Development of a wearable device to monitor knee bioimpedance in osteoarthritic patients

Knee osteoarthritis (OA) is a chronic condition characterized by progressive degeneration of articular cartilage. In advanced stages, OA often causes severe pain and functional limitations that substantially reduce patients’ quality of life. Clinical monitoring relies mainly on imaging and patient-reported questionnaires; however, these approaches are not well suited for frequent, timely assessment and provide limited quantitative informa tion about underlying knee physiology. Recent studies have shown that bioimpedance can capture clinically relevant changes associated with knee OA and, more broadly, knee joint health. The aim of this work was to develop a wearable device capable of monitoring knee bioimpedance during daily activities and supporting rehabilitation in individuals with OA. The system integrates a MAX30009 analog front end for bioimpedance acquisition, two inertial measurement units (IMUs) for estimating knee flexion–extension as a complementary functional metric, and on-board flash memory for local data storage. Data are streamed via Bluetooth Low Energy to an external device, while a graphical user interface allows the user to configure the system and visualize recorded signals. To ensure accurate bioimpedance measurements, the MAX30009 was calibrated using twelve passive electrical networks with frequency responses comparable to those of biological tissues. A sensor-fusion algorithm was implemented on the embedded firmware to estimate knee flexion–extension in real time from raw IMU data. The calibration models achieved a root mean square error (RMSE) below 0.2 Ω for resistance and 0.5 Ω for reactance, with adjusted R2 values above 0.9 for all models. For knee flexion–extension, the proposed method achieved an RMSE of 3.8◦ compared with a motion-capture gold standard. During offline streaming, the average device current consumption was approximately 15 mA, enabling about 22 hours of continuous acquisition with the current battery configuration. Overall, the proposed wearable platform enables accurate and comprehensive monitoring of knee bioimpedance and motion during physical activity and is ready for clinical validation.

L’osteoartrite (OA) del ginocchio è una condizione cronica caratterizzata dalla progressiva degenerazione della cartilagine articolare. Nelle fasi avanzate può causare dolore e limitazioni funzionali, con un impatto significativo sulla qualità della vita. Il monitoraggio clinico si basa principalmente su diagnostica per immagini e questionari sui sintomi; tuttavia, questi approcci sono poco tempestivi e forniscono informazioni quantitative limitate sui cambiamenti fisiologici a livello articolare. Studi recenti hanno mostrato che la bioimpedenza può catturare variazioni clinicamente rilevanti associate all’OA e, più in generale, alla salute del ginocchio. Questo lavoro propone lo sviluppo di un dispositivo indossabile per monitorare la bioimpedenza durante le attività quotidiane e supportare la riabilitazione in soggetti con OA. Il sistema integra il MAX30009 per l’acquisizione della bioimpedenza, due unità di misura inerziali (IMU) per stimare l’angolo di flesso-estensione come metrica funzionale complementare, e una memoria flash per l’archiviazione locale dei dati. La comunicazione avviene via Bluetooth Low Energy (BLE) verso un dispositivo esterno, mentre un’interfaccia grafica consente di inviare comandi e visualizzare i dati raccolti. Per garantire misure accurate, il MAX30009 è stato calibrato utilizzando 12 circuiti passivi con risposta in frequenza comparabile a quella del tessuto in analisi; inoltre, nel firmware è stato implementato un algoritmo di sensor fusion per stimare l’angolo di flesso-estensione dai dati grezzi delle IMU. Le curve di calibrazione hanno ottenuto un RMSE < 0.2 Ω per la resistenza e < 0.5 Ω per la reattanza, con R2 aggiustato > 0.9 per tutti i modelli. La stima dell’angolo del ginocchio ha raggiunto un RMSE di 3.8◦ rispetto al sistema di motion capture usato come gold standard. Durante l’acquisizione offline la corrente media è pari a circa 15 mA, consentendo quasi 22 h di registrazione continua con una batteria da 350 mAh. In conclusione, il dispositivo sviluppato permette un monitoraggio accurato e completo del ginocchio ed è pronto per la validazione clinica.