Design of a Laboratory Independent Posture and Gait Analysis System (POGASYS)

Çalışmamızın ilk kısmında, , yürüyüş parametrelerinin nicelleştirilmesi için kısaca POGASYS adı verilen bir duruş ve yürüyüş analiz sistemi geliştirilmiş ve yürüyüş parametrelerini elde etmek için sağlıklı bireylerle test edilmiştir. POGASYS iki ana bileşenden oluşmaktadır: Birinci bileşen üzerinde dört farklı algılayıcısı olan ve bireylerin ayakkabısında monte edilen ayakkabı modülü, ikinci bileşen ise dört farklı algılayıcıdan alınan verilerin kablosuz bir şekilde aktarıldığı ve analiz edildiği bilgisayarda kurulu kullanıcı dostu arayüz yazılımıdır. Bireylerin yürüyüş örüntüsünü etkileyen hastalıkların nicelleştirilmesinde kullanılmak üzere elliden fazla yürüyüş parametresi POGASYS tarafından elde edilebilmekte ve analiz edilebilmektedir. Çalışmamızın ikinci kısmında, POGASYS yazılımı ile elde edilen bu yürüyüş parametrelerinden hangilerinin hemipleji hastalarının sağlıklı bireylerden ayırd edilmesinde kullanılabileceği araştırılacaktır. Çalışmamızın ilk kısmını veren bu makalede, POGASYS donanımının ve yazılımının tasarımı, esas yürüyüş parametrelerinin belirlenmesi için yapılan işlemler ve POGASYS ile gerçekleştirilen testler tartışılmıştır.

Laboratuardan Bağımsız Bir Duruş ve Yürüyüş Analiz Sisteminin Tasarımı (POGASYS)

In the first part of our study, a posture and gait analysis system, shortly called POGASYS, is developed to be used in quantifying the gait of the individuals, and tested with healthy individuals to obtain their gait parameters. POGASYS has two main components: The first component is the shoe module having four different types of installed sensors and mounted on the shoes of the individuals, and the second component is the computer module with a user friendly software that is used to obtain the data from the sensors wirelessly and to analyze it. More than fifty gait parameters can be determined by POGASYS to utilize for the quantification of the diseases affecting the individuals gait patterns. In the second part of our study, the gait parameters will be examined to decide what parameters among all of the parameters can be used to differentiate the hemiplegic patients from the healthy individuals using POGASYS software. In this paper, which is the first part of our study, the designs of POGASYS hardware and software, the processes to determine the principal gait parameters and the results of the tests performed by POGASYS are discussed.

PDF

___

Angusri N., Ishkawa K., Yin M., Omi E., Shibata Y., Saito T., Itasaka Y., 2011. Gait instability caused by vestibular disorders - Analysis by tactile sensor. Auris Nasus Larynx, 38(4), 462-468.
Atallah L., Wiik A., Jones G.G., Lo B., Cobb J.P., Amis A., Yang G.Z., 2012. Validation of an ear-worn sensor for gait monitoring using force-plate instrumented treadmill. Gait & Posture, 35(4), 674-676.
Bamberg S.J.M., Benbasat A.Y., Scarborough D.M., Krebs D.E., Paradiso J.A.,2008. Gait analysis using a shoe-integrated wireless sensor system, IEEE Transaction on Information Technology in Biomedicine, 12(4), 413-423.
CEIT-Raltec, 2008. E-Shoe and Vitali Shoe Page. Erişim tarihi:27.08.2014 http://www.ceit.at/ceit-raltec/projekts Chelius G., Braillon C., Pasquier M., Horvais N., Gibollet R.P., Espiau B., Coste C.A., 2011. A wearable sensor network for gait analysis: A six day experiment of running through the desert.
IEEE/ASME Transactions on Mechanics, 16(5), 878- 883. Gait-up, 2012. Physilog Brochure. Erişim tarihi:27.08.2014 http://www.gaitup.com/wp-content/uploads/ Brochure_Datasheet_Physilog4.pdf
Huang B., Chen M., Huang P., Xu Y., 2007. Gait modelling for human identification. IEEE International Conference on Robotics and Automation, 10-14 Nisan, Roma, İtalya, 4833-4838.
Interlink Electronics. FSR 402 datasheet. Erişim tarihi:27.08.2014 http:/www.steadlands.com/data/interlink/fsr402.p df
Klucken J., Barth J., Kugler P., Schlachetzki J., Henze T., Marzzeiter F., Kohl Z., Steidi R., Hornegger J., Eskoifer B., Winkler J., 2013. Unbiased and mobile gait analysis detects motor impairment in Parkinsons disease. PLOS One, 8(2), 1-9.
Labini F. S., Meli A., Ivanenko Y.P., Tufarelli D., 2012. Recurrence quantification analysis of gait in normal and hypovestibular subjects, Gait&Posture, 35(1), 48-55.
Liu T., Inoue Y., Shibata K., Development of a wearable sensor system for quantative gait analysis. Measurement, 42(7), 978-988, 2009.
Mariani B., Hoskovec C., Rochat S., Büla C, Penders J., Aminian K., 2010. 3D gait assesment in young and elderly subjects using foot worn inertial sensors. Journal of Biomechanics, 43 (15), 2999-3006.
Mariani B., Jimenez M.C. , Vingerhoets F.J.G. , Aminian K., 2013. On-Shoe Wearable Sensors for Gait and Turning Assesment of Patients with Parkinsons Disease. IEEE Transactions on Biomedical Engineering Vol. 60(1), 155-158.
Microchip, 2009. PIC18F2423/2523/4423/4523 data sheet. Erişim tarihi:27.08.2014 http://ww1.microchip.com/downloads/en/Device Doc/39755c.pdf
Minisun, 2000. IDEEA Information. Erişim tarihi:27.08.2014 http://www.minisun.com/ideea.asp
Moore S.T., MacDougall H.G., Gracies J-M, Cohen H., Ondo W.G., 2007. Long-term monitoring of gait in Parkinson disease. Gait&Poisture, 26(2), 200-207.
National Instruments, 2013. Labview, Getting Started with Labview, Erişim tarihi: 27.08.2014. http://www.ni.com/pdf/manuals/373427j.pdf
Salarian A., Burkhard P.R., Vingerhoets F.J.G., Jolles B.M., Aminian K., 2013. A novel approach to reducing number of sensing units for wearable gait analysis systems. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 60(1), 72-77.
Sabatini A., Martelloni C., Scapellato S., Cavallo F., 2005. Assessment of walking features from foot inertial sensing. IEEE Transaction on Biomedical Enginering, 52(3), 486-494. Spectra Symbol, Flex Sensor 4,5 datasheet, Erişim tarihi:27.08.2014 https://cdn.sparkfun.com/datasheets/Sensors/For ceFlex/FLEXSENSORREVA1.pdf
Stefanovic F., Caltenco H., 2009. A portable measurement system for the evaluation of human gait. Journal of Automatic Control, University of Belgrad, 19, 1-6.
ST Microelectronics, 2005. LIS3L02AS4 datasheet. Erişim Tarihi: 27.08.2014. http://www.st.com/web/en/resource/technical/d ocument/datasheet/CD00005153.pdf
ST Microelectronics, 2010. LIS3L02AS4 datasheet. Erişim Tarihi: 27.08.2014. http://www.st.com/st-web- ui/static/active/en/resource/technical/document/ datasheet/CD00265057.pdf
Tekscen, 2014. F-Scan Information Page. Erişim Tarihi: 27.08.2014. http://www.tekscan.com/medical/systemfscan1.html
Tien I., Glaser S., Aminoff M.J., 2010. Characterization of gait abnormalities in Parkinsons disease using a wireless inertial sensor system. 32nd Annual International Conference of the IEEE EMBS, 31 Ağustos-4 Eylül, Buenos Aires, 3353-3356.
University of Nebraska, 2014. Gait-O-Gram Page. Erişim tarihi: 27.08.2014 http://www.unomaha.edu/biomech/research/gog. php
Xybermind, 2003. Achillex Page. Erişim tarihi: 27.08.2014 http://www.achillex.de/en/products/main.htm