Validazione di un sistema inerziale per la riabilitazione a domicilio mediante misure comparative con il sistema optoelettronico

Introduction. Biomechanical biofeedback systems based on inertial measurement units (IMUs) have proven to be useful tools for movement assessment and have enabled the development of innovative solutions for real-time monitoring of home-based rehabilitation therapies, thus facilitating the transition to tele-rehabilitation. To ensure the proper adoption of these new technologies in rehabilitation, it is necessary to evaluate their accuracy, reliability, and precision, comparing their performance with that of optoelectronic systems, which are considered the gold standard for motion analysis. In addition, since the incorrect positioning of the devices on body segments can compromise their performance, the sensitivity to misplacement of the device outputs must also be evaluated. Aim of the study. The present study assessed the accuracy of a motor rehabilitation device based on a single inertial unit (Kari, Euleria Health, Rovereto, Italy) in measuring joint angles across a set of motor tasks for trunk and lower limbs by comparison with the optoelectronic system. Additionally, the sensitivity of the sensor output to sensor mispositioning was explored. Materials and Methods. Kari is a medical device designed for rehabilitation and training, consisting of a single inertial sensor connected via Bluetooth to a tablet on which a mobile application is installed. The application guides the patient during the execution of exercises through audio and video feedback. Depending on the motor task to be performed, the sensor is placed with an elastic band on the body segment of interest and records in real time the joint angle with respect to its reference system. The present study involved 21 healthy subjects (12 males, 9 females; age 23.5±1.3 years), simultaneously equipped with the inertial sensor and passive markers for motion capture and reconstruction by the optoelectronic system (BTS Bioengineering SPA, Milan, Italy). The motor tasks performed involved movements of the hip (i.e., abduction, flexion, and extension), trunk (i.e., lateral, and anterior flexion) and knee (i.e., extension). The evaluation of the sensitivity of the sensor output to sensor mispositioning was assessed during hip flexion and extension motor tasks, with the sensor misplaced laterally and medially by 10% of the participant's thigh circumference. The raw data collected by the optoelectronic system were processed in order to compute relative joint angles (i.e., describing the orientation of the distal body segment with respect to the proximal one) and absolute joint angles (i.e., describing the orientation of the body segment with respect to the laboratory coordinate system). The data acquired by the inertial sensor were synchronized with those acquired by the optoelectronic system. After synchronization, the values of the repetitions performed for each task were isolated and normalized with respect to duration and maximum amplitude. The range of motion (ROM) of each repetition was calculated as the difference between the mean value of the angle in the working phase and that in the resting phase. Subsequently, the ROM value of each motor task was calculated as the average of the ROMs of the total number of repetitions. Regarding the statistical analysis, the Anderson-Darling test was used to evaluate the probability distribution of the ROM values. For exercises performed bilaterally a preliminary t-test was conducted on ROM values of each subject to verify that there were no statistically significant differences between the motor tasks performed on the right side and those performed on the left side. For each motor task, several parameters were calculated to compare the angular outputs of the sensor with those of the optoelectronic system, including Pearson correlation coefficient, p-value, Lin's concordance correlation coefficient (CCC), percent accuracy, and Root Mean Square Error (RMSE). Subsequently, Bland-Altman plots were graphically represented. To evaluate the sensitivity of the device output to sensor misplacement, the RMSE was calculated between the ROM values obtained from the measurements of the correctly positioned sensor and those obtained from the measurements of the mispositioned sensor. Results. For each motor task, the trend of the angle measured by the IMU was plotted together with that obtained from the optoelectronic system. For the exercises performed bilaterally, the preliminary t-test did not show a statistically significant difference between the ROM values of the motor tasks performed on the right side and those of the motor tasks performed on the left side. Therefore, these values were combined and the total number of repetitions was considered for further analysis. The result of the Anderson-Darling test showed the normal distribution of ROM values related to the different motor tasks. In the comparison between the angles obtained by the sensor and the absolute angles acquired by the optoelectronic system, the average difference between the ROMs was found to be 4.3°± 3.4°, with a mean accuracy of -3.91% and an average RMSE of 6.9°± 4.2°. When comparing the angles estimated by the sensor and the relative angles obtained by the optoelectronic system, an average difference between ROMs of 7.2°± 5.3° was found, with a mean accuracy of 11.03% and an average RMSE of 9.1°± 5.7°. The Pearson correlation coefficient value averaged over the total number of motor tasks exceeded 0.7, indicating a strongly positive correlation between the IMU and optoelectronic system measurements. The graphical analysis of Bland-Altman plots confirmed the agreement between the two measurement techniques. In the hip flexion and hip extension motor tasks performed with the mispositioned sensor, an average difference of 3.0°±1.6° was found between the ROMs obtained from the measurements of the correctly positioned IMU and those obtained from the measurements of the incorrectly positioned IMU, with an average RMSE value of 5.6°±1.0°. Discussion, conclusions and future developments. The qualitative analysis of the plots showed that the trends of angles recorded by the IMU were consistent with those obtained by the optoelectronic system for each of the motor tasks performed, with differences, albeit small, in the peak values. For the exercises involving the hip, there was a discrepancy between the trends of the angles recorded by the sensor and the angles defined as relative, and a concordance with the trends of the angles defined as absolute. This is due to the fact that the sensor measures angles as absolute, i.e., it detects the angle of motion of the body segment on which it is placed relative to its own coordinate system. For hip flexion, hip abduction, semi-squat, knee extension and lateral trunk flexion exercises, the RMSE between the ROM values obtained from the IMU and those obtained from the optoelectronic system ranged from 3.7° to 6.4°, values consistent with those obtained from previous studies. The Pearson correlation coefficient indicated a strongly positive correlation between the angles recorded by the two systems. Lin's concordance coefficient and Bland-Altman plots showed strong agreement between the measurements obtained from the IMU and the absolute angles from the optoelectronic system. The discrepancy between hip extension and anterior trunk flexion angles measured by the sensor and those obtained from the optoelectronic system was limited, but higher than that obtained from previous studies. The accuracy of the sensor measurements was lower in the exercises performed with the mispositioned IMU. In particular, the discrepancy between the angles measured by the correctly positioned IMU and those measured by the incorrectly positioned sensor, although limited, was greater when the sensor was laterally misplaced. The RMSE between the ROM values obtained from the incorrectly positioned sensor and those obtained from the correctly positioned IMU was consistent with results obtained in previous studies. The results obtained in the present study showed that the IMU-based rehabilitation device enables reliable motion measurements, consistent with those obtained in previous studies using more complex systems. In particular, the device was found to be accurate enough to be used in lower limb and trunk home rehabilitation programs. In fact, it seems to be able to provide a reliable esteem of the angular motion that allow the professional to remotely monitor the progress of the rehabilitation pathway and change in patient’s motor function. Future research could focus on evaluating the measurement accuracy in upper limb exercises and on the implementation of alternative biomechanical protocols to compare the sensor data with those obtained by the optoelectronic system. In addition, because the present work involved only healthy subjects, future studies could evaluate the measurement accuracy in the case of individuals with functional limitations.

Introduzione. I sistemi di biofeedback biomeccanico basati su unità di misura inerziale (IMU) si sono rivelati strumenti utili per la valutazione del movimento e hanno consentito lo sviluppo di soluzioni innovative per il monitoraggio in tempo reale delle terapie di riabilitazione a domicilio, agevolando la transizione verso la teleriabilitazione. Per garantire l’adozione corretta di queste nuove tecnologie nella riabilitazione, è necessario valutarne l’accuratezza, l’affidabilità e la precisione, confrontandone le prestazioni con quelle dei sistemi optoelettronici, considerati il gold standard per l’analisi del movimento. Inoltre, poiché la posizione errata dei dispositivi sui segmenti corporei può comprometterne le prestazioni, anche la sensitività al malposizionamento degli output dei dispositivi deve essere valutata. Scopo dello studio. Il presente studio di ricerca aveva come obiettivo la valutazione dell’accuratezza di un dispositivo commerciale per la riabilitazione motoria basato su una singola unità di misura inerziale (Kari, Euleria Health, Rovereto, Italia) nella misurazione degli angoli articolari durante alcuni task motori per tronco e arti inferiori mediante comparazione con il sistema optoelettronico. Un ulteriore scopo del presente lavoro consisteva nell’analisi della sensibilità dell’output del sensore al malposizionamento del sensore stesso. Materiali e metodi. Kari è un dispositivo medico, progettato per la riabilitazione e per l’allenamento, costituito da un unico sensore inerziale collegato via Bluetooth ad un tablet su cui è installata l’applicazione mobile che guida il paziente durante l’esecuzione degli esercizi mediante feedback audio e video. A seconda del task motorio, il sensore viene posizionato con una fascia elastica al segmento corporeo di interesse e registra in tempo reale l’andamento dell’angolo del segmento rispetto al proprio sistema di riferimento. Il presente studio ha coinvolto ventuno soggetti sani (12 maschi, 9 femmine; età 23.5±1.3 anni), contemporaneamente equipaggiati con il sensore inerziale e marker passivi per la cattura e la ricostruzione del movimento da parte del sistema optoelettronico (BTS Bioengineering SPA, Milano, Italia). I task motori eseguiti hanno coinvolto movimenti dell’anca (i.e., abduzione, flessione ed estensione), del tronco (i.e., flessione laterale e anteriore) e del ginocchio (i.e., estensione). Per quanto riguarda la valutazione della sensibilità dell’output del sensore al suo malposizionamento, questa è stata valutata durante la flessione e l’estensione dell’anca, con il sensore malposizionato lateralmente e medialmente del 10% della circonferenza della coscia del partecipante. I dati grezzi raccolti dal sistema optoelettronico sono stati elaborati al fine di calcolare gli angoli articolari relativi (i.e. angoli che descrivono l’orientamento del segmento corporeo distale rispetto a quello prossimale) e assoluti (i.e. angoli che descrivono l’orientamento del segmento corporeo rispetto al sistema di coordinate del laboratorio). I dati acquisiti dal sensore inerziale sono stati sincronizzati con quelli acquisiti dal sistema optoelettronico. Dopo la sincronizzazione, i valori relativi alle ripetizioni eseguite per ogni task sono stati isolati e normalizzati, rispetto alla durata e al valore massimo di ampiezza. Il range di movimento (ROM) di ogni ripetizione è stato calcolato come la differenza tra il valore medio dell’angolo nella fase di lavoro e quello nella fase di riposo. Successivamente, il valore di ROM di ogni task motorio è stato calcolato come media dei ROM delle ripetizioni totali. Per ciò che concerne l’analisi statistica, per gli esercizi eseguiti bilateralmente è stato condotto un t-test sui valori di ROM di ciascun soggetto al fine di verificare che non vi fossero differenze statisticamente significative tra i task motori eseguiti sul lato destro e quelli eseguiti sul lato sinistro. Al fine di confrontare gli output angolari del sensore con quelli del sistema optoelettronico, per ogni task motorio sono stati calcolati il coefficiente di correlazione di Pearson, il valore p, il coefficiente di correlazione di concordanza di Lin (CCC), l’accuratezza percentuale e il Root Mean Square Error (RMSE), e sono stati tracciati i diagrammi di Bland-Altman. Per valutare la sensitività dell’output del dispositivo al malposizionamento del dispositivo stesso, è stato calcolato l’RMSE tra i valori di ROM ottenuti dalle misure del sensore posizionato correttamente e quelli ottenuti dalle misure del sensore malposizionato. Risultati. Per gli esercizi eseguiti bilateralmente, il t-test non ha evidenziato una differenza statisticamente significativa tra i valori di ROM degli esercizi eseguiti sul lato destro e quelli degli esercizi eseguiti sul lato sinistro. Pertanto, tali valori sono stati combinati al fine di includere il numero totale di movimenti nelle elaborazioni successive. Il test di Anderson-Darling ha evidenziato la distribuzione normale dei valori di ROM relativi ai diversi task motori. Nel confronto tra gli angoli ottenuti dal sensore e gli angoli assoluti acquisiti dal sistema optoelettronico, la differenza media tra i ROM è risultata pari a 4.3°± 3.4°, con un’accuratezza media del -3.91% e un RMSE medio di 6.9°± 4.2°. Nel confronto tra gli angoli stimati dal sensore e gli angoli relativi ottenuti dal sistema optoelettronico, è stata riscontrata una differenza media tra i ROM di 7.2°± 5.3° con un’accuratezza media dell’11.03% e un RMSE medio pari a 9.1°± 5.7°. Il valore del coefficiente di Pearson mediato sul totale dei task motori superiore a 0.7, ha indicato una correlazione fortemente positiva tra le misurazioni della IMU e quelle del sistema optoelettronico. L’analisi grafica dei diagrammi di Bland-Altman ha confermato la concordanza tra le due tecniche di misurazione. Nei task motori di flessione ed estensione dell’anca eseguiti con il sensore malposizionato, è stata riscontrata una differenza media pari a 3.0°±1.6° tra i ROM ottenuti dalle misurazioni della IMU posizionata correttamente e quelli ottenuti dalle misurazioni della IMU posizionata non correttamente, con un valore medio di RMSE pari a 5.6°±1.0°. Discussione, conclusioni e sviluppi futuri. Dall’analisi qualitativa dei tracciati gli andamenti degli angoli registrati dalla IMU sono risultati coerenti con quelli ottenuti dal sistema optoelettronico per ciascuno dei task motori eseguiti, con differenze di varia entità, seppur contenute, a livello dei valori di picco. Per gli esercizi relativi all’anca, sono emerse una discrepanza tra gli andamenti degli angoli registrati dal sensore e gli angoli definiti come relativi e una concordanza con gli andamenti degli angoli definiti come assoluti. Questo è dovuto al fatto che il sensore misura gli angoli come assoluti, ovvero rileva l’angolo di movimento del segmento corporeo su cui è posizionato rispetto al proprio sistema di coordinate. Per gli esercizi di flessione d’anca, abduzione d’anca, semi-squat, estensione del ginocchio e flessione laterale del busto, l’RMSE tra i valori di ROM ottenuti dalla IMU e quelli ottenuti dal sistema optoelettronico è risultato variabile tra i 3.7° e i 6.4°, risultati coerenti con quelli ottenuti in precedenti studi. Il coefficiente di Pearson ha indicato una correlazione fortemente positiva tra gli angoli registrati dai due sistemi, il coefficiente di concordanza di Lin e i diagrammi di Bland-Altman hanno dimostrato una forte concordanza tra le misurazioni ottenute dalla IMU e gli angoli assoluti del sistema optoelettronico. La discrepanza tra gli angoli di estensione dell’anca e di flessione anteriore del busto rilevati dal sensore e quelli ottenuti dal sistema optoelettronico, seppur limitata, è risultata superiore a quella ottenuta da precedenti studi scientifici. Nel contesto degli esercizi eseguiti con la IMU malposizionata, la precisione delle misurazioni del sensore è risultata inferiore. In particolare, la discrepanza tra gli angoli misurati dalla IMU posizionata correttamente e quelli rilevati dal sensore posizionato in modo errato, seppur limitata, è risultata maggiore quando il sensore è stato malposizionato lateralmente. L’RMSE tra i valori di ROM ottenuti dal sensore posizionato in maniera scorretta e quelli ottenuti dalla IMU correttamente posizionata è risultato coerente con i valori riportati in studi precedenti. I risultati ottenuti nel presente studio hanno dimostrato che il dispositivo di riabilitazione basato su singola IMU consente misurazioni affidabili del movimento, coerenti con quelle ottenute in studi precedenti mediante l’utilizzo di sistemi più complessi. In particolare, il dispositivo è risultato sufficientemente accurato per essere utilizzato nei programmi di riabilitazione domiciliare degli arti inferiori e del tronco. Infatti, sembra in grado di fornire una stima affidabile dell’angolo di movimento, che consente al professionista di monitorare a distanza i progressi del percorso riabilitativo e i cambiamenti nella funzione motoria del paziente. Le ricerche future potrebbero concentrarsi sulla valutazione dell’accuratezza della misurazione durante gli esercizi per l’arto superiore e sull’implementazione di protocolli biomeccanici alternativi per il confronto dei dati ottenuti dal sensore con quelli del sistema optoelettronico. Inoltre, poiché il presente lavoro ha coinvolto esclusivamente soggetti sani, studi futuri potrebbero valutare l’accuratezza delle misure di movimento nel caso di individui con limitazioni funzionali.