Rece ved / Gel ş: 20.02.2020 · Accepted / Kabul: 04.06.2020 · Publ shed / Yayın Tar h : 10.11.2020
Correspondence / Yazışma: Uğur Ödek · Nevşeh r Hacı Bektaş Vel Ün vers tes , Beden Eğ t m ve Spor Bölümü, Nevşeh r, Turkey · ugurodek@gma l.com Turk J Sports Med. DOI: 10.47447/tjsm.0434
Research Art cle / Araştırma Makales
Assess ng agreement between angular data obta ned by nert al measurement sensors and v deo record ngs n two-d mens onal ga t analys s
İk boyutlu yürüme anal z nde eylems zl k ölçüm sensörler ve v deo görüntüler nden elde ed len açısal değerler n uyumunun ncelenmes
Uğur Ödek
Phys cal Educat on and Sports Department, Nevşeh r Hacı Bektaş Vel Un vers ty, Nevşeh r, Turkey ABSTRACT
Object ve: Inertial measurement sensors have recently been used to support video-based motion analysis and, have become a standalone measure‐
ment tool in time. These devices, which are not affected by the disadvantages of the camera such as the angle of view and lens-induced image dis‐
tortions, can easily present the data that video-based motion analysis can hardly present when correct analysis techniques are used. The purpose of this study is to examine the agreement of angular values calculated from the data obtained from camera images and inertial measurement sensors for use in gait analysis.
Mater als and Method: In the study, 3 male (age: 21±1.57years, height: 178±3.86cm), and 3 female (age: 20±0.46years, height: 161±2.26cm) partici‐
pants were asked to walk straight through on an 8-meter predetermined walking way 3 times. Six passive markers were placed on the left lower ext‐
remity to calculate angular values from video recordings and 3 inertial measurement units were placed on the same extremity to calculate angular va‐
lues using units. Thigh, calf and foot angles were calculated using the data obtained from two different measurement methods. Complementary filte‐
ring method was used to calculate angular values from the sensor data. To assess the agreement between data, Bland-Altman graphs and One Sample Tests were used.
Results: Following examination of the Bland-Altman graphics, it was determined that 54 data set pairs were in agreement with 95% confidence inter‐
val. The results of the One Sample T-Tests revealed that the differences of the angular values of the body parts obtained using two different measure‐
ment methods did not differ statistically from 0 (p>.05).
Conclus on: These results show that inertial measurement sensors can be used as an alternative to image capture systems in kinematic analysis, where angular values are examined.
Keywords: Kinematics, gait analysis, video-based analysis, inertial measurement sensors
ÖZ
Amaç: Yakın zamanda eylemsizlik ölçüm sensörleri görüntü tabanlı hareket analizine destek amacıyla kullanılmaya başlanmış, süreç içerisinde başlı ba‐
şına bir ölçüm aracı haline gelmiştir. Görüş açısı ve lens kaynaklı görüntü bozulmaları gibi kameraya ait dezavantajlardan etkilenmeyen bu cihazlar, doğ‐
ru analiz teknikleri kullanıldığı durumlarda görüntü tabanlı hareket analizinin güçlükle sunabildiği verileri kolaylıkla sağlayabilmektedir. Bu çalışmanın amacı yürüme analizinde kullanılmak üzere kamera görüntülerinden ve eylemsizlik ölçüm sensörlerinden elde edilen verilerden hesaplanan açısal de‐
ğerlerin uyumunun incelenmesidir.
Gereçler ve Yöntem: Çalışmaya 3 erkek (yaş: 21±1.57yıl, boy: 178±3.86cm), 3 kadın (yaş: 20±0.46yıl, boy: 161±2.26cm) katılımcı alınmıştır. Görüntü‐
lerden açısal hesaplamaların yapılabilmesi için 6 adet pasif işaretleyici, eylemsizlik ölçüm sensörlerinden açısal hesaplamaların yapılabilmesi için 3 adet sensör katılımcıların sol alt ekstremitesi üzerine yerleştirilmiştir. Önceden belirlenen 8 metrelik bir yürüyüş yolunda düz bir şekilde 3 kez yürümeleri isten‐
miştir. İki farklı veri toplama yönteminden elde edilen veriler kullanılarak uyluk, baldır ve ayağa ait açısal değerler hesaplanmıştır. Sensörlerden elde edi‐
len verilerden açısal değerlerin hesaplanmasında tamamlayıcı filtreleme (eylemsizlik ölçüm verileri) kullanılmıştır. Değerlerin uyumunun incelenmesinde ise Bland-Altman grafikleri ve Tek Örneklem T-testleri kullanılmıştır.
Bulgular: Bland-Altman grafiklerinin incelenmesi sonucunda 54 veri seti çiftinin %95 güven aralığında birbiriyle uyumlu olduğu belirlenmiştir. Tek Örnek‐
lem T-testlerinin sonuçları ise iki farklı ölçüm yöntemi kullanılarak elde edilen vücut bölümlerine ait açısal değerlerin 0 değerine göre istatistiksel anlamlı bir farklılığı olmadığını ortaya koymuştur (p>0.05).
Sonuç: Elde edilen sonuçlar eylemsizlik ölçüm sensörlerinin açısal değerlerin incelendiği kinematik analizlerde görüntü yakalama sistemlerine alternatif olarak kullanılabileceğini göstermektedir.
Anahtar Sözcükler: Kinematik, yürüme analizi, görüntü tabanlı analiz, eylemsizlik ölçüm sensörü
GİRİŞ
K nemat k anal zler araştırmacılara gözlem yoluyla elde edeb lecekler zlen mlerden daha fazlasını sunarak, hare- ket b yomekan ğ n şems yes altında yer alan f z k, mate- mat k ve k nes yoloj g b b l m dalları çerçeves nde anal z edeb lmey mümkün kılar. Hareket oluşturan öğeler n sayı- sallaştırıldığı bu anal z yöntem nde gerekl ver y toplamak ç n çeş tl yöntem ve ver toplama araçları kullanılmaktadır (1-3). Hareket n görüntülenmes ve kayıt altına alınması bu yöntemlerden b r s d r. Görüntü tabanlı hareket anal z n n (GTHA) ver toplama aşamasını oluşturan bu yöntem (4) n- san ve hayvanlara a t lokomotor becer ler açıklamaya yö- nel k sıralı fotoğra ardan oluşan çalışmalardan sonra po- pülerl k kazanmış ve günümüzde en çok kullanılan yön- temler arasında yer n almıştır.
GTHA'de çeş tl görüntü toplama araçları (standart v deo kamera, kızılötes /morötes v deo kamera, X ışını kamerası vb.) le elde ed len görüntüler üzer nde bel rlenen noktala- rın zaman çer s ndek yer değ şt rmeler tak p ed l r ve yer değ şt rme m ktarı göz önünde bulundurularak k ya da üç boyutlu k nemat k anal zler gerçekleşt r l r. Bu anal zler n yapılab lmes ç n farklı donanım (örneğ n; akt f/pas f şa- retley c ler) ve yazılımlar (örneğ n; V con NEXUS®, Qualy- s s Track Manager®) gel şt r lm ş ve bu araçlarla elde ed - len ver ler n güven l rl ğ ne çeş tl çalışmalarda (5) yer ver l- m şt r. Ölçüm sonuçlarının güven rl l ğ dışında GTHA'nın sıklıkla kullanılmasının nedenler arasında, yöntem n esk - ye uzanan tar h ne bağlı kazanılan deney mler ve günümüz teknoloj s n n bu yönteme olan katkıları (yüksek hızlı ka- meralar, akt f şaretley c ler, otomat k sayısallaştırma vb.) yer almaktadır.
Özell kle son dönemde hız kazanan teknoloj k gel ş m n olumlu etk ler d ğer ver toplama araçları üzer nde de ken- d n h ssett rerek, bu araçların hareket anal z nde kullanıl- masına olanak tanımaktadır. İvmeölçer, j roskop ve manye- tometre g b farklı t p ver ler ölçeb len sensörler n b r ya da daha fazlasının b r arada bulunduğu c hazlar olan eylem- s zl k ölçüm sensörler bahsed len ver toplama araçların- dan b r d r. Son dönem çalışmalarında eylems zl k ölçüm sensörler n n tek başlarına ya da d ğer ver toplama araçla- rıyla b rl kte, robot k, kl n k ya da sport f performansı gel ş- t rmeye yönel k amaçlar doğrultusunda kullanıldığını gör- mek mümkündür (6-8).
GTHA detaylı ve hassas sonuçlar vermekle b rl kte görüntü şleme ve anal z sırasında hareket n görünür olmasını da sağlayarak (kızılötes s stemler har ç) araştırmacılara sayı- sal ver ler le hareket bağdaştırma şansı vermekted r. Tüm bu avantajlarına rağmen, görüntü yakalama araçları le elde ed len görüntüler n kullanılab l rl ğ çözünürlük, net- l k, görüntü açısı, ışık, görüntü yakalama hızı g b değ ş- kenlerden etk lenmekted r (9, 10). Ölçüm kal tes n etk le-
yen değ şkenler n kontrol altında tutulab lmes ç n y b r donanım ve yazılımla b rl kte genell kle kapalı alan labora- tuvar ortamına da ht yaç duyulur (11-13). Donanım ve yazı- lım mal yetler le b rl kte laboratuvar gereks n m bu anal z yöntem n n her araştırmacı tarafından kullanılab l r olma- sını sınırlamaktadır. Eylems zl k ölçüm sensörler tek başla- rına kullanıldığında k ş n n hareket görüntülememes ne karşın, görüntü yakalama araçları le kıyaslandığında çok daha düşük mal yet gerekt rmekle b rl kte, günümüzde üre- t len b rçok sensör kend güç ün tes n kullandığı ç n kablo bağlantısı yoktur ve bu nedenle ölçümü yapılacak hareket mekân sınırlaması olmaksızın gerçekleşt r leb l r (14, 15).
Aynı zamanda kablosuz ver let m protokoller kullanan sensörler aracılığı le ver n n b lg sayara eşzamanlı aktarımı da olanaklı hale gelm şt r. Eylems zl k ölçüm sensörler n- den elde ed len ver ler n doğru yorumlanab lmes ç n kul- lanılacak ver f ltreleme yöntem n n seç m halen güncell - ğ n korumakta olan b r konudur. Özell kle sensörlerden elde ed len ham ver de görülen ve j roskop sapması adı ve- r len durumumun etk s n m n m ze edeb lmek amacıyla elde ed len ver n n n tel ğ ne göre en doğru f ltreleme yön- tem seç lmel d r. Kalman (16), Mahony ve Madgw ck (17) f ltreleme yöntemler n n nsan hareketler n n ncelend ğ k nemat k anal zlerde kullanıldığı görülmekted r. Ancak bu f ltreleme yöntemler oldukça karmaşıktır ve çoklu hesapla- malarda oldukça fazla şlemc gücüne ht yaç duyar. Daha çok hava araçlarının oryantasyon b lg s n elde etmede (18, 19) kullanılan ve tamamlayıcı f ltreleme (complementary f lter ng) olarak adlandırılan f ltreleme yöntem son yıllar- da nsan çalışmalarında kullanılmaya başlanmıştır. Yapılan karşılaştırmalarda, görecel olarak daha bas t olan bu f ltre- leme yöntem yle nsan hareketler ne a t ver ler n yüksek doğrulukla şleneb ld ğ görülmekted r (20, 21).
Hareket n doğru b r şek lde sayısallaştırılması anal zlerde yer alan matemat ksel hesaplamalar açısından büyük önem taşır (22). Bu nedenle anal zlerde kullanılacak yen yöntem- le elde ed len sonuçların daha önceden güven rl ğ kabul ed lm ş b r yöntemle elde ed len sonuçlarla uyumunun n- celenmes yöntem n güven l rl ğ konusunda araştırmacıla- ra b lg ver r. Bununla b rl kte ver ler n uyumu ncelen rken doğru stat st ksel yöntem n seç lmes de oldukça öneml d r (23). Sant'Anna, W ckström (24) ve Henkel' n (25) çalışmala- rında görüldüğü g b , k ver ser s arasındak l şk ncele- n rken korelasyon hesaplamaları kullanılmakla beraber, bu yöntem elde ed len değerler n b rl kte nasıl hareket ett kler (azalma-artma) hakkında b lg ver r; değerler arasındak farklar hakkındak b lg ye ulaşmak bu yöntemle oldukça zordur. İk farklı ver toplama yöntem le elde ed len ver le- r n b rb r ne yakınlığı, b r başka dey şle uyumunun test ed lmes nde Bland-Altman yöntem özell kle kl n k çalış-
Eylems zl k ölçüm sensörler n n hareket anal z nde kullanı- mı gün geçt kçe yaygınlaşmaktadır. Bununla b rl kte aynı yöntem n farklı hareket prof ller nde hata oranın değ şeb l- d ğ n gösteren çalışmalar (10, 26) bulunmaktadır. Bu ne- denle, çeş tl hareketlerde sensörlerden güven l r ver n n hang yöntemler kullanıldığında elde ed leb leceğ n n bel r- lenmes büyük önem taşır. Bu doğrultuda çalışmanın ama- cı; kamera görüntüler nden elde ed len ver lerle hesapla- nan vücut bölümler ne (uyluk, baldır ve ayak) a t açısal de- ğerler le sensörlerden elde ed len ver lerden hesaplanan vücut bölümler ne a t açısal değerler n uyumunun ncelen- mes olarak bel rlenm ş ve araştırmanın stat st ksel h pote- z " k farklı ölçüm yöntem yle elde ed len açısal değerler arasında fark yoktur" olarak bel rlenm şt r.
GEREÇ ve YÖNTEMLER Araştırma Grubu
Araştırmanın katılımcı grubunu 3 erkek (yaş: 21.3±1.57, boy:
178.6±3.86) ve 3 kadın (yaş: 20.4± 0.46, boy: 161±2.26) top- lam 6 k ş oluşturmaktadır. Katılımcılar son 1 yıl çer s nde yürüyüşler n etk leyeb lecek b r alt ekstrem te yaralanması le karşılaşmamışlardır. Araştırmaya katılım gönüllülük esasına dayalı olup, tüm katılımcıların araştırma önces nde onam formları le araştırma hakkında b lg lend r lmeler sağlanmıştır. Çalışmaya Nevşeh r Hacı Bektaş Vel Ün vers - tes Et k Kurulu Başkanlığınca 13.05.2019 tar h ve 2019.07.69. sayılı karar le onay ver lm ş ve çalışma Hels nk B ld rges ne uygun şek lde sürdürülmüştür.
Kinematik Analizler Ver ler n toplanması
Katılımcılardan 8 m uzunluğunda ve 40 cm gen şl ğ nde b r yürüyüş alanında alışmış oldukları günlük adım frekansı ve adım uzunluğunu kullanarak kamera bakış açısına göre sağdan sola doğru 3'er defa yürüyüş yapmaları stenm şt r.
Bununla b rl kte, sol bacağın üst kısmında bulunan şaret- ley c n n görünümünün engellenmemes ç n katılımcılar- dan kollarını göğüs h zasında b rleşt rmeler stenm şt r.
İk boyutlu görüntü anal z nde kullanılmak üzere katılımcı- ların sol bacaklarına 6 adet s yah renkl , 2 cm çapında da- resel pas f şaretley c yerleşt r lm şt r. Uyluk bölges n ta- nımlamak ç n 2 adet şaretley c büyük trokanter n 5 cm n- fer oruna ve lateral kond l n 3 cm süper oruna; baldır böl- ges n tanımlamak ç n 2 adet şaretley c f bulanın proks - mal başınının 3 cm nfer oruna ve lateral malleolün 2 cm süper oruna yerleşt r lm şt r. Ayağı tanımlamak üzere se 2 adet şaretley c ayağın lateral yüzey ne yerleşt r lm şt r. Bu bölgedek şaretley c ler n lk kalkaneusun poster or çıkın- tısının 2 cm anter oruna , k nc s se 5. metatarsofalangeal eklem n h zasına yerleşt r lm şt r (Şek l 1). Tüm yürüyüşler
1/100 san ye hızında ve 1080 p ksel çözünürlükte yüksek hızlı görüntü kaydı yapab len kamera kullanılarak (Sony, FDR-X1000V, Japonya) kayıt altına alınmıştır.
Uyluk, baldır ve ayağa a t 2 eksende (x, y) vmelenme ve açısal hız ver s 3 adet eylems zl k sensörü (Act Graph, GT9X-L nk, USA) le 100Hz frekansında toplanmıştır. Sen- sörler şaretlenen noktalar arasındak uzunlukların yarısı- na denk gelen mesafeye, vücut bölümler n n stat k durum- dak anatom k eksenler göz önünde bulundurularak yerleşt r lm şt r.
Ver ler n anal z
Yerleşt r len şaretley c ler n poz syonlarının sayısallaştırıl- ması başlangıcın ardından gelen 3. adım sonundak topuk temasını tak p eden 3 topuk temasını kapsayan süre (3 adım) ç n görüntü anal z programı (Tracker, V.4.11.1) yar- dımıyla yapılmıştır. Yatay düzlemde yürüyüş yolunun mer- kez ne yerleşt r len 5 m uzunluğundak şer t görüntüler n 2 boyutlu kal brasyonu ç n kullanılmıştır. Kamerada kullanı- lan balıkgözü lens neden yle görüntünün merkezden uzak noktalarında oluşan bozulmalar görüntü anal z yazılımı- nın çer s nde bulunan f ltreleme eklent s le ortadan kaldı- rılmıştır. Görüntü anal z yazılımı kullanılarak şaretlenen noktalar tanımlandıktan sonra bu noktaların hareket süres boyunca koord nat s stem ndek yerler programın otoma- t k tak p özell ğ kullanılarak sayısallaştırılmıştır. Sonrasın- da uyluk, baldır ve ayak bölümler k nokta arasına b r doğru parçası yerleşt r lerek oluşturulmuştur. Bölümlere a t açısal değerler bu doğru parçalarının yatay eksenle yaptığı açılardır ve radyan c ns nden hesaplanmıştır. Hesaplanan açısal değerler n yumuşatılmasında S gmaplot (Ver.13) sta- t st ksel anal z yazılımı kullanılmıştır. Yumuşatma ver n n her 1/100'lük d l m ç n negat f üstsel yöntem kullanılarak 4. dereceden pol nom fonks yon anal z le yapılmıştır.
Sensörler üreten f rmaya (Act Graph, USA) a t Act L fe (Ver.
6.13.3) ver transfer ve anal z yazılımı le b lg sayar ortamı- na aktarılan vmelenme ver s KST2 (Ver. 2.0.x) görüntüle- me ve graf k oluşturma yazılımı le ncelenm şt r. İvmelen- me ver s nde yere temas anında meydana gelen p kler tes- p t ed lm ş ve bu p kler kullanılarak 3. ve 6. topuk temasını kapsayan süredek vmelenme ve açısal hız ver ler anal z ed lmek üzere ham ver den kes lerek ayıklanmıştır. Elde ed len ver lerden sensörler n oryantasyon b lg s ne ulaşa- b lmek ç n tamamlayıcı f ltreleme yöntem (Complemen- tary F lter ng) yöntem kullanılmıştır (Eş tl k 1). Görüntüler- den elde ed len oryantasyon b lg ler n n tab tutulduğu yu- muşatma yöntem aynı şek lde sensörden elde ed lenlere de uygulanmıştır. Bu yolla yumuşatma yöntem n n çer nde yer alan pol nom yal eş tl k kullanılarak farklı yöntemlerle elde ed len ver ler n gözlem sayısı eş tlenm şt r. Böylece s‑
Tablo 1. Üç Bölgeye Ait Tek Örneklem T-Testi Sonuçları
Ayak (Sol) Baldır (Sol) Uyluk (Sol)
Katılımcı Deneme t p t p t p
1
1 1.90 0.06 1.91 0.05 1.70 0.09
2 1.40 0.16 1.81 0.07 1.81 0.07
3 1.74 0.08 1.59 0.11 1.44 0.15
2 1 1.55 0.12 1.70 0.09 1.37 0.17
2 1.25 0.21 1.74 0.08 1.62 0.10
3 1.71 0.18 1.81 0.07 1.55 0.12
3
1 1.70 0.09 1.81 0.07 1.90 0.06
2 1.59 0.11 1.62 0.10 1.62 0.10
3 1.71 0.18 1.51 0.13 1.74 0.08
4
1 1.51 0.13 1.49 0.14 1.37 0.17
2 1.27 0.20 1.90 0.06 1.81 0.07
3 1.76 0.08 1.74 0.08 1.70 0.09
5
1 1.37 0.17 1.70 0.09 1.59 0.11
2 0.99 0.31 1.59 0.11 1.59 0.11
3 1.49 0.14 1.51 0.13 1.70 0.09
6 1 1.28 0.20 1.30 0.19 1.76 0.08
2 1.30 0.19 1.72 0.18 1.59 0.11
3 1.72 0.18 1.55 0.12 1.81 0.07
TARTIŞMA
tat st ksel anal z ç n kullanılacak Bland-Altman yöntem - n n gözlem sayısı eş tl ğ önkoşulu yer ne get r lm şt r.
Eşitlik 1. Tamamlayıcı Filtre
θ = böl ≥ açısı, x = jiroskop verisi, y = ivme ölçer verisi
İstatistiksel Analizler
İstat st ksel yaklaşımlar yardımıyla k farklı ölçüm yönte- m nden elde ed len bölümlere a t açısal değerler n uyumu ve bu değerler n farkları ncelenm şt r. İk yöntemden elde ed len toplam 54 ver ç n n uyumunun ncelenmes ç n Bland-Altman graf kler kullanılmıştır. Alt ve üst uyum sı- nırları bel rlen rken ölçüm sonuçlarına a t farkların stan- dart sapması kullanılmış ve ±1.96 standart sapma uzaklık- ları l m t değerler olarak bel rlenm şt r. İstat st ksel kararın objekt f b r şek lde ver leb lmes ç n Tek Örneklem T-Test kullanılmış ve k ölçüm arasındak farkların 0 değer ne göre anlamlı ölçüde farklı olup olmadığı test ed lm şt r.
Farkların oluşturduğu ver setler ndek dağılımın normall - ğ Kolmogorov-Sm rnov Test le test ed lm şt r. Tüm testler
ç n stat st ksel anlamlılık düzey p<.05 olarak bel rlenm şt r.
BULGULAR
Bland-Altman graf kler tüm zaman ser s ç ler ç n k öl- çüm yöntem nden elde ed len sonuçların farklarının alt ve üst l m tler çer s nde kaldığını gösterm şt r. B r nc katılım- cının 3. denemes n n vücut bölümler ne a t açısal değerler ve Bland-Altman graf kler örnek olarak sunulmuştur (Gra- f k 1-6). Kolmogorov-Sm rnov testler sonucunda farkların oluşturduğu tüm ver setler n n normal dağılım gösterd ğ bulunmuştur (p>.05). Bununla b rl kte Tek örneklem T-Test sonuçları (Tablo 1) tüm ver ç ler nde k ölçüm yöntem n- den elde ed len sonuçların farklarının stat st ksel olarak 0'dan anlamlı ölçüde farklı olmadığını gösterm şt r (p>.05).
Elde ed len sonuçlar doğrultusunda k ölçüm yöntem le elde ed len ver ler n %95 güven aralığı sınırları çer s nde uyumlu olduğu bel rlenm ş ve k farklı ölçüm yöntem le elde ed len sonuçlar arasında fark yoktur h potez kabul ed lm şt r.
Bu çalışmada yürümen n k nemat k anal z nde kullanılmak üzere v deo kamera görüntüler ve eylems zl k ölçüm sen- sörler nden elde ed len ver lerle hesaplanan açısal değerle- r n uyumu ncelenm şt r. Sol uyluk, baldır ve ayağa a t açı- sal değerler farklı yöntemler kullanılarak hesaplanan de- ğerler olmasına rağmen ölçüm sonuçları arasındak farkın stat st ksel olarak 0'dan farklı olmadığı ve ver setler n n
%95 güven aralığı çer s nde uyum gösterd ğ bulunmuştur.
Zhang, Novak (27), Q ngguo ve Jun-T an (28) tarafından ya- pılan çalışmalarda eylems zl k ölçüm sensörler n n (Xsens,
MVN, Hollanda) yürüme anal z nde kamera desteğ le ya da tek başına kullanılab leceğ bel rt lm şt r. L u, Inoue ve Sh bata (29) se kend gel şt rd kler g y leb l r s stem ve gö- rüntülerden elde ett kler ver ler karşılaştırdıkları çalışma- larında uyluk, baldır ve ayak açılarının benzer olduğunu bulmuşlardır. İşaretley c ler ve sensörler farklı noktalara yerleşt rm ş olmalarına ve farkları ortaya koymada "Kök Or- talama Kare Hatası"nı kullanmalarına rağmen çalışmanın sonuçları bu çalışmayla örtüşmekted r. B r başka çalışmada Seel, Ra sch ve Schauer (30) ampute b reylerde hem sağlıklı θ = 0.98 ⋅ (θk − 1 + x ⋅ Δt) + (0.02 ⋅ y)
münde eylems zl k sensörler nden elde ed len ver ler n gö- rüntülerden elde ed lenlere oldukça yakın sonuçlar verd ğ - n bel rtm şt r. Benzer araştırmaların sonuçlarından yola çıkarak farklı ölçüm ve anal z yöntemler kullanıldığında dah eylems zl k ölçüm sensörler nden elde ed len ver ler n görüntülerden elde ed lenler le anlamlı farklılıklar göster- med ğ söyleneb l r.
Grafik 1. Ayağa ait açısal değerlerin uyumu
Grafik 2. Baldıra ait açısal değerlerin uyumu
Grafik 3. Uyluğa ait açısal değerlerin uyumu
Grafik 4. Ayağa ait açısal değerler
Grafik 5. Baldıra ait açısal değerler
Grafik 6. Uyluğa ait açısal değerler
Araştırmacıların kolaylıkla kullanab leceğ bas t ve ucuz yöntemler n gel şt r lmes n n alanda yapılacak çalışma sa- yısını artıracağı düşünülmekted r. Bu çalışmada kullanılan tamamlayıcı f ltreleme eş tl ğ daha öncek araştırmalarda kullanılan f ltreleme eş tl kler le kıyaslandığında oldukça bas t olmasına rağmen sonuçlarda herhang b r j roskop sapmasına rastlanmamıştır. İvmelenme ve açısal hız değer- ler ne sah p olan araştırmacılar çeş tl of s yazılımları (MS Excel, L breo ce Calc vb.) yardımıyla tamamlayıcı f ltre kullanarak eklem ve bölüm açılarını kolaylıkla hesaplama olanağı bulab l rler. Bununla b rl kte H gg ns' n (31) çalış- masında bel rt ld ğ g b tamamlayıcı f ltreleme yöntem çok daha az hesaplama gerekt r r. Yüksek hızlı ver toplama araçlarının kullanıldığı ve b nlerce ver n n m l san yeler çer s nde şlenmes gerekt ğ durumlarda bu katkı oldukça öneml d r. Ayrıca tamamlayıcı f ltreleme yöntem modelle- me hesaplamaları çermez ya da sonuca ulaşmak ç n Kal- man f ltreler g b b r sonrak ver ye ht yaç duymaz. Bu ne‑
denle nsan hareketler g b bütünüyle doğrusal olmayan hareketlere a t ver ler n hesaplanmasında daha başarılı ve gec kmes z sonuçlar vermekted r.
Çalışmada kullanılan eylems zl k ölçüm sensörler nde 3 ek- senl manyetometre bulunmasına ve sensörlerden ver top- lanmış olmasına rağmen açısal değerler n hesaplanmasın- da bu ver ler kullanılmamıştır. Bunun sebeb manyetometre ver ler n n ölçüm sahasındak metal objelerden öneml öl- çüde etk lenmes ve sonuçlarda hataya neden olab lmes - d r. Manyetometre ölçümler n n neden olab leceğ olumsuz- luklar Bachmann ve ark. (32) le de Vr es ve ark.'nın (33) ça- lışmalarında ayrıntılı olarak ver lm şt r.
Şekil 1. İşaretleyici ve sensör yerleşimleri
SONUÇ
Çalışmanın sonuçları eylems zl k ölçüm sensörler nden elde ed len ver lerle hesaplanan açısal değerler n görüntü- lerden elde ed len ver lerle hesaplanan açısal değerlere benzer olduğunu gösterm şt r. Bu sonuçlar doğru yöntemler zlend ğ nde yürüme anal z nde kullanılmak üzere sten - len açısal değerlere daha hızlı, daha düşük mal yetle ve me- kân sınırlaması olmadan eylems zl k ölçüm sensörler le ulaşılab leceğ n gösterm şt r. Bununla b rl kte, ler k çalış-
malarda farklı hareketler n ve 3 boyutlu anal zler n yapıl- masıyla bu sensörlere olan güven n artacağı, sporda ve kl - n k amaçlarla kullanımının yaygınlaşacağı düşünülmekted r.
Conflict of Interest / Çıkar Çatışması
The authors declared no con cts of nterest w th respect to authorsh p and/or publ cat on of the art cle.
Financial Disclosure / Finansal Destek
The authors rece ved no f nanc al support for the research and/or publ - cat on of th s art cle.
KAYNAKLAR
McG nn s P. B omechan cs of Sport and Exerc se. 3rd ed. Champa gn, IL: Human K net cs; 2013.
R chards J. B omechan cs n Cl n c and Research: An Interact ve Teach ng and Learn ng Course. Ed nburgh: Elsev er; 2008.
Robertson D. Research Methods n B omechan cs. 2nd ed. Champa gn, IL: Human K net cs; 2014.
Muybr dge E. Descr pt ve Zoopraxography; Or, the Sc ence of An mal Lo- comot on Made Popular: W th Selected Outl ne Trac ngs Reduces from Some of the Illustrat ons of "an mal Locomot on.": an Electro-Photog- raph c Invest gat on of Consecut ve Phases of An mal Movements. Ph la- delph a, Pa: Un vers ty of Pennsylvan a; 1893.
Cuesta-Vargas AI, Galán-Mercant A, W ll ams JM. The use of nert al sensors system for human mot on analys s. Phys Ther Rev. 2010;15(6):462-73.
Mooney R, Corley G, Godfrey A, Qu nlan LR, OLa gh n G. Inert al Sensor Technology for El te Sw mm ng Performance Analys s: A Systemat c Rev ew. Sensors. 2016;16(1):18.
Sprager S, Jur c MB. Inert al Sensor-Based Ga t Recogn t on: A Rev ew. Sensors. 2015;15(9):22089-127.
Taborr J, Palermo E, Ross S, Cappa P. Ga t Part t on ng Methods: A Systemat c Rev ew. Sen- sors. 2016;16(1):66.
Barr s S, Button C. A rev ew of v s on-based mot on analys s n sport. Sports Med. 2008;38(12):1025-43.
Mayago t a RE, Nene AV, Velt nk PH. Accelerometer and rate gyroscope measurement of k ne- mat cs: an nexpens ve alternat ve to opt cal mot on analys s systems. J B omech. 2002;35(4):537-42.
Hedr ck TL. So ware techn ques for two- and three-d mens onal k nemat c measurements of b olog cal and b om met c systems. B o nsp r B om m. 2008;3(3):034001.
Pons-Moll G, Baak A, Gall J, Leal-Ta xe L, Müller M, Se del HP, et al. Outdoor human mot on cap- ture us ng nverse k nemat cs and von m ses-f sher sampl ng. 2011 Internat onal Conference on Computer V s on; 2011 May 25-27; Tokyo, Japan. p.1243-50.
Yu G, Jang YJ, K m J, K m JH, K m HY, K m K, et al. Potent al of IMU Sensors n Performance Analys s of Profess onal Alp ne Sk ers. Sensors. 2016;16(4):463.
Gouwanda D, Senanayake SMNA. Emerg ng Trends of Body-Mounted Sensors n Sports and Human Ga t Analys s. IFMBE Proceed ngs 4th Kuala Lumpur Internat onal Conference on B omed cal Eng neer ng; 2008 June 25-28; Kuala Lumpur, Ma- lays a. 2008. p. 715-18.
Hung TN, Suh YS. Inert al sensor-based two feet mot on track ng for ga t analys s. Sensors. 2013;13(5):5614-29.
Sabat n AM. Quatern on-based extended Kalman f lter for determ n ng or entat on by nert al and magnet c sens ng. IEEE Trans B omed Eng. 2006;53(7):1346-56.
Madgw ck SOH, Harr son AJL, Va dyanathan R. Est mat on of IMU and MARG or entat on us ng a grad ent descent algor thm. 2011 IEEE Internat onal Conference on Rehab l ta- t on Robot cs; 2011 June 29-July 1; Zur ch, Sweeden. 2011. p.1-7.
Euston M, Coote P, Mahony R, K m J, Hamel T. A complementary f lter for att tude est mat on of a f xed-w ng UAV. 2008 IEEE/RSJ Internat onal Conference on Intell gent Robots and Systems; 2008 Septemper 22-26; N ce, France. 2009. p.340-345.
Gu gnard B, Rouard A, Chollet D, Se fert L. Behav oral Dynam cs n Sw mm ng: The Appropr ate Use of Inert al Measurement Un ts. Front Psychol. 2017;8:383.
Alonge F, Cucco E, D'Ippol to F, Pul zzotto A. The use of accelerometers and gyroscopes to est - mate h p and knee angles on ga t analys s. Sensors. 2014;14(5):8430-46.
Young A. Compar son of Or entat on F lter Algor thms for Realt me W reless Inert al Posture Track ng. 2009 S xth Internat onal Workshop on Wearable and Implan- 1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
W ndolf M, Götzen N, Morlock M. Systemat c accuracy and prec s on analys s of v deo mot on captur ng systems-exempl f ed on the V con-460 system. J B omech. 2008;41(12):2776- 80.G avar na D. Understand ng Bland Altman analys s. B ochem Med. 2015;25(2):141-51.
Anna AS, W ckström N, Eklund H, Zügner R, Tranberg R. Assessment of Ga t Symmetry and Ga t Normal ty Us ng Inert al Sensors: In-Lab and In-S tu Evaluat on. B omed cal Eng ne- er ng Systems and Technolog es Commun cat ons n Computer and In- format on Sc ence. 2013;239-54.
Henkel M. Implementat on and Val dat on of Inert al Measurement Un ts n marker-based and marker-less 3D mot on track ng [Undergraduate]. TU München; 2016.
Watanabe T, Sa to H, Ko ke E, N tta K. A Prel m nary Test of Measurement of Jo nt Angles and Str de Length w th W reless Inert al Sensors for Wearable Ga t Evaluat on System. Comput Intell Neurosc. 2011;2011: 975193
Zhang JT, Novak AC, Brouwer B, L Q. Concurrent val dat on of Xsens MVN measurement of lower l mb jo nt angular k nemat cs. Phys ol Meas. 2013;34(8):63-9.
L Q, Zhang JT. Post-tr al anatom cal frame al gnment procedure for compar son of 3D jo nt ang- le measurement from magnet c/ nert al measurement un ts and camera-based systems. Phy- s ol Meas. 2014;35(11):2255-68.
L u T, Inoue Y, Sh bata K. Development of a wearable sensor system for quant tat ve ga t analy- s s. Measurement. 2009; 42(7), 978-988.
Seel T, Ra sch, J, Schauer, T. IMU-based jo nt angle measurement for ga t analys s. Sensors. 2014; 14(4), 6891-6909.
H gg ns W. A Compar son of Complementary and Kalman F lter ng. IEEE Transact ons on Aerospace and Electron c Systems. 1975;11(3):321-5.
Bachmann E, Yun X, Brumf eld A. L m tat ons of Att tude Est mnat on Algor thms for Inert al/Magnet c Sensor Modules. IEEE Robot cs & Automat on Magaz ne. 2007;14(3):76-87.
de Vr es WH, Veeger HE, Baten CT, van der Helm FC. Magnet c d stort on n mot on labs, mpl - cat ons for val dat ng nert al magnet c sensors. Ga t Posture. 2009;29(4):535-41.
22.
23.
24.
25.
26.
27.
28.
29.
30.
31.
32.
33.
