Monitoraggio MEMS dell'attività motoria per la valutazione funzionale : validazione di strumenti e riconoscimento preliminare di gesti quotidiani

L'Ambient Assisted Living (AAL) is a research and development program, which was founded by the European Union in 2008 with the intent to improve the quality of life of senior citizens by means of Information and communication technology (ICT). One particular application of this technology regards the mobility of the elderly, which is a clear indicator of health when considering it’s important relationship to an individual’s freedom, flexibility and autonomy of lifestyle. Mobility is an important feature of balanced physical activity, which in turn is able to produce several beneficial effects such as, the reduction of the risk of cardiovascular diseases, the prevention of obesity and even the improvement of one’s mental health. The term physical activity refers to those activities with expenditure of energy by movement, and includes the main activities that entail daily body movement like, walking, cycling, climbing stairs, doing housework and doing the grocery shopping. Proper mobility and physical activity both have an important role in promoting the prevention for premature aging due to the fact that physical activity is able to prevent the onset of fragility, which can often lead to a significant deterioration of a person’s quality of life. The AAL project aims not only to foresee the monitoring of the harmful or critical effects of the health of senior citizens, but also provides prolonged supervision of the physical activity of the person, which can define the index of health or even identify the possible progressive degeneration of many diseases. The methods and technologies that analyze human movement are classified as pertaining to the area of Motion Analysis. This discipline has ancient roots dating back to 384-322 B.C when Aristotle conducted his first experiments on the movement of animals. In the past centuries many scientists tested the study of movement and have made progress through various investigations that have become progressively more focused over time due to the advancements and developments of new technologies in the field of human movement. By use of these systems of progress measurement , modern investigations are gradually becoming more sophisticated and precise. The most accurate devices used for movement are opto-electronic devices, which are generally considered to be the gold standard practice and are currently being used in many clinical studies. These devices utilize photogrammetric techniques to detect and capture the motor movement by means of video footage which derive angles, velocity and accelerations among body segments. There are specific systems on the market which are able to measure the forces of movement by integrating the kinematics detected by optic systems; dynamometric platforms can be used to measure the interaction forces of between the body and the ground or electromyography can be used to detect the force of a muscle in movement. These modern devices are exclusively used for analysis in a laboratory setting due to the difficulty of calibration and installation in external environments. In order to overcome this obstacle many researchers have developed alternative measurement systems that take advantage of the properties of miniature inertial measurement systems. These devices integrate accelerometers and gyroscopes and are continually being adapted in the science of movement where angular and linear data are calculated from large spaces. The use of the accelerometer for the study of human body movement was proposed for the first time in the 1950’s, but the technology at that time utilized extremely large and expensive equipment and the data was relatively unreliable. Recent technological developments have implemented the use of silicon in the creation of Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS) which are relatively inexpensive and energy efficient. The use of MEMS has allowed researchers to develop particular methods for the analysis of the posture and movement along with the calculation of parameters like energy consumption and the monitoring of specific event such as falls by senior citizens A wearable device was invented at the Politecnico di Milano in order to address the need to analyze movements in a domestic setting, and contains a tri-axial accelerometer which measures body accelerations of the associated connected body part. The latest generation accelerometric sensor can be accepted for proper use when proven efficient by comparing it to an accepted standard device. The Gold Standard Vicon® opto-electronic system with 6 television cameras was chosen based on the efficacy and reliability for the past several years regarding its applications in the analysis of human motion and a protocol was designed to test the accuracy of the wearable sensor when compared to the Vicon opto-electronic system. The validation protocol is composed of nine experiments, each experiment consists of the movement by means of a straight oscillating actuator, the accelerometric along each of the three axes (X, Y, Z) with the following angles (0°,30°,60°) with respect to the horizontal plane. The optic system contemporarily detects the trajectory in the space of three solid markers with the accelerometric sensor and then the signals of the two systems are processed by the Matlab system. In the preliminary stages of the data is converted in the same unit of measurement and a filtering mechanism is applied to eliminate high frequency noise in order to isolate the frequency of simple human movements. The principles of equality of the two devices have been established in the detection of accelerations comparing the correlation among the trends of the modules of absolute accelerations calculated from the two systems. A stronger confirmation of the congruity of the obtained signals from the two devices is reinforced by the statistical analysis by means of the Test-t of the values of the obtained peaks. The test verifies the condition that both data populations start according to distributions with the same mean and the data is therefore comparable in a certain confidence interval. Once the validity for the sensor was established, an additional protocol was invented for the study of simple movements. The accelerometric sensor was placed on the lumbar region of the back with an elastic belt and this positioning is considered to be optimal according to scientific literature for the measurement of the acceleration of the center of mass, which is included in the complex body mobility. In this study we have studied four main movements including: walking, sitting in a chair, climbing stairs, picking an object up from the ground. These movements were chosen based on results from a questionnaire for the elderly regarding their daily physical activity. Five interviews were conducted with an average age between 75,2 ±5,9 and concerning their habits in reaching certain places of interest (cinema, supermarkets, church, ect.) and their habits regarding household activities (housework, gardening ect,.) The trials were performed on 10 healthy subjects with an average age between 26,8 ±3,2 and these subjects were asked to complete a series of movements at normal speed. The protocol arranged the preparation of the trials for the subjects: the subjects must place 30 reflective markers according to the market placement scheme for total body study. The length of the body segments and the thickness of the of the joints must be calculated according to the model calculation. Many articles suggest the placement of the accelerometric device on the fifth vertebra for the measurement of accelerations of the center of mass, however, the accelerometric device is actually placed on the third lumbar vertebra since other markers placed in the posterior iliac crests would impede the collection of data if it were positioned on the suggested fifth vertebra. The opto-electronic through the algorithm of the biomechanical model defines the coordinates of position X Y Z of the of the center of mass in mm/frame. The accelerometric signal is given in mV/t and is detected through specific software through a wi-fi connection. The analysis of the signals is carried out with a particular programmed developed using Matlab. In order to compare signals, the program converts measurement units in g/t (1g=9.81 m/s2) and carries out a detrend of the MEMS signal to eliminate the input of the force of gravity. A 3rd order low pass butterworth filter with a frequency of 3 Hz is applied in many studies of motion with these devices with the objective to eliminate high frequency noise and only a select number of athletic movements are able to exceed these frequencies with arriving at a maximum of 20 Hz. The analyses of equality are carried out when the signals are synchronized. The results obtained confirm the congruity of the measurement instruments in the detection of the accelerations of the center of mass. The correlation among the signals is on average approximately 95%. The validity of the accelerometric measurement device allows its use in the monitoring of simple movements in a household setting. Data was collected from the analysis of signals in order to recognize the four motor motions in this study. The future developments regarding these devices are identified in the analysis of greater simple motor motions in order to increase the reference set and to integrate the MEMS gyroscopes inside the device in order to permit the separation of the anterior-posterior, lateral-medial and vertical components so that information contained in the signal is more accurate. With adequate development, accelerometric signals will be able to be used to develop systems of automatic recognition based on algorithms HMM (Hidden Markov Model) as well as create indices of quantitative mobility. These motor indices have become a useful instrument for the study and progressive analysis regarding the loss of mobility connected to aging or to degenerative diseases and can become a necessary instrument for clinical diagnosis.

L'Ambient Assisted Living (AAL), un'iniziativa istituita nel 2008 dall’Unione Europea, è un programma di ricerca e sviluppo che punta a migliorare la qualità della vita delle persone anziane attraverso il supporto dell’ICT (Information and Communication Technology). Particolare attenzione merita, in tale contesto, il tema della mobilità, comunemente ritenuta un chiaro indicatore della salute di un individuo, per i suoi nessi con libertà, flessibilità e autonomia dello stile di vita. La mobilità è il frutto di una attività fisica bilanciata che a sua volta produce numerosi effetti benefici, dalla riduzione del rischio di cardiopatie, alla prevenzione dell’obesità, fino al miglioramento della salute mentale. Il termine attività fisica si riferisce alle attività che comportano dispendio energetico da movimento. Si tratta principalmente delle attività di tutti i giorni che implicano il movimento del corpo, come camminare, andare in bicicletta, salire le scale fare i lavori di casa e la spesa. Buoni livelli di mobilità, e quindi di attività fisica, hanno dunque un ruolo preminente nella promozione di un processo di invecchiamento sano, perché mantenersi attivi può prevenire l’insorgenza di fragilità, che comportano un significativo deterioramento della qualità della vita. I progetti sviluppati nel contesto AAL, oltre a prevedere il monitoraggio di eventi dannosi o critici della salute dell’anziano, ricercano sistemi per il controllo prolungato delle attività fisiche, allo scopo di determinare indici di salute o evidenziare la progressiva degenerazione di malattie. Le metodiche e le tecnologie che studiano il movimento umano, sono indicate come appartenenti all’area della Motion Analysis. Questa disciplina ha radici molto lontane nel tempo; i primi studi effettuati furono compiuti da Aristotele nel 384-322 A.C. che descrisse nei suoi disegni il movimento degli animali. Con il passare dei secoli molti scienziati si cimentarono nello studio del movimento progredendo in indagini sempre più approfondite, grazie agli sviluppi tecnologici che permettono di analizzare aspetti sempre più ampi del movimento umano e delle informazioni in esso contenute. Grazie a sistemi di rilevazione più progrediti, al giorno d’oggi abbiamo a disposizione studi con qualità e peculiarità sempre maggiori. I dispositivi di riferimento assoluto per l’analisi del movimento sono i sistemi optoelettronici; sono considerati i “gold standard” e vengono utilizzati in molte analisi cliniche. Essi sfruttano tecniche fotogrammetriche per rilevare e catturare il gesto motorio per mezzo della ripresa video e ricavare così angoli, velocità e accelerazioni relative tra segmenti corporei. Per integrare la cinematica rilevata con i sistemi ottici esistono in commercio sistemi in grado di misurare le forze coinvolte nel movimento; si possono utilizzare pedane dinamometriche per le interazioni corpo suolo o elettromiografi per rilevare l’intensità della forza muscolare di interesse. Questi dispositivi, e in particolare i sistemi optoelettronici, sono vincolati all’interno di laboratori. Questo limita la loro capacità di catturare movimenti in ambienti esterni dove è difficile la loro installazione e calibrazione. Per superare questo limite molti ricercatori hanno sviluppato sistemi di misura alternativi che sfruttano le proprietà dei dispositivi inerziali miniaturizzati. Questi dispositivi integrano accelerometri e giroscopi e vengono sempre più utilizzati nelle scienze del movimento in cui le informazioni lineari ed angolari vengono ricavate da acquisizioni in grandi spazi. L’ utilizzo dell’ accelerometro per lo studio del movimento del corpo umano fu proposto per la prima volta negli anni 50 ma i dispositivi erano costosi, di grandi dimensioni e non affidabili. I recenti sviluppi tecnologici sulla lavorazione del silicio, hanno consentito la realizzazione di accelerometri elettro-meccanici miniaturizzati i cosi detti MEMS (Micro Electro Mechanical Systems) economici e a basso consumo energetico. Il loro utilizzo ha reso possibile lo sviluppo di particolari metodiche che permettono l’analisi della postura e del movimento e il calcolo di parametri come il consumo energetico o il monitoraggio di eventi specifici come la caduta nell’anziano. Per rispondere all’esigenze di analizzare i movimenti compiuti in ambito domestico all’interno dei laboratori del Politecnico di Milano è stato sviluppato un dispositivo indossabile che, tramite l’uso di un accelerometro tri-assiale, rileva le accelerazioni corporee del segmento a cui è connesso. Il sensore accelerometrico di ultima generazione deve prima essere convalidato tramite un confronto con un dispositivo “Gold Standard”. Come riferimento “Gold Standard” è stato scelto il sistema optoelettronico della Vicon® a sei telecamere contraddistinto da uno sviluppo decennale e utilizzo per innumerevoli applicazioni nell’analisi dei movimenti umani. Quindi è stato sviluppato un protocollo di validazione del sensore che prevede il confronto tra i due sistemi. Il protocollo di validazione assoluta è composto da nove prove, ogni prova consiste nel movimentare, tramite un attuatore a oscillazioni rettilinee, il dispositivo accelerometrico lungo ognuno dei tre assi sensibili (X Y Z) con tre differenti angolazioni (0°,30°,60°) rispetto il piano orizzontale. Il sistema ottico rileva in contemporanea la traiettoria nello spazio di tre marcatori solidali con il sensore accelerometrico. In seguito, utilizzando un programma sviluppato in ambiente Matlab®, si elaborano i segnali ricavati dai due strumenti. Nella fase preliminare si convertono i dati nella stessa unità di misura e successivamente, al fine di eliminare il rumore ad alta frequenza, si opera un filtraggio che permette di isolare le frequenze dei movimenti umani semplici. Si è dimostrata la pariteticità dei due dispositivi nel rilevare le accelerazioni confrontando la correlazione tra gli andamenti dei moduli delle accelerazioni assolute, ricavati dai due sistemi. Un’ ulteriore conferma della congruenza dei segnali ottenuti dai due dispositivi viene fornita dall’analisi statistica mediante Test-t sui valori dei picchi individuati. Il test verifica la condizione che le due popolazioni di dati si ripartiscono secondo distribuzioni aventi la stessa media e quindi siano sovrapponibili all’interno di un certo intervallo di confidenza. Validata l’idoneità del sensore si è sviluppato un protocollo per lo studio di movimenti semplici. Il sensore accelerometrico è stato posizionato sulla schiena all’altezza lombare, tramite una cinta elastica. Dalla letteratura scientifica è emerso che questa collocazione risulta ottimale per misurare l’ accelerazione del CdM (centro di massa corporeo), che racchiude in se la mobilità corporea complessiva. Per lo studio abbiamo scelto di analizzare quattro movimenti semplici: il cammino , la seduta su una sedia , la salita di scale e la raccolta di un oggetto dal suolo. Questi gesti sono stati identificati tramite un questionario realizzato appositamente per indagare sull’attività fisica svolta quotidianamente da soggetti anziani. Sono state effettuate sei interviste a persone con un’età compresa tra 75,2 e deviazione standard di 5,9 e sono emerse le loro abitudini su come raggiungono i luoghi di interesse (cinema,supermercati,chiesa, ecc...) e sulle attività che svolgono nelle loro abitazioni (pulizie di casa, giardinaggio, ecc...). Le prove sono state svolte su dieci soggetti sani di età media di 26,8 ±3,2 e sono stati invitati a compiere i movimenti alla velocità naturale. Il protocollo prevede la preparazione del soggetto alle prove; si devono collocare trenta marcatori passivi secondo lo schema di market placement, previsto per lo studio total body. Si deve misurare la lunghezza dei segmenti corporei e gli spessori delle articolazioni previste per il calcolo del modello. Il dispositivo accelerometrico viene collocato all’altezza della seconda vertebra lombare poichè i marcatori posti nei punti di repere delle spine iliache posteriori ne impediscono il collocamento sulla quinta vertebra lombare come indicato negli articoli per la misura di accelerazioni nel CdM. Il sistema optoelettronico, tramite le funzionalità del modello biomeccanico, restituisce le coordinate di posizione X Y Z del CdM in mm/frame. Il segnale accelerometrico invece è fornito in mV/t e viene rilevato tramite il software dedicato, tramite connessione wi-fi. L’analisi dei segnali è effettuata con un programma sviluppato appositamente in Matlab®. Al fine di rendere confrontabili i segnali, il programma converte le unità di misura in g/t (1g=9.81 m/s2) ed effettua un detrend sul segnale MEMS per eliminare il contributo della forza di gravità. Si opera un filtraggio passa-basso di tipo Butterworth del 3° ordine con una frequenza di taglio di 3 Hz, ampliamente utilizzato in molti studi sul movimento con questi dispositivi, con lo scopo di eliminare il rumore ad alta frequenza ed isolare il segnale accelerometrico di interesse. Infatti i movimenti semplici hanno una frequenza da 0.1 a 3 Hz e solo alcuni gesti sportivi superano queste frequenze arrivando ad un massimo di 20 Hz. Sincronizzati i segnali si effettuano le analisi di uguaglianza. I risultati ottenuti confermano la congruenza degli strumenti di misura nel rilevare le accelerazioni del CdM. La correlazione tra i segnali è mediamente superiore al 95%. La validazione del dispositivo di misura accelerometrico ci permette il suo utilizzo nel monitoraggio di movimenti semplici compiuti in ambito domestico. Dall’ analisi dei segnali si è ricavato un set di dati di riferimento per il riconoscimento dei quattro gesti motori analizzati in questo studio. Gli sviluppi futuri riguardanti questi dispositivi sono individuati nell’analisi di maggiori atti motori semplici per aumentare il set di riferimento e nell’integrazione di giroscopi MEMS all’interno del dispositivo per permettere la separazione delle componenti antero-posteriore, medio-laterale e verticale e così da migliorare l’informazione contenuta nel segnale. Con gli sviluppi adeguati si possono utilizzare i segnali accelerometrici per implementare sistemi di riconoscimento automatico basati su algoritmi HMM (Hidden Markov Model) e creare dai dati raccolti indici di mobilità quantitativi; come la misura della frequenza o della velocità di marcia, che è un dato fortemente predittivo del rischio di disabilità nell’età anziana. Gl’indici motori ricavati dalle attività della vita quotidiana, risulteranno un utile strumento per lo studio e l’analisi progressiva della perdita di mobilità legata all’invecchiamento o a malattie degenerative e possono diventare un indispensabile strumento per le diagnosi cliniche e la prevenzione di eventi drastici come la caduta dell’anziano.