左右のチャンバーを通してマーカーの位置情報を2次元で取得し、この情報を組み合わせることでマーカーの位置に関する3次元画像を生成する。 歩行分析は、 動物の運動 、より具体的には人間の運動を体系的に研究するもので、観察者の目と脳を用い、身体の動き、身体力学 、筋肉の活動を測定するための機器によって補完されます。 [ 1 ] スポーツバイオ メカニクスでは、アスリートがより効率的に走るのを助けたり、怪我をした人の姿勢や動きに関連する問題を特定したりするためによく使用されます。
この研究は、定量化（ 歩行 の測定可能なパラメータの導入と分析）だけでなく、解釈、つまり動物の歩行パターンから動物に関する様々な結論（健康状態、年齢、大きさ、体重、速度など）を導き出すことも含んでいます。
歴史 科学的な歩行分析の先駆者は、アリストテレス の『動物の運動について』（De Motu Animalium）[ 2 ] と、 』（De Motu Animalium (I et II)）と呼ばれる ジョヴァンニ・アルフォンソ・ボレッリで ある。1890年代には、ドイツの解剖学者クリスティアン・ヴィルヘルム・ブラウネ とオットー・フィッシャーが、負荷ありと負荷なしの条件下での人間の歩行の生体力学に関する一連の論文を発表した。[ 3 ]
医療用歩行写真、1918年 写真と映画の発展により、肉眼では気づかなかった人間や動物の動きの細部を捉えた連続画像を撮影することが可能になった。エドワード・マイブリッジ とエティエンヌ＝ジュール・マレーは、 1900年代初頭にこれらの技術開発の先駆者となった。例えば、連続写真によって、それまで絵画で誤って表現されていた馬の「ギャロップ 」の詳細な動きが初めて明らかになった。
初期の研究の多くはフィルムカメラを用いて行われましたが、脳性麻痺 、パーキンソン病 、神経筋疾患 などの病態を持つ人への歩行分析の広範な応用は、現実的なコストと時間的制約の中で個々の患者の詳細な研究を行うことができるビデオカメラシステムが利用可能になった1970年代に始まりました。歩行分析の結果に基づいた治療法（多くの場合、整形外科手術 を含む）の開発は、1980年代に大きく進展しました。現在、世界中の多くの主要な整形外科病院には、治療計画の策定や経過観察のために日常的に使用される歩行分析室があります。
現代のコンピュータベースのシステムの開発は、1970年代後半から1980年代初頭にかけて、いくつかの病院の研究室で独立して行われ、その一部は航空宇宙産業との協力によって実現した。[ 4 ]
プロセスと設備 赤外線カメラと床置き型力測定装置を備えた歩行分析ラボ 一般的な歩行分析ラボでは、歩行路やトレッドミルの周囲に複数のカメラ（ビデオまたは赤外線）が設置され、コンピュータに接続されています。患者には、体のさまざまな基準点（例：骨盤の腸骨棘、足首のくるぶし、膝の顆）にマーカーが装着されているか、体の半分のセグメントにマーカーのグループが貼られています。患者がキャットウォークまたはトレッドミルを歩くと、コンピュータは各マーカーの軌跡を3次元で計算します。モデルを適用して、下にある骨の動きを計算します。これにより、各関節の動きの完全な内訳が得られます。一般的な方法の1つは、ヘレン・ヘイズ病院 マーカーセット[ 5 ]
歩行パターンの運動力学を 計算するために、ほとんどの研究室には、床に取り付けられた荷重変換器（フォースプラットフォームとも呼ばれる）があり、地面反力とモーメント（大きさ、方向、位置（圧力中心と呼ばれる）を含む）を測定します。力の空間分布は、足底圧測定 装置で測定できます。これを各身体部位の既知の力学に加えることで、ニュートン・オイラー 運動方程式に基づく方程式を解くことができ、歩行サイクルの各段階における各関節周りの正味の力と正味のモーメントを計算できます。この計算方法は、逆動力学として知られています。
しかし、この運動力学の利用では、個々の筋肉に関する情報ではなく、四肢の伸筋や屈筋といった筋群に関する情報しか得られません。個々の筋肉の活動と運動への寄与を検出するには、筋肉の電気活動を調査する必要があります。多くの研究室では、皮膚に装着した表面電極を用いて筋肉の電気活動、すなわち筋電図（EMG）を検出しています。このようにして、筋肉の活性化時間と、ある程度は活性化の大きさを調べることができ、それによって歩行への寄与を評価することができます。正常な運動学的、運動力学的、またはEMGパターンからの逸脱は、特定の病態の診断、治療結果の予測、またはトレーニングプログラムの効果判定に用いられます。
要因とパラメータ 歩行分析は多くの要因によって調整または変更され、正常な歩行パターンの変化は一時的なものもあれば永続的なものもあります。これらの要因には様々な種類があります。
外的要因：地形、履物、衣服、積荷など 本質的要因：性別、体重、身長、年齢など 身体的特徴：体重、身長、体格など 心理学：性格タイプ、感情 生理学的特徴：身体計測学的特徴、すなわち身体の寸法と比率 病理学的要因：例えば、外傷、神経疾患、筋骨格系の異常、精神障害など 歩行分析において考慮されるパラメータは以下のとおりです。
ステップの長さ 歩幅 ケイデンス スピード ダイナミックベース 進行状況 足の角度 股関節角度 スクワットのパフォーマンス[ 6 ]
テクニック モーションキャプチャ で記録された歩行シーケンス歩行分析には、測定[ 7 ] [ 8 ]
これは、速度、リズムの長さ、音高などの計算から成ります。これらの測定は、以下の方法で行われます。
ストップウォッチと地面につけた印。 圧力マットの上を歩く。 床から数センチメートル上の平面をスキャンする距離レーザーセンサー。[ 9 ] [ 10 ] 慣性センサーと、3Dジャイロスコープおよび3D加速度計データを解析するためのソフトウェア。
運動学 クロノフォトグラフィーは 、動きを記録する最も基本的な方法です。既知の周波数のストロボ照明は、 過去に単一の写真画像上で歩行の分析を補助するために使用されてきました。[ 11 ] [ 12 ] 単一または複数のカメラで撮影した映像を用いた映画フィルム やビデオ録画は、関節の角度や速度を測定するために使用できます。この方法は、解析プロセスを大幅に簡素化し、2次元だけでなく3次元での解析を可能にする解析ソフトウェアの開発によってさらに発展しました。反射マーカー（通常は反射ボール）を使用するパッシブマーカーシステムでは、複数のカメラ（通常は5台から12台）を同時に使用して動きを正確に測定できます。カメラは、高出力ストロボ（通常は赤色、近赤外線、または赤外線）とそれに適合するフィルターを使用して、身体に配置されたマーカーからの反射を記録します。マーカーは、触診可能な解剖学的ランドマークに配置されます。元の信号と反射信号の間の角度と時間遅延に基づいて、空間内のマーカーの三角測量が可能になります。ソフトウェアを使用して、これらのマーカーから3次元の軌跡を作成し、その後、識別ラベルが付けられます。次に、コンピューターモデルを使用して、ラベル付けされた軌跡の相対的なマーカー位置から関節角度を計算します。[ 13 ] モーションキャプチャ にも使用されます。 [ 14 ] アクティブマーカーシステムはパッシブマーカーシステムに似ていますが、「アクティブ」マーカーを使用します。これらのマーカーは、受信した赤外線信号によって作動し、対応する独自の信号を送信して応答します。この信号は、マーカーの位置を三角測量するために使用されます。このシステムのパッシブシステムに対する利点は、個々のマーカーが事前に定義された周波数で動作するため、独自の「識別情報」を持つことです。つまり、マーカー位置の後処理は不要ですが、このシステムはパッシブシステムよりも、視界外のマーカーに対して寛容性が低い傾向があります。[ 15 ] MEMS 慣性センサー、生体力学モデル、およびセンサー融合アルゴリズムに基づいた慣性（カメラレス）システム。これらの全身または部分的な身体計測システムは、照明条件に関係なく、屋内でも屋外でも使用できます。
マーカーレス歩行キャプチャ マーカーレス歩行キャプチャシステムは、1 つ以上のカラーカメラまたは 2.5D[ 16 ] 姿勢推定 における姿勢の曖昧さを大幅に低減しました。[ 17 ]
圧力測定 圧力測定システムは、圧力分布、接触面積、力の中心の動き、左右の対称性に関する情報を提供することで、歩行を測定するもう1つの方法です。これらのシステムは通常、圧力情報だけでなく、力 、タイミング、空間パラメータなどの追加情報も提供します。圧力を評価するためのさまざまな方法があり、圧力測定マットやウォークウェイ（より多くの足の着地を捉えるために長いもの）、靴内圧力測定システム（センサーが靴の中に配置される）などがあります。[ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] 多くの圧力測定システムは、モーションキャプチャ、EMG、フォースプレート などの他のタイプの分析システムと統合して、包括的な歩行分析を提供します。
反応速度論 運動の発生に関わる力を研究することである。
動的筋電図検査 歩行中の筋肉活動のパターンを研究する学問です。
アプリケーション 歩行分析は、人間や動物の歩行能力を分析するために用いられる技術であり、以下の用途に利用できます。
医療診断 病的歩行は 、基礎疾患に対する代償動作を反映している場合もあれば、それ自体が症状の原因となっている場合もある。脳性麻痺や脳卒中の患者は、歩行分析室でよく見られる。歩行の研究は、診断や介入戦略の策定を可能にするだけでなく、リハビリテーション工学 の将来的な発展にもつながる。臨床応用以外にも、歩行分析はプロスポーツのトレーニングにおいて、運動能力の最適化と向上に活用されている。
歩行分析技術により、歩行障害や矯正整形外科手術の効果を評価することができます。[ 21 ] 脳性麻痺の治療の選択肢には、ボトックス を使用した痙縮筋の人工麻痺、または特定の腱 の延長、再付着、または切断が含まれます。歪んだ骨構造の矯正（骨切り術 ）も行われます。[ 21 ]
カイロプラクティックおよびオステオパシーでの使用 歩行の観察は、カイロプラクティック やオステオパシー の診断にも役立ちます。歩行の障害は、骨盤や仙骨のずれを示している可能性があるからです。仙骨と腸骨は生体力学的に互いに反対方向に動くため、仙棘靭帯 や仙結節靭帯 （その他）を介した両者の癒着は、骨盤の回転を示唆する可能性があります。カイロプラクティックとオステオパシー の医師はどちらも、歩行を利用して骨盤の傾きを判別し、歩行運動に関わる部位の可動域を完全に回復させるためにさまざまなテクニックを用いることができます。骨盤のカイロプラクティック調整は、歩行パターンの回復に役立つ傾向を示しており[ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] 。
比較生体力学 ヒト以外の動物の歩行を研究することで、運動のメカニズムについてより深い洞察を得ることができ、それは対象となる種の生物学を理解する上で、またより広範な運動を理解する上で、多様な意味を持つ。
歩行をバイオメトリクスとして利用する 歩行認識は、歩行スタイルとペースによって人を認識および検証する行動生体認証の一種です。[ 26 ] [ 27 ] [ 28 ]
参考文献 ↑ Levine DF、Richards J、Whittle M. (2012). Whittle's Gait Analysis Whittle's Gait Analysis Elsevier Health Sciences. ISBN 978-0702042652 ↑ アリストテレス（2004）。 『動物の歩行について 』ケシンガー出版 。ISBN 978-1-4191-3867-6 。↑ フィッシャー、オットー。ヴィルヘルム・ブラウンネ（1895年）。 Der Gang des Menschen: Versuche am unbelasteten und belasteten Menschen、Band 1 (ドイツ語)。ヒルゼル・フェルラーク。 ↑ Sutherland DH (2002). "臨床歩行分析の進化：パートII 運動学". Gait & Posture . 16 (2): 159– 179. CiteSeerX 10.1.1.626.9851 . doi : 10.1016/s0966-6362(02)00004-8 . PMID 12297257 . ↑ Kadaba, MP; Ramakrishnan, HK; Wootten, ME (1990 年 5 月) 「平地歩行中の下肢運動学の測定」 . Journal of Orthopaedic Research . 8 (3): 383– 392. doi : 10.1002/jor.1100080310 . PMID 2324857 . S2CID 17094196 . ↑ Schweitzer, Eric. 「歩行分析とは何か？」 . IdealRun . ↑ U. Tasch、P. Moubarak、W. Tang、L. Zhu、RM Lovering、J. Roche、RJ Bloch。（2008）。歩行中のラットの時空間歩行パラメータと地面反力を同時に測定する装置、第9回隔年ASMEエンジニアリングシステム設計・解析会議（ESDA '08） 議事録、イスラエル、ハイファ、pp. 45–49。 ↑ 「ラホールの大学 - 理学療法博士（DPT）におけるAI駆動型歩行分析 」 。Neilti 。 ↑ Piérard, S.; Azrour, S.; Phan-Ba, R.; Van Droogenbroeck, M. (2013年10月). "GAIMS: 信頼性の高い非侵襲的な歩行測定システム" . ERCIM News . 95 : 26– 27. ↑ 「GAIMSプロジェクト 」 ↑ エティエンヌ＝ジュール・マレー ↑ エドワード・マイブリッジ ↑ Davis RB、Õunpuu S、Tyburski D、Gage JR ( 1991)。「歩行分析データの収集と削減手法」。Human Movement Science。10 ( 5): 575–587。doi : 10.1016 / 0167-9457(91)90046-z 。 ↑ Robertson DGE, et al. (2004). Research Methods in Biomechanics . Champaign IL:Human Kinetics Pubs. ↑ Best, Russell; Begg, Rezaul (2006). "Overview of Movement Analysis and Gait Features" . In Begg, Rezaul; Palaniswami, Marimuthu (eds.). Computational Intelligence for Movement Sciences: Neural Networks and Other Emerging Techniques . Idea Group (published 30 March 2006). pp. 11–18 . ISBN 978-1-59140-836-9 。↑ X. Zhang、M. Ding、G. Fan (2016)「関節歩行および姿勢多様体を用いたビデオベースの人間歩行推定」 、IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology、2016年 ↑ 「研究 – 孟丁 」 ↑ 「圧力測定による歩行分析」 . Tekscan . 2017年6月9日. 2017年 9月29日 取得 . ↑ Coda, A.; Carline, T.; Santos, D. (2014). "健康な子供におけるTekscan HR-Walkwayシステムの再現性と反復性". Foot (Edinb) . 24 (2): 49– 55. doi : 10.1016/j.foot.2014.02.004 . PMID 24703061 . ↑ 「SCIENCE Insole3 概要 - Moticon」 。 2020年 12月18日 取得 。 1 2 Amen, John; ElGebeily, Mohamed; El.Mikkawy, DaliaM. E.; Yousry, AhmedH; El-Sobky, TamerA (2018). "Single-event multilevel surgery for crouching cerebral palsy children: Correlations with quality of life and functional mobility" . Journal of Musculoskeletal Surgery and Research . 2 (4): 148. doi : 10.4103/jmsr.jmsr_48_18 . S2CID 81725776 . ↑ Herzog, W (1988). 「腰痛患者を用いた脊椎マニピュレーションの歩行への影響の定量化」. Journal of Manipulative and Physiological Therapeutics . 11 (3): 151– 157. PMID 2969026 . ↑ RO, Robinson; W, Herzog; BM, Nigg (1987年8月1日). 「カイロプラクティック操作が歩行対称性に及ぼす影響を定量化するための力覚プラットフォーム変数の使用」. Journal of Manipulative and Physiological Therapeutics . 10 (4): 172–6 . ISSN 0161-4754 . PMID 2958572 . ↑ MR, Wells; S, Giantinoto; D, D'Agate; RD, Areman; EA, Fazzini; D, Dowling; A, Bosak (1999年2月1日) 「 標準的なオステオパシー手技療法はパーキンソン病患者の歩行能力を急性的に改善する」 。 米国 オステオパシー 協会 誌 。99 ( 2 ): 92–8。doi : 10.7556 /jaoa.1999.99.2.92。ISSN 0098-6151。PMID 10079641 。 ↑ Vismara, Luca; Cimolin, Veronica; Galli, Manuela; Grugni, Graziano; Ancillao, Andrea; Capodaglio, Paolo (2016年3月)「オステオパシー手技療法はプラダー・ウィリー症候群の成人患者の歩行パターンと姿勢を改善する」 International Journal of Osteopathic Medicine . 19 : 35–43 . doi : 10.1016/j.ijosm.2015.09.001 . ↑ Alzubaidi, Abdulaziz; Kalita, Jugal (2016). "行動バイオメトリクスを用いたスマートフォンユーザーの認証" . IEEE Communications Surveys & Tutorials . 18 (3): 1998– 2026. arXiv : 1911.04104 . doi : 10.1109/comst.2016.2537748 . ISSN 1553-877X . S2CID 8443300 . ↑ 「自動歩行認識の進歩 – IEEE 会議論文集」 (PDF) . doi : 10.1109/AFGR.2004.1301521 . S2CID 13304163 . ↑ Bouchrika, Imed; Goffredo, Michaela; Carter, John; Nixon, Mark (2011年7月)「法医学バイオメトリクスにおける歩行の使用について」 Journal of Forensic Sciences . 56 (4): 882– 889. doi : 10.1111/j.1556-4029.2011.01793.x . ISSN 1556-4029 . PMID 21554307 . S2CID 14357171 . ↑ カン・ダケ（2018年11月6日） 「中国の『歩行認識』技術が歩き方で人物を特定」 AP通信 。 2020年 6月15日 閲覧 。 ↑ 中国の技術はあなたの歩き方を認識できる 、2020年7月2日、 2021年 12月27日 取得
さらに読む 歩行分析：正常および病理的機能、第2版。 著者：ジャクリーン・ペリー 、ジュディス・M・バーンフィールド 人間の運動の生体力学と運動制御。 著者：デイビッド・A・ウィンター 、第4版。ジョン・ワイリー・アンド・サンズ社、ニューヨーク刊。歩行分析。 著者：デビッド・F・レヴィン 、ジム・リチャーズ、マイケル・ウィトル。歩行観察分析。 著者：ロス・アミーゴス研究教育センター歩行分析：理論と応用。 著者：レベッカ・L・クレイグ、キャロル・S・オーティス「脳性麻痺における歩行障害の治療」発達医学クリニック第164-165号、ジェームズ・R・ゲージ編、2004年。 法医学的歩行分析：原理と方法。 編集者：Birch I.、Nirenberg M、Vernon W、Birch M。CRC Press、Taylor & Francis Group、2020年。
