20.500.12556/RUL-83140 ZDRUŽEVANJE SENZORNIH INFORMACIJ PRITISKOVNE MERILNE PODLOGE TER INERCIALNIH IN MAGNETNIH MERILNIH ENOT SENSORY FUSION OF PRESSURE MATTRESS DATA AND INERTIAL AND MAGNETIC MEASUREMENT UNITS Spremljanje poteka razvoja motoričnih in kognitivnih sposobnosti otrok je posebej pomembno v zgodnjem otroštvu, ko otroci vzpostavljajo temelje za nadaljnje življenje. Klinične metode, kot so ocenjevanja, testiranja in vprašalniki, so lahko podvržene subjektivnosti in netočnosti, zato so večkrat uporabljane v kombinaciji s senzorno podprtimi merilnimi sistemi, ki so točnejši, zanesljivejši in objektivnejši. Na področju analize drže in gibanja otrok so poznani primeri uporabe video kamer, optoelektronskih sistemov, inercialnih in magnetnih merilnih sistemov, pritiskovnih plošč ter pritiskovnih merilnih podlog. Ti pristopi imajo poleg prednosti lahko tudi pomanjkljivosti, kot so zastiranje pogleda, ožišenje in časovna potratnost priprave sistema. Konzorcij projekta CareToy je zasnoval in izdelal namensko senzorizirano merilno igralnico za vzpodbujanje in ocenjevanje aktivnosti dojenčkov. V prvem delu je predstavljena sestava CareToy okolja, ki obsega tehnični in klinični del. V sklopu tehničnega dela je podan opis sestavnih delov senzorno podprtega merilnega sistema, kot so pritiskovne merilne podloge, IME, video kamere ter igrače, opremljene z senzorji tlaka, sile in IME. Ti senzorji so v preteklosti že bili uspešno uporabljeni samostojno, aplikacije v predlagani kombinaciji pa so redke. V sklopu kliničnega dela je nadalje podana predstavitev klinično podprtega protokola vadbe dojenčkov, ki se osredotoča na opis ciljev vadbe (treninga) in pripravljenih načrtovanih vaj. Te so oblikovane za različne položaje otroka in upoštevajo osnovne mejnike psihofizičnega razvoja. V drugem delu je podana zasnova metodologije obdelave in združevanja senzornih podatkov. Zaporedoma je predstavljen potek analize podatkov od surovih, neobdelanih informacij do končnih parametričnih rezultatov. Naslavljajoč pomanjkljivosti novo predlagane kombinacije senzorjev, kot so odmik podatkov merilne podloge od ničle, superponiran ˇsum ter možni nepredvidljivi izmiki IME iz osnovne lege na trupu med meritvijo, so opisani algoritmi predobdelave in združevanja senzornih podatkov IME in merilnih podlog. To med drugim obsega metode, kot so nepristranski Kalmanov filter, izračun centralnih momentov podatkov pritiskovnih odtisov in uteženo vrednotenje, pri čemer sta pripravljeni različici združevanja senzornih podatkov v realnem času in med naknadno obdelavo. Predstavljena je zasnova senzorno podprtega računalniškega modela za oceno gibanja glave, ki vključuje algoritem zornega kota, algoritem sledenja gibanju pozicije glave in metodo analize dvodimenzionalnega intenzitetnega profila. V nadaljevanju so podani pristopi k oceni parametrov motoričnih sposobnosti, kot so ocena gibanja trupa, koordinacije rok, seganja v prostor in stabilnosti telesne drže. Končno sledi opis algoritmov za razpoznavo delov telesa iz video posnetkov dojenčkov s pomočjo filtrov v različnih barvnih prostorih. Slednji na uporabljenem naboru video posnetkov delujejo uspešno, rezultati pa razkrijejo pomembne pomanjkljivosti video kamer, kot sta omejen zorni kot in zastiranje pogleda. Tretji del se osredotoča na evalvacijo sistema za ocenjevanje motoričnih sposobnosti dojenčkov. V ta namen je najprej opisana preliminarna študija uporabe merilnega sistema, torej kombinacije merilne podloge in IME, za analizo gibanja zdravih otrok. Rezultati so izračunani s pomočjo algoritmov obdelave in združevanja senzornih podatkov v realnem času in se osredotočajo na določanje optimalne kombinacije algoritmov obdelave podatkov ter oceno primernosti računalniškega modela za analizo gibanja glave dojenčka. Računalniški model v kombinaciji z algoritmi senzorne obdelave deluje zanesljivo in točno ter uspešno zazna vse izvedene gibe glave. Analizi izredno pripomore metoda združevanja podatkov, oceni gibanja pa numerični parametri, ki celovito opišejo porazdelitev podatkov položaja in izmika odtisa glave. Temu sledi opis validacije merilnega sistema z referenčnim optoelektronskim merilnim sistemom Optotrak. Meritve so bile izvedene na namenski lutki dojenčka, za izračun rezultatov pa uporabljeni algoritmi naknadne obdelave in združevanja senzornih podatkov merilnih podlog in IME. Študija je obsegala oceno vpliva poenostavitve merilnega sistema prek uporabe zgolj 1 IME na roki na točnost določitve parametrov motoričnih sposobnosti ter dodatno validacijo točnosti delovanja računalniškega modela za oceno gibanja glave. V podporo podatkom validacijske študije so podani tudi rezultati pilotne študije na zdravem otroku. Končno je predstavljena naključna kontrolna študija. Podane so vrednosti parametrov motoričnih sposobnosti otrok za analizo gibanja trupa, oceno lege in gibanja podlakti, analizo prijemanja igrač in oceno gibanja točke COP, izračunane z zasnovanimi algoritmi naknadne obdelave. Izvedena je bila tudi statistična analiza korelacije numeričnih parametrov s kliničnimi ocenami AIMS ter primerjave podatkov različnih ciljev vadbe in skupin motoričnih sposobnosti. Izkaže se, da je predlagan merilni sistem v kombinaciji z zasnovanimi algoritmi senzorne obdelave podatkov in izbranimi numeričnimi parametri primeren za uporabo v namen vzpodbujanja in hkratnega ocenjevanja aktivnosti otrok. Odstranjevanje vplivov pomanjkljivosti senzornega sistema deluje uspešno, izbrani numerični parametri pa so ustrezni za opis dogajanja in razlikovanje odzivov med izvajanjem posamezne načrtovane vaje (scenarija). Ocenjeni numerični parametri prav tako večinoma dobro korelirajo z vrednostmi kliničnih ocen in tako lahko omogoˇcijo celovit opis kot tudi zgolj oceno posameznih področij motoričnih sposobnosti. Podatki potrjujejo, da so predlagane načrtovanje vaje primerne za vzpodbujanje aktivnosti otrok v smislu obračanja trupa, lege rok, seganja s prijemanjem in stabilnosti telesne drže. Predlagana CareToy igralnica v kombinaciji z zasnovanimi metodami ima torej velik potencial v smislu uporabe kot objektiven, točen pripomoček pri neintruzivnem senzorno podprtem spremljanju razvoja motoričnih sposobnosti otrok. Reliable assessment of infant motor patterns and cognitive development is especially important during early infancy, as it is during the first year that infants set the foundations for their upcoming life. Typically applied clinical methods are various assessment scales, tests and questionnaires, which can lack objectivity and precision. In the field of infant posture and movement analysis, clinical methods are often used in combination with sensor-supported measurement systems, such as video cameras, optoelectronic measurement systems, inertial measurement systems, force plates, and pressure mattresses. These approaches are usually more accurate, reliable and objective, but can be subject to shortcomings, such as view angle imitations, self-occlusion, wiring, and complex system setup procedures. CareToy project Consortium has recently proposed and developed a dedicated sensor-supported gym for stimulation and assessment of infant activity. First part of dissertation focuses on presentation of technical and clinical aspects of Care- Toy environment. The technical part provides a description of the included sensor modules, comprising pressure mattresses, IMUs, video cameras, and sensorized toys. Individually these sensors were already used successfully, but applications of the proposed sensor combination are rare. The clinical part of CareToy environment gives a description of the clinically supported infant rehabilitation protocol, focusing on training goals and training scenarios. These were prepared for various body positions in accordance with general developmental milestones of infants. Second part of dissertation provides a description of the developed data processing and sensor fusion algorithms. Data analysis flow is presented sequentially, ranging from raw, unprocessed data to final numerical parameter results. First are presented data pre-processing and sensor fusion algorithms of pressure mattress and IMU data, addressing the shortcomings of the newly proposed sensor combination, such as pressure mattress data bias, superposed noise, and possible trunk IMU displacements. Various methods are described, such as unscented Kalman filtering, pressure imprint data moment calculation, and weighted valuation, whereas two separate versions of sensor fusion algorithms are prepared for real-time processing and the post-processing approach. Following this, the development of sensorsupported computer model for head movement analysis is presented. The model includes line-of-sight algorithm, head-tracking algorithm, and two-dimensional intensity profile analysis. Furthermore, methods for motor pattern parameter assessment are provided, comprising analysis of rolling and toy grasping activity, as well as postural stability evaluation. Finally, a description of algorithms for body parts recognition using colour space filters in video recordings of infants is given. Results confirm accuracy and suitability of proposed algorithms on the selected data set of video recordings, but reveal certain shortcomings, such as limited view-angle of cameras and self-occlusion. The third part of dissertation covers validation of the proposed sensor system for infant motor pattern parameter assessment. First the preliminary study, focusing on using the measurement system, namely combination of pressure mattress and IMUs, for movement analysis of healthy infants is presented. Results were acquired by means of real-time data processing and sensor fusion algorithms. Evaluation was focused on determination of optimal combination of data processing algorithms and assessment of suitability of the developed computer model for infant head movement analysis. Data comparison to results of the reference video review confirmed reliability and accuracy of the developed computer model in combination with sensor data processing algorithms, successfully detecting all performed head movements. The sensory fusion algorithms contributed to the robustness and precision of the system, while the numerous statistical parameters provided a complete description of head imprint position and displacement data distribution. Following this, validation of CareToy system and implemented algorithms was performed with a reference optoelectronic measurement system Optotrak and a dedicated baby doll. Data post-processing and sensor fusion algorithms were applied on pressure mattress and IMU data for calculation of numerical parameters. Study comprised influence evaluation of measurement system simplifications by using only 1 IMU per each arm on the accuracy of motor pattern parameter estimation and additional accuracy validation of the developed computer model for head movement assessment. To support data of the validation study, a pilot study on a healthy infant was performed. Finally the randomised-controlled trial study (RCT) is presented. Motor pattern parameter values were calculated using the developed sensor data post-processing algorithms and were provided for trunk movement analysis, forearm posture and movement evaluation, toy grasping analysis, and COP movement assessment. Statistical analysis of correlation among numerical parameters and AIMS clinical assessment scores was performed, along with statistical comparison of data for various training goals and motor ability levels. Study results verify that the proposed measurement system in combination with the developed sensory data processing and fusion algorithms, and the chosen numerical motor pattern parameters is appropriate as a device for stimulation and simultaneous assessment of infant activity. The applied techniques remove the effects of aforementioned drawbacks well. The chosen numerical parameters are appropriate for description of infant activity and discrimination of infant stimulation-based responses. Correlation of numerical parameters and clinical scores implies adequacy for full, all-round description, as well as single motor pattern subfield evaluation. Results confirm suitability of designed training scenarios for infant activity stimulation, including trunk rotation, arm posture, reach-to-grasp manoeuvres,and posture stability subfields. The combination of the proposed CareToy gym and developed data processing methods thus has great potential and represents an important step on the route towards developing an objective, accurate tool for unobtrusive sensor-supported assessment of infant motor pattern development. združevanje senzornih informacij brezžične inercialne in magnetne merilne enote pritiskovna merilna podloga merilna igralnica CareToy dojenčki ciljna terapevtska vadba ocenjevanje motoričnih sposobnosti multi-sensory fusion wireless inertial and magnetic measurement units pressure mattress instrumented CareToy gym infants rehabilitation motor pattern assessment true false false Slovenski jezik Angleški jezik Doktorsko delo/naloga 2016-05-31 07:35:47 2016-05-31 07:35:59 2023-06-16 08:43:38 0000-00-00 00:00:00 2016 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 1970-01-01 35701 11380052 Rihar_Andraz_-_ZDRUZEVANJE_SENZORNIH_INFORMACIJ_PRITISKOVNE_MERILNE_PODLOGE_TER_INERCIALNIH_IN_M.pdf Rihar_Andraz_-_ZDRUZEVANJE_SENZORNIH_INFORMACIJ_PRITISKOVNE_MERILNE_PODLOGE_TER_INERCIALNIH_IN_M.pdf 1 6FBDB4ED67B03AD91727E0A08A2619A5 874362b45f8dab58cef8d1e48a19bc5aea2bcee35e4bd06ddced2da521b4c3c1 75118d9d-a1ad-11eb-a523-00155dcfd717 20.500.12556/rul/2b9fafcc-b89a-4938-a2cd-ad052deacfbc https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=83358 Fakulteta za elektrotehniko 0 0 0