超広帯域レーダー技術を用いたリモート歩行解析

2024-05-25 Sat
超広帯域レーダ技術を利用した遠隔歩行分析研究背景
歩行分析、すなわち人間の歩行運動の協調生体力学的パターンの研究は、生体力学研究の重要な内容であるだけでなく、豊富な健康状態情報を提供します。特に近年、家庭内での歩行分析ソリューションの新たな開発が注目されています。これにより、個人が快適な家庭環境で包括的な歩行評価を受けることができます。この進展は自身の歩行パフォーマンスを最適化したい健康な人々だけでなく、慢性的な筋骨格疾患（関節炎や背中の痛み）や取得性脳損傷（脳卒中や外傷性脳損傷）、および神経変性疾患（パーキンソン病やアルツハイマー病）を持つ患者にも恩恵をもたらします。
既存の歩行分析技術は主にウェアラブル型（直接型）と非ウェアラブル型（遠隔型）の二つに分けられます。ウェアラブルシステムは、特に高齢者にとって、長期的な監視には適していないことが多いです。また、マーカーを基にした動作捕捉技術は、現在では歩行評価の金標準とされていますが、空間と高コストの要求のため家庭環境では使用が難しいです。そのため、非ウェアラブル型の非マーカー技術が特に注目されています。電磁レーダシステムは非常に有望な非マーカー監視ソリューションであり、特に超広帯域（UWB）レーダは、その時間飛行測定能力によって、生命徴候分析、睡眠段階分類、心血管システム監視、日常生活活動識別、転倒検出など、多くの健康関連アプリケーションで成功を収めてきました。これらはすべて、UWBレーダが生理的および行動的バイオマーカーを抽出する能力を示しています。
研究の出典と著者情報本研究はCharalambos Hadjipanayi、Maowen Yin、Alan Bannon、Adrien Rapeaux、Matthew Banger、Shlomi Haar、Tor Sverre Lande、Alison H. McGregor、およびTimothy G. Constandinouによって執筆されました。これらの著者はそれぞれ英国インペリアル・カレッジ・ロンドンの電気電子工学部、神経疾患研究センター、生体ダイナミクスラボ、外科学およびがん学部、およびオスロ大学の情報学部に所属しています。研究は2023年《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》誌に発表されました。
研究目的と方法本研究の主な目的は、超広帯域レーダが非マーカー遠隔歩行分析においてどのように利用できるかを探ることです。具体的には、三つの単一基準超広帯域レーダセンサーからのドップラー情報を分析し、臨床的に意味のある10個の時空間歩行特徴を抽出します。これらの歩行パラメータは、光学動作捕捉システムのデータと比較することで、その正確性を検証します。
データ収集と実験設定実験設定において、三つの独立した単一基準パルスラジオ超広帯域（IR-UWB）レーダ（Novelda ASのXeThruTM X4M03）を使用し、特定の経路に従ってデータを収集しました（図1a）。すべてのレーダは、7.29 GHzのキャリア周波数で同時にパルスを発射するように設定され、サンプリングレートは500 Hzです。地面の真実の動作データは、マーカーに基づく三次元動作捕捉システムを使用して収集されました。このシステムは、27個の反射マーカーの位置を追跡するため、28個の高解像度赤外線カメラで構成されています。これにより、参加者が安定した状態で歩行する際の歩行情報を記録できます。
アルゴリズムの手順前処理とドップラー分析：レーダ信号の前処理には、ノイズ抑制と適応雑音抑制が含まれ、具体的には指数移動平均フィルタリングが使用されます。その後、レーダ信号のデジタル直交変調解除を行い、元のベースバンド信号を抽出します。
時頻図の抽出：短時間フーリエ変換を計算することで、距離－ドップラー－時間（RDT）マッピングを得ます。
歩行イベント検出：シミュレーションされた最大包絡線軌跡に基づいて、歩行周期イベント（かかと設置時間（HS）と前足離地時間（TO））を検出します。
時空間歩行パラメータの抽出：歩幅、歩幅時間、歩行速度など、臨床的に重要な10個の歩行パラメータを抽出し、最終的にこれらのパラメータを使用して歩行の変異性と非対称性を計算します。
結果と考察結果は、9つの主要な歩行パラメータが90-98%の精度で一貫して推定され、参加者の歩行変異性の94.5%と両足非対称性の90.8%を捕捉したことを示しています。さらに、相関分析とブラン-アルトマン分析により、レーダ基準歩行パラメータと地面の真実の値の間に強い相関性と高い一致性があることが明らかになりました。
レーダ配置の影響分析異なるレーダの配置（単一レーダ、二重レーダ、三重レーダ）下でのアルゴリズムの性能を比較した結果、レーダの数が多いほど全体の正確性が高くなることが示されました。最適な三重レーダ一元配置下では、空間の特徴抽出精度が最も高くなります。
研究結論研究は、超広帯域レーダが金標準の評価に匹敵する歩行分析の質を提供できることを示しています。これにより、高価で煩雑な実験室歩行分析ツールから非干渉で経済的な家庭設置ソリューションへと移行でき、研究者および医療応用が長期間の連続監视を行うことが可能になります。初期の結果は良好であるが、さらなる研究では、実際の応用シナリオにおいて、このシステムが歩行異常を持つ患者に対してどのような性能を示すかを調査し、臨床および家庭での幅広い応用を実現する必要があります。