Wearable Technology for Lower Limb Movement Monitoring

Monitoring biomechanical parameters is gaining significance in both healthcare and sports environments, offering a way to enhance individual health and fitness outcomes. Motion monitoring could be useful in the context of at-home rehabilitation, to track for example lower limb movements during activities of the daily leaving, as well as during therapy sessions to improve the performance of recovering patients. Currently available methods for biomechanical monitoring, such as optical motion capture (OMC) systems have limitations in terms of cost, space, complexity, and the need for professional setup and assistance. Consequently, there is a growing interest in exploring alternative solutions, with particular attention to wearable smart garments like textile-based technologies. This research is dedicated to the development and validation of such garments, aimed at enabling accurate and reproducible monitoring of lower limb movements in the context of rehabilitation. Special attention is given to the evaluation of three-dimensional knee joint angles. The work presented in this research consists of four main sections: Evaluation Electronics, Textile, Human Study, and Data Analysis. The goal is to create a wireless, washable and versatile prototype by integrating a textile-based sensor technology into comfortable clothing. The optimization of the electronic circuitry employed to read and collect motion data using capacitive sensors plays a crucial role in this. This improvement includes the selection of the electronics components and a downsizing of the dimensions of the evaluation electronics through the design of a Printed Circuit Board (PCB). The use of a PCB facilitates the integration of the electronics in the garment and allows to obtain a more user-friendly device. This is further enhanced by the inclusion of a microcontroller (μC) equipped with an on-board Bluetooth antenna. This innovative approach has the potential to revolutionize health monitoring, benefiting rehabilitation and injury prevention, enhancing overall quality of life and promoting a healthier society. To validate the developed technology, a human study is conducted and machine learning (ML) algorithms are applied to predict knee joint angles while performing various activities of daily living.

Il monitoraggio dei parametri biomeccanici sta acquisendo importanza sia in ambito sanitario che sportivo migliorando i risultati in termini di salute e forma fisica. Monitorare il movimento può essere utile nel contesto della riabilitazione, per tracciare da remoto i movimenti svolti durante lo svolgimento di attività quotidiane e durante le sessioni di terapia. I metodi attualmente disponibili per il monitoraggio di parametri biomeccanici, come ad esempio i sistemi ottici di acquisizione del movimento, presentano limitazioni in termini di costo, spazio, complessità e necessità di un’assistenza professionale. Di conseguenza, vi è un crescente interesse nell’esplorare soluzioni alternative, con particolare attenzione alle tecnologie indossabili, come quelle basate su sensori tessili. Questo lavoro di ricerca è dedicato allo sviluppo e alla validazione di tale tecnologia, con l’obiettivo di consentire un monitoraggio accurato e riproducibile dei movimenti degli arti inferiori. Particolare attenzione è rivolta alla valutazione degli angoli tridimensionali dell’articolazione del ginocchio. Il lavoro presentato in questa ricerca consiste in quattro fasi: Circuito Elettronico, Sensori tessili, Studio Umano, Analisi Dati. Lo scopo è quello di creare un prototipo lavabile e versatile, integrando una tecnologia senza fili basata su sensori tessili in un abbigliamento confortevole. Un ruolo fondamentale è ricoperto dall’ottimizzazione del circuito elettronico utilizzato per raccogliere i dati sul movimento da sensori capacitivi. Questo miglioramento comprende la scelta della componente elettronica e il suo ridimensionamento attraverso la progettazione di una Printed Circuit Board (PCB). L’impiego di una PCB ne facilita l’integrazione sui pantaloni e rende il dispositivo più facile da usare, anche grazie all’utilizzo di un microcontrollore (μC) con antenna Bluetooth integrata. Questo approccio innovativo ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui monitoriamo l’attività fisica e la salute. Beneficia la riabilitazione da remoto e la prevenzione di infortuni in ambito sportivo, migliorando la qualità complessiva della vita e promuovendo una società più sana. Per validare la tecnologia sviluppata, è stato condotto uno studio umano e sono stati applicati algoritmi di machine learning (ML) per prevedere gli angoli dell’articolazione del ginocchio durante lo svolgimento di varie attività.