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Sistema di movimento del tronco (TMS): Printed Body Worn Sensor (BWS) attraverso un approccio di fusione dati

Notizia Testuale Free Medical Fitness Sport

L'analisi del movimento umano è una parte importante della biomeccanica e della riabilitazione, per le quali vengono introdotti molti sistemi di misura. Tra questi, dispositivi indossabili hanno notevoli applicazioni biomediche, soprattutto dal momento che possono essere implementati sia in applicazioni interne che esterne. In questo studio è stato progettato e sviluppato un sistema di movimento del tronco (TMS) che utilizza sensori indossabili (BWS). TMS può misurare i movimenti tridimensionali (3D) del tronco, è leggero, ed è un sistema portatile e non invasivo. Dopo il riconoscimento delle posizioni dei sensori, dodici BWSs vengono impressi su abiti estensibili con lo scopo di misurare i movimenti 3D del tronco. Per integrare i dati BWSs, è stato utilizzato un algoritmo di fusione dei dati di rete neurale. Il risultato di questo algoritmo insieme ai movimenti anatomici 3D reali (ottenuti dal sistema Qualisy) sono stati utilizzati per calibrare il TMS. Tre partecipanti sani con caratteristiche fisiche diverse hanno partecipato ai test di calibrazione. Sono stati eseguiti sette diversi compiti (ognuno ripetuto tre volte), che coinvolge cinque movimenti planari e due movimenti multiplanari. I risultati hanno mostrato che l'accuratezza del sistema di TMS era inferiore a 1,0 °, 0,8 °, 0,6 °, 0,8 °, 0,9 ° e 1,3 ° per flessione/estensione, flessione laterale sinistra/destra, rotazione assiale sinistra/destra e movimenti multi-planari. Inoltre, l'accuratezza della TMS per il movimento identificato era meno di 2,7 °. TMS, sviluppato per monitorare e misurare gli orientamenti del tronco, può avere diverse applicazioni in studi clinici, biomeccanici ed ergonomici per prevenire lesioni muscolo-scheletriche, e per determinare l'impatto degli interventi.
Sensors (Basel). 2017 Jan 8;17(1). pii: E112. doi: 10.3390/s17010112.
Mokhlespour Esfahani MI, Zobeiri O, Moshiri B, Narimani R, Mehravar M, Rashedi E, Parnianpour M.

20 Luglio 2021

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