Usando Radar pra Monitorar Padrões de Caminhada
O radar UWB oferece um novo jeito de acompanhar a marcha em situações do dia a dia.
― 7 min ler
Índice
A marcha se refere à forma como a gente anda. É importante pra nossa mobilidade, independência e saúde geral. Mas, algumas pessoas têm dificuldade em andar devido a problemas nos músculos ou no sistema nervoso. Esses problemas podem causar padrões de Caminhada irregulares, especialmente em idosos. Quando a marcha de alguém não é simétrica, isso pode dificultar a locomoção e aumentar as chances de quedas, o que pode levar a ferimentos sérios.
Monitorar como as pessoas andam é crucial pros médicos. Isso ajuda a acompanhar mudanças na condição de uma pessoa e avaliar como os tratamentos estão funcionando. Tradicionalmente, estudar a marcha era feito em laboratórios usando tecnologia avançada. No entanto, os pesquisadores estão agora buscando formas de monitorar a caminhada em casa, o que pode ser mais conveniente e acessível pros pacientes.
Desafios no Monitoramento em Casa
Muitos dispositivos caseiros pra rastrear a marcha foram desenvolvidos, mas enfrentam vários desafios. Muitas vezes, eles são muito caros, não são portáteis ou levantam questões de privacidade. Alguns dispositivos podem deixar as pessoas desconfortáveis ou ser difíceis de usar a longo prazo. Esses problemas tornaram complicado para os idosos utilizarem esses sistemas pra monitoramento contínuo.
Avanços recentes na tecnologia de radar ultra-wideband (UWB) oferecem uma solução potencial. O Radar UWB é um tipo de radar que pode rastrear movimento sem precisar ser intrusivo, tornando-se uma opção acessível e fácil de usar.
Como Funciona o Radar UWB
Sensores de radar UWB emitem pulsos curtos em direção a um objeto em movimento. Medindo o tempo que esses pulsos levam pra voltar, o radar pode coletar informações sobre o movimento do objeto. Essa tecnologia é útil pra detectar até pequenas mudanças nos padrões de caminhada e já foi aplicada com sucesso em pesquisas pra monitorar sinais vitais e comportamentos.
Estudos mostraram que o radar pode capturar dados de caminhada de forma eficaz, incluindo velocidade e tempo dos passos. Por exemplo, um estudo usou radar pra analisar padrões de caminhada em uma esteira, que às vezes podem mudar a forma como as pessoas andam normalmente.
O Estudo das Assimetrias de Marcha
Em um novo estudo, pesquisadores usaram radar UWB pra analisar padrões de caminhada em cenários da vida real, em vez de apenas em uma esteira. Eles testaram essa tecnologia com pessoas saudáveis andando em um caminho plano. Usaram radar pra comparar a caminhada com e sem o uso de uma joelheira que limitava o movimento em uma perna.
A ideia era ver como o radar poderia medir as diferenças na caminhada quando uma perna estava restrita. Precisavam garantir que as leituras do radar fossem precisas em comparação com métodos padrão usados em laboratórios, chamados sistemas de captura de movimento.
Configurando o Experimento
No experimento, os pesquisadores usaram seis sistemas de radar pra coletar dados. O radar foi ajustado pra funcionar em uma frequência específica, permitindo detectar a velocidade do movimento com precisão. Eles também usaram um sistema de captura de movimento com várias câmeras pra rastrear os movimentos dos participantes em detalhes.
Os participantes usaram marcadores reflexivos nos corpos, o que ajudou o sistema de captura de movimento a registrar seus movimentos. Pra criar diferentes condições de caminhada, uma joelheira foi usada em uma perna pra limitar seu movimento enquanto a outra permanecia livre.
Informações dos Participantes e Procedimento
Dez pessoas saudáveis participaram dos testes de caminhada. Elas andaram por um caminho designado várias vezes, ajustando a joelheira pra cinco configurações diferentes, além de andar livremente sem restrições. Isso variou a quantidade de movimento do joelho pra ver como isso influenciava seus padrões de caminhada.
Analisando os Dados
Pra analisar os dados dos sistemas de radar e captura de movimento, os pesquisadores focaram em limpar qualquer ruído ou erros nas leituras. Usaram algoritmos específicos pra detectar quando o pé de uma pessoa tocava o chão pela primeira vez, um momento crítico no ciclo da caminhada.
Os sinais de radar foram processados pra visualizar os dados, permitindo que os pesquisadores rastreassem o movimento dos pés e do torso durante a caminhada. Ao combinar dados de vários sistemas de radar, conseguiram estimar a posição exata dos pés quando tocaram o chão.
Medindo Parâmetros da Marcha
Usando os dados coletados, os pesquisadores calcularam medidas importantes de caminhada, incluindo:
- Tempo de Passo: O tempo que leva pra um pé tocar o chão depois do outro.
- Cadência: A rapidez com que os passos são dados.
- Comprimento do Passo: A distância percorrida ao dar um passo.
- Velocidade de Caminhada: A rapidez com que a pessoa está se movendo.
Calcularam uma razão de simetria pra determinar quão consistentes eram os padrões de caminhada entre as pernas. Isso ajudou a identificar qualquer problema com assimetrias de marcha, que são comuns em pessoas com problemas de mobilidade.
Resultados do Estudo
Os resultados mostraram que o sistema de radar podia medir com precisão os parâmetros de marcha em comparação com o sistema de captura de movimento baseado em laboratório. O radar foi especialmente bom em detectar mudanças no tempo de passo, cadência e comprimento do passo.
À medida que os participantes ajustavam a joelheira pra permitir mais movimento, os pesquisadores observaram que a velocidade de caminhada e os comprimentos dos passos geralmente aumentavam. Isso indica que maior flexibilidade no joelho permitiu um padrão de caminhada mais natural.
Os resultados da razão de simetria também mostraram que, enquanto o comprimento do passo permanecia bastante estável, havia diferenças notáveis nos tempos de passo à medida que as configurações da joelheira mudavam. Essa descoberta destaca como é crucial avaliar os padrões de caminhada com precisão, especialmente para pessoas com dificuldades de mobilidade.
Limitações do Estudo
Embora o estudo tenha fornecido insights valiosos, ele teve algumas limitações. Todos os testes de caminhada ocorreram em um ambiente controlado de laboratório, o que não reflete como as pessoas andam em casa. Estudos futuros deveriam envolver um grupo maior de participantes, incluindo aqueles com dificuldades reais de marcha, pra entender melhor quão eficaz é o monitoramento por radar.
Outra limitação é que apenas certos parâmetros de caminhada foram examinados. Análises mais detalhadas, incluindo fases do ciclo de caminhada, também deveriam ser incluídas em estudos futuros. Embora seis sensores de radar tenham sido úteis neste estudo, usar tantos sensores em casa pode não ser prático, então encontrar soluções mais simples que ainda forneçam dados precisos é essencial.
Conclusão
Esse estudo demonstra que a tecnologia de radar UWB pode ser uma maneira confiável de monitorar como as pessoas andam. Pode ajudar na avaliação de padrões de caminhada simétricos e assimétricos de uma forma que não é intrusiva e que é acessível. Isso abre possibilidades para monitoramento a longo prazo de indivíduos com distúrbios musculoesqueléticos ou neurológicos em suas próprias casas, oferecendo uma alternativa promissora aos sistemas tradicionais baseados em laboratório.
Usando a tecnologia de radar, os profissionais de saúde podem acompanhar mudanças nos padrões de marcha ao longo do tempo, levando a um melhor cuidado e apoio pra indivíduos enfrentando problemas de mobilidade. À medida que a pesquisa nessa área continua, isso pode pavimentar o caminho pra soluções de monitoramento mais acessíveis e eficazes no futuro.
Título: Capturing gait parameters during asymmetric overground walking using ultra-wideband radars: A preliminary study
Resumo: This study investigates the deployability of commercially available impulse-radio ultra-wideband radar (UWB) sensors, in accurately detecting and analysing gait patterns during asymmetric overground locomotion. An adjustable knee brace was fitted on the right knee of 10 able-bodied participants, in five different confinement angles, during a 6-meter walking task to simulate asymmetric walking patterns. A computationally efficient signal processing framework extracts seven spatiotemporal gait parameters from six UWB radar signals, based on their joint Range-Doppler-Time representation. Gait asymmetry was quantified using primarily the symmetry ratio metric of step times. Validated against the gold standard motion capture system, radar-based gait parameters were estimated with 88.2-98.8% accuracy for all settings. By capturing step time symmetry ratios with 95.6{+/-}2.8% accuracy, the radar system can effectively distinguish between different gait impairment levels.
Autores: Charalambos Hadjipanayi, M. Yin, T. Constandinou
Última atualização: 2024-07-04 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.07.01.601550
Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.07.01.601550.full.pdf
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
Obrigado ao biorxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.