Noncontact Extraction of Biomechanical Parameters in Gait Analysis Using a Multi-Input and Multi-Output Radar Sensor

Abstract

걸음걸이 분석은 환자의 생검학적 상태를 평가하는 가장 기본적인 방법 중 하나이다. 의사들은 걸음걸이를 관찰함으로써 정신적, 신경학적 장애 를 가진 사람들을 구별할 수 있다. 보행 분석을 보다 정량적이고 정확한 방식으로 수행하기 위해 많은 연구가 관성 측정 장치(IMU), 카메라 및 지 상 반력 플랫폼을 사용해 왔다. 그러나, 전통적인 보행 분석은 대상자의 몸에 센서를 부착해야 하며, 그것들 중 일부는 너무 비싸서 감당할 수 없 다. 현재 레이더 센서를 이용한 비접촉 보행 분석 연구가 진행 중이다. 이러한 연구는 비접촉 방법의 여러 보행 매개 변수를 성공적으로 측정했 지만 개별 다리를 구별할 수 없었다. 본 논문에서 다중 입력 및 다중 출 력 주파수 변조 연속파(MIMO FMCW) 레이더를 사용하여 러닝머신에서 대상자의 왼쪽과 오른쪽 다리를 구별할 수 있는 비접촉 보행 분석 방법 을 제안했다. 거리-도플러 맵에서 두 다리를 인식하고 각도, 범위 및 속 도를 추정함으로써 개별 다리의 보행 매개 변수를 식별할 수 있었다. 4가 92 지 시나리오(걷기, 달리기, 왼쪽 다리 절름, 오른쪽 다리 절름)와 15명의 참가자를 대상으로 실험을 수행하고 FMCW 레이더와 IMU를 사용하여 얻은 보행 매개 변수를 비교했다. 보행 파라미터 측정은 클래스 내 상관 계수를 사용하여 검증되었으며, 플라이 타임을 제외하고 탁월한 일치성을 보였다. 또한 보행 비대칭을 정확하게 감지할 수 있는 매개 변수를 제안 하고 민감도(0.90)와 특정성(0.97)을 검증했다. 향후 연구에서는 발의 움직 임뿐만 아니라 팔의 움직임도 분석하여 의료 분야에 더욱 적용될 수 있 도록 할 것입니다|Gait analysis is one of the most basic methods for assessing a patient’s biopsychological status. Medical doctors can distinguish among people with mental and neurological disorders by monitoring their gait. To perform gait analysis in a more quantitative and accurate way, many studies have used inertial measurement units (IMUs), cameras and ground reaction force platforms. However, conventional gait analysis requires sensors to be attached to the subject’s body, and some of them are too expensive to afford. Currently, studies of noncontact gait analysis using radar sensors are being researched. Such studies have successfully measured several gait parameters of the noncontact method but have been unable to distinguish between individual legs. In this dissertation, we proposed a method for noncontact gait analysis on a treadmill that could differentiate the left and right legs using multi-input and multi-output frequency-modulated continuous-wave (MIMO FMCW) radar. By recognizing two legs in a range-Doppler map and estimating their velocities, ranges and angles, the gait parameters of the individual legs could be identified. We performed experiments with 15 participants in 4 scenarios (walking, running, left leg limping and right leg limping) and compared gait parameters obtained using FMCW radar and IMUs. The gait parameter measurements were validated using the intraclass correlation coefficient, and they showed excellent agreement except for flight time. Moreover, a parameter is suggested that can detect gait asymmetry accurately, and its sensitivity (0.90) and specificity (0.97) were validated. Our future research will analyze not only feet movement but also arm movement so that it can be further applied to the medical field.