi dei fattori responsabili dei disturbi di tipo muscolo scheletrico è stata portata avanti con metodi diversi, che seguono tre orientamenti principali. I primi due sfruttano dati relativi alla condizione di salute del lavoratore e alle caratteristiche dell’attività svolta, derivati rispettivamente dall’ autoanalisi (fortemente soggettiva) e dall’analisi di un osservatore esterno specializzato. Il terzo prevede invece l’utilizzo di misure quantitative tramite una strumentazione che si è evoluta nel tempo, a partire da fotogrammi e videocamere, fino a complessi sistemi optoelettronici. I tre approcci non sono sempre utilizzati in modo distinto ma spesso sono efficacemente combinati, anche tramite lo sviluppo di indici sintetici, realizzati non solo a scopo di prevenzione e classificazione del rischio di una certa attività, ma anche al fine di monitorare il movimento del singolo individuo. In seguito, viene considerato uno strumento che potrebbe essere utilizzato nell’analisi ergonomica con successo e in larga scala, in virtù delle sue caratteristiche di costo limitato, praticità di utilizzo e versatilità d’impiego. Si tratta dei sistemi di analisi del movimento basati su sensori inerziali, ed in particolare sulle unità IMU/MARG. Sono quindi considerate le caratteristiche delle unità IMU/MARG in generale ed i requisiti per questa specifica applicazione, con comfort e lunga durata di esercizio in primo piano. Tali unità possono essere inserite su un supporto, realizzando ad esempio una maglietta sensorizzata che possa integrare anche altri segnali utili, come ad esempio il segnale EMG, brevemente trattato in questo progetto. L’utilizzo di questi sistemi è però possibile a condizione che la qualità dei dati che essi forniscono in output sia soddisfacente. Per questo sono stati realizzati protocolli di validazione, pensati in particolare per una maglietta sensorizzata (MARG/ EMG) prodotta dal Politecnico di Milano, al momento in fase di ultimazione. Sono stati delineati tre casi: nei primi due il protocollo prevede un confronto con strumentazione che produca i medesimi dati in output, già validata. Specificatamente, nel primo caso è stato definito un protocollo basato su confronto con sistema optoelettronico, nel secondo con un altro sistema basato su unità MARG. Infine, viene motivato l’utilizzo di un terzo metodo, ovvero la validazione con braccio robotico. Dal punto di vista sperimentale è stato scelto di implementare il secondo protocollo. È stato quindi elaborato un software per calcolare le variazioni angolari rispetto ad una posizione di calibrazione di riferimento (selezionabile tra ortostatica con palmi delle mani rivolti verso il piano mediale del corpo oppure posizione seduta), a partire dai quaternioni restituiti dalle unità MARG. Tali quaternioni rappresentano le rotazioni rispetto al sistema di riferimento terrestre (Nord, vettore opposto alla gravità e terzo asse ottenuto tramite prodotto vettoriale). Un secondo software rende possibile la visualizzazione dei movimenti tramite un avatar virtuale appositamente creato, provvisto di un’interfaccia grafica che permette all’utente la personalizzazione del modello a livello di proporzioni tra i segmenti e frequenza dei frames, oltre a consentire la scelta della posizione di calibrazione utilizzata. Purtroppo, in seguito all’emergenza COVID-19, non è stato possibile eseguire le prove sulla maglietta sensorizzata per una variazione delle tempistiche del progetto ma è stato tuttavia possibile testare il sistema Notch, a disposizione in laboratorio. Tale sistema è acquistabile online ma non è reperibile molta letteratura sulle sue performances. L’implementazione è simile a quella del sistema che originariamente doveva essere testato ma le unità MARG sono poste su bande elastiche e non prevede sensori per il segnale EMG. Esso risulta in linea con i requisiti individuati per l’analisi ergonomica, sia per le buone caratteristiche a livello hardware (comfort, bassi ingombri e peso, consumi adeguati) sia per la presenza di un software dall’utilizzo intuitivo. I test sono stati eseguiti su tronco e arto destro di tre soggetti (due soggetti di sesso maschile e uno di sesso femminile, senza patologie che impedissero la realizzazione dei movimenti), considerando sia movimenti mono articolari in un unico piano, sia un movimento più complesso. In particolare, il movimento complesso selezionato consisteva nel gesto di puntare con il dito verso un punto specifico su un poster, in modo naturale. Per ogni soggetto è stata registrata un’unica traccia ma ogni movimento è stato ripetuto 5 volte. Gli angoli sono stati calcolati come differenza rispetto alla posizione di riferimento ortostatica, con i palmi delle mani rivolti verso il piano mediale del corpo. La fase sperimentale ha avuto luogo presso il laboratorio TEDH (Technology and Design for Healthcare) del Dipartimento di Design del Politecnico di Milano. Un particolare impedimento che è stato riscontrato nella fase sperimentale ha avuto origine dal formato dei dati in output nella versione base del software, ovvero dalla restituzione degli angoli articolari sotto forma di angoli di Eulero, senza che fosse indicata la sequenza utilizzata. In questo modo si introduce una dipendenza del confronto dalla sequenza di Eulero utilizzata, che ha influenzato fortemente i risultati in alcuni casi, mostrando in alcune circostanze anche l’inadeguatezza della scelta da parte del sistema Notch, il quale forniva angoli incoerenti rispetto al movimento eseguito. Inoltre, a causa di questo impedimento, le procedure per ottenere le differenze angolari rispetto alla posizione di riferimento sono state diverse per i due sistemi: per il sistema X- Sens è stato possibile utilizzare il software da me realizzato mentre per il sistema Notch tali angoli sono invece stati ricavati come differenze tra angoli di Eulero. Infine, la terna di riferimento delle unità MARG del sistema Notch era levogira, diversamente dal sistema X Sens: è stato perciò necessario intervenire sul segno degli angoli. L’analisi dei dati, per i movimenti semplici, i quali coinvolgono principalmente una singola articolazione, prevede i seguenti steps per ogni soggetto: - Ricampionamento a 10 Hz e sincronizzazione nel tempo dei dati provenienti dai due sistemi - Plot dei dati nel piano principale di movimento e nei secondari, separando i singoli movimenti (ma non le ripetizioni consecutive) e prima analisi qualitativa dei dati dei due sistemi sovrapposti - Per il piano principale di movimento, viene eliminata una traslazione verticale visibile ad inizio traccia. Tale traslazione potrebbe essere imputabile alla diversa scelta delle sequenze di Eulero, a fenomeni di deriva dell’angolo nel tempo o al diverso ottenimento delle differenze angolari. Poiché non è possibile isolare la componente di deriva nel tempo, tale traslazione viene trascurata nell’analisi. - Analisi quantitativa: ottenimento di un ROM medio per ciascun movimento (rispetto alle cinque ripetizioni) e comparazione dei ROM medi per i due sistemi (calcolo dell’errore medio del sistema Notch rispetto ad X Sens). Normalizzazione di ciascuna ripetizione del movimento nel tempo e realizzazione di una traccia che rappresenti la media delle ripetizioni (con deviazione standard) per entrambi i sistemi: confronto tramite indice di correlazione di Spearman, vista la non normalità dei dati. Per il movimento complesso viene eseguita la procedura sopra indicata solo per la spalla, in quanto le altre articolazioni avevano una ROM spesso ridotti e grande variabilità tra le ripetizioni del movimento. Per tronco, gomito e polso si considera invece la correlazione di Spearman su tutta la traccia che include le cinque ripetizioni del movimento. Ulteriori aspetti analizzati sono stati: - Aumento dell’errore sul ROM nel tempo, in un range di circa 20 secondi (ovvero nel corso delle cinque ripetizioni consecutive del movimento) - Aumento dell’errore tra i due sistemi all’aumentare del valore assoluto dell’angolo del sistema gold standard - Eventuale tendenza a sovrastimare o sottostimare l’angolo del sistema Notch, rispetto al gold standard - Analisi dei ranges of motion (in termini di ammissibilità da un punto di vista anatomico) Da un punto di vista qualitativo, si osservano differenze tra i due sistemi talvolta piuttosto consistenti nei piani di movimento diversi da quello principale: questo è imputabile prevalentemente alle sequenze di Eulero scelte, non sempre corrispondenti (si ricorda che quella utilizzata dal sistema Notch non era nota). Per quanto riguarda l’errore medio sui ROM, è risultato di diversa entità in base ai movimenti svolti (i risultati peggiori riguardano la spalla), con una tendenza ad aumentare laddove il segnale si discostava da una sinusoide regolare a causa di pause o preparazioni del movimento. In alcuni casi, la scelta inadeguata da parte del sistema Notch della sequenza di Eulero ha portato ad una errata identificazione del movimento svolto (ad esempio la deviazione ulnare e radiale sono invertite). Di contro, possiamo evidenziare una buona capacità del sitema di individuare la morfologia del segnale, sempre ben correlata con l’output del sistema golden standard. È stata identificata una lieve tendenza del sistema Notch a sovrastimare il ROM (58,1% dei casi) e, nel 17,9% dei casi, ad accrescere l’errore all’aumentare del ROM. Rispetto alla crescita dell’errore nel tempo, non c’è evidenza di un particolare incremento nell’arco temporale di cinque ripetizioni. Riguardo all’attendibilità dei ROM rispetto ai range di normalità, i valori sono generalmente in linea con quelli di riferimento e, laddove eccedono, è possibile spiegare i valori tramite analisi dei grafici e delle videoregistrazioni. Si nota infatti che in alcuni casi il movimento non parte dalla posizione neutra e che, nel caso del tronco, al movimento dello stesso si aggiunge la rotazione del bacino che è stata spesso spontaneamente eseguita dai soggetti. Uno sviluppo futuro del progetto potrebbe consistere nella ripetizione della fase sperimentale su più soggetti, lavorando con quaternioni puri ottenuti modificando il software del sistema Notch tramite Software Development Kit, oltre che nella validazione tramite i restanti due protocolli. Se la qualità dei dati non dovesse risultare soddisfacente in seguito ad ulteriori processi di validazione potrebbero essere posti vincoli biomeccanici sul modello in modo da eliminare eventuali incongruenze nei movimenti della catena biomeccanica riportarti dal sistema. Infine, una volta ottenuta e verificata la validità degli output del sistema, sarebbe interessante corredare il software associato al sistema indossabile con l’elaborazione real time di indici sintetici (nuovi o già esistenti) per l’individuazione di posture e movimenti potenzialmente rischiosi, in modo da offrire un servizio di prevenzione tempestivo e accurato al lavoratore.