智能手机应用程序与步态分析系统在步态分析中的一致性评估

背景

步态分析系统包括光学动作捕捉系统，力板，仪器走道等设备。价格昂贵，使用时需要较高的熟练程度、较长的设置时间和手工后处理，这限制了其在临床实践和研究中的可行性。远程、基于家庭的评估可以为医疗保健专业人员提供有关患者的有价值信息，目前的方法对这些人群来说是不切实际的。智能手机的使用变得更普遍：智能手机的运动学硬件不仅可以测量步数，还可以应用于其他方面，如姿势控制，甚至步态等。

本研究的目的是评估一种新的算法，该算法基于用户口袋里的智能手机收集的运动学数据，提供详细的步态分析。

方法

通过社交媒体广告招募了60名成人，年龄18 ~ 80岁(平均37.2±13.4岁)；52%是女性。参与者的身高在150到191厘米之间。

使用APDM移动实验室测量步态性能，作为参考标准，该系统包括三个imu，用绑带连接在双脚和第五腰椎上。每个imu包括两个三轴加速度计、一个陀螺仪和一个磁强计。收集的参数包括节奏手机应用程序，步速，步幅，双支撑相，摆动相，支撑相等。

使用智能手机内置imu的应用程序，以获取步态分析时空步态信息，从单个腿的运动中获取运动数据，智能手机imu以100 Hz的采样率提供了一系列3D加速度、角速度和磁强度数据。

APDM传感器被放置在参与者的衣服上和鞋子上，以确保传感器与参与者的身体相连接。装智能手机的塑料口袋用带子固定在右大腿前部。

实验步骤

设置一条8到10米长的步行小路，并用塑料锥标记，共记录了60次步行，15名参与者进行了四种步行模式。设置好传感器后，每个参与者被要求在标记的路径上行走两分钟，然后随机以四种步行模式(正常速度、快速、慢速和双任务（步行同时连续从给定的数字中减去7）)中的一种方式行走，以保证步态模式的可变性。

统计分析

使用Jamovi进行统计分析，使用类内相关性计算和Bland-Altman图，以直观地显示两个系统之间的一致性。

计算组内相关系数(ICC) ，使用绝对一致性的双向随机效应模型(ICC2,1)和一致性的双向混合效应模型(ICC3,1)

ICC < 0.5表示一致性较差，0.5 ≤ ICC < 0.75表示一致性中等，0.75 ≤ ICC

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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