Denna sida har översatts automatiskt och översättningens korrekthet kan inte garanteras. Vänligen se engelsk version för en källtext.

Tränings- och testdatabas för IMU-baserade gånganalysmetoder (IMU-GAIT)

18 augusti 2026 uppdaterad av: Bart Jansen, Vrije Universiteit Brussel

Målet med denna studie är att skapa en hög kvalitativ, synkroniserad datamängd av gånghändelser (GE) genom att samtidigt samla in data från tröghetsmätningsenheter (IMU) och validerade grundsanningar med hjälp av ett Vicon-rörelseuppfattningssystem. Det primära målet är att adressera befintliga begränsningar i GE-detektering - såsom dålig generaliserbarhet, begränsad datamångfald och brist på exakt synkronisering - genom en rigorös protokoll som säkerställer noggrannhet och transparens. Experimentet är strukturerat i tre faser. Först kommer Vicon-härledda GE att valideras och förfinas med kompletterande modaliteter (kraftplattor och videoinspelningar). Därefter kommer maskininlärningsalgoritmer (DL) att utvecklas och utvärderas för GE-detektering direkt från IMU-data, med Vicon-annoteringar som grundsanning. Slutligen kommer effekten av skillnader i GE-tidtagning på rums-temporala gångparametrar (SGP) att analyseras för att bedöma genomförbarheten av att använda enbart IMU-system för tillförlitlig gånganalys.

Genom att uppnå dessa mål strävar studien efter att förbättra noggrannheten i GE-detektering från bärbara sensorer och möjliggöra mer tillgänglig, skalerbar och tillförlitlig gånganalys utanför laboratoriemiljön.

Studieöversikt

Status

Rekrytering

Detaljerad beskrivning

Detta projekt undersöker utvecklingen av noggranna och pålitliga metoder för detektering av gånghändelser (GE) med hjälp av bärbara tröghetsmätningsenheter (IMU:er), validerade mot guldstandardrörelsefångstdata (Vicon). Gånganalys spelar en central roll för att förstå mänsklig rörelse och har viktiga kliniska tillämpningar inom rehabilitering, neurologi, ortopedi och bedömning av fallrisk. Dagens IMU-baserade metoder är dock begränsade av synkroniseringsproblem, små eller homogena dataset och otillräcklig validering mot grundsanning. Denna studie adresserar dessa brister genom att systematiskt samla in och validera gångdata hos friska deltagare. Datainsamling kommer att utföras vid Brubotics Rehabilitation Research Center (BRRC):s rörelseanalysobortatorium. Deltagarna kommer att genomföra gångtester med olika hastigheter (långsam, självvald och snabb hastighet) längs en standardiserad 10 m bana. Reflekterande markörer kommer att placeras på anatomiska landmärken, och en IMU monterad på sakrum kommer att fånga tröghetssignaler. GE kommer att registreras simultant med Vicon-systemet, kompletterat med video- och kraftplatedata för validering. Studien är organiserad i tre faser. Fas 1 validerar och förfinar Vicon-detekterade GE med hjälp av kompletterande modaliteter. Fas 2 utvecklar och utvärderar djupinlärningsalgoritmer för IMU-baserad detektering, inklusive utforskning av självövervakad inlärning. Fas 3 undersöker hur skillnader i GE-tidpunkt påverkar rums-temporala gångparametrar (t.ex. stegtid, kadens, asymmetri), med målet att fastställa om enbart IMU-system kan fungera som pålitliga alternativ till rörelsefångst. Slutligen kommer detta projekt att leverera en robust dataset och algoritmisk ram som förbättrar precisionen och generaliserbarheten hos IMU-baserad GE-detektering.

Studietyp

Observationell

Inskrivning (Beräknad)

150

Kontakter och platser

Det här avsnittet innehåller kontaktuppgifter för dem som genomför studien och information om var denna studie genomförs.

Studiekontakt

Studieorter

    • Belgium
      • Brussels, Belgium, Belgien, 1050
        • Rekrytering
        • Faculty of Enginnering, ETRO department
        • Kontakt:

Deltagandekriterier

Forskare letar efter personer som passar en viss beskrivning, så kallade behörighetskriterier. Några exempel på dessa kriterier är en persons allmänna hälsotillstånd eller tidigare behandlingar.

Urvalskriterier

Åldrar som är berättigade till studier

  • Vuxen
  • Äldre vuxen

Tar emot friska volontärer

Ja

Testmetod

Icke-sannolikhetsprov

Studera befolkning

Friska vuxna, ålder 18-65

Beskrivning

Inklusionskriterier:

  • Friska försökspersoner utan motoriska funktionsnedsättningar som stör gångmönstret.
  • Ingen historia av smärta i nedre extremiteterna under de senaste 6 månaderna.
  • Ingen historia av skador/operationer i nedre extremiteterna under de senaste 6 månaderna.
  • Språk: Talar holländska och/eller engelska och/eller franska.
  • Ålder 18-65 år
  • Försökspersonerna måste kunna förstå instruktionerna och svara på frågor. Dessutom ska de kunna: signalera smärta, rädsla, obehag; lämna informerat samtycke.

Exklusionskriterier:

  • Personer med komorbiditet som kan hindra studien (t.ex.: instabila kardiovaskulära systemsjukdomar, lungsjukdomar, svår osteoporos).
  • Individer med metallimplantat eller hudsjukdomar som skulle göra placering av sensorer eller markörer svårt.

Studieplan

Det här avsnittet ger detaljer om studieplanen, inklusive hur studien är utformad och vad studien mäter.

Hur är studien utformad?

Designdetaljer

Kohorter och interventioner

Grupp / Kohort
Friska försökspersoner
Ålder 18-65 år

Vad mäter studien?

Primära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Hälkontakttidsfel: Kraftplattor vs Vicon
Tidsram: 4 år

Absolut tidsskillnad mellan hälsättning upptäckt av synkroniserade kraftplattor (referens) och hälsättning upptäckt av Vicon-rörelsefångstsystemet. Hälsättning på kraftplatta definieras som den första bildrutan med vertikal markreaktionskraft.

Vicon-hälsättning är den kinematiska händelsen märkt "hälsättning" enligt laboratoriets standardpipeline. Fel beräknas per steg, sedan sammanfattas som övergripande medelvärde ± SD över deltagare. Lägre värden indikerar bättre överensstämmelse.

Mätenhet: millisekunder (ms)

4 år
Tåavlastningstidsfel: Kraftplattor vs Vicon
Tidsram: 4 år

Absolut tidsdifferens mellan tåavlägsnande från kraftplattor och tåavlägsnande detekterat av Vicon. Felet beräknas per steg, medelvärdesbildas inom deltagare, och sammanfattas sedan som övergripande medelvärde ± SD. Lägre värden indikerar bättre överensstämmelse.

Mätenhet: millisekunder (ms)

4 år
Överensstämmelse för händelse (%): Vicon vs Video - Hälsättning
Tidsram: 4 år

Procentandel av hälkontakter för vilka Vicon och bild-för-bild-videoannotering indikerar samma händelse inom en ms toleransfönster (flera toleransfönster kommer att undersökas). Överensstämmelsen beräknas per deltagare och sammanfattas som medelvärde ± SD över deltagare. Högre värden indikerar bättre överensstämmelse.

Mätenhet: procent (%)

4 år
Händelseöverensstämmelse (%): Vicon vs Video - Tåavlossning
Tidsram: 4 år

Procentandel av avstampstillfällen där Vicon och videokommentarer överensstämmer inom ett toleransfönster (flera toleransfönster kommer att utvärderas). Beräknas per deltagare; sammanfattas som medelvärde ± SD per deltagare. Högre värden indikerar bättre överensstämmelse.

Mätenhet: procent (%)

4 år

Sekundära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
IMU Hälsmärkesdetektionens noggrannhet
Tidsram: 4 år

Andel korrekt klassificerade hälsättningshändelser av den IMU-baserade djupinlärningsmodellen i förhållande till Vicon-verklighetsbaserad data (korrekta klassificeringar / totala händelser), beräknad per deltagare och sammanfattad som medelvärde ± SD över deltagare.

Referens & tolerans: Vicon-händelseetiketter; en matchning räknas när IMU- och Vicon-händelser faller inom samma detektionsram eller inom ett toleransfönster som vi kommer att utvärdera.

Mätenhet: procent (%)

4 år
Stegtidsnoggrannhet
Tidsram: 4 år

Beskrivning: Absolut skillnad i stegtid mellan IMU-härledd och Vicon-härledd gånghändelseidentifiering. Stegtid definieras som tiden mellan på varandra följande hälslag från motsatta fötter.

Mätenhet: millisekunder (ms)

4 år
IMU Toe-Off Detektion Noggrannhet
Tidsram: 4 år

Andel korrekt klassificerade tåavlastningshändelser av den IMU-baserade djupinlärningsmodellen jämfört med Vicon-ground truth (korrekta klassificeringar / totala händelser), beräknat per deltagare och sammanfattat som medelvärde ± SD över deltagare.

Referens & tolerans: Vicon-händelseetiketter; en matchning räknas när IMU- och Vicon-händelser faller inom samma detektionsram eller inom ett toleransfönster som vi kommer att utvärdera.

Mätenhet: procent (%)

4 år
IMU Hälstötskänslighet (Återkallelse)
Tidsram: 4

Sanna positiva / (sanna positiva + falska negativa) för hälslagsdetektion jämfört med Vicon, beräknat per deltagare; sammanfattat som medelvärde ± standardavvikelse. Högre värde är bättre.

Mätenhet: procent (%)

Referens & tolerans: Vicon-etiketter; matchning inom ett toleransfönster för analys

4
IMU-hälstötsspecificitet
Tidsram: 4 år

Sanna negativa / (sanna negativa + falska positiva) för hälanslagdetektering kontra Vicon, beräknat per deltagare/deltagare; sammanfattat som medelvärde ± standardavvikelse. Högre är bättre.

Referens & tolerans: Vicon-etiketter; matchning inom ett toleransfönster för analys

Mätenhet: procent (%)

4 år
IMU To-av Sensitivity (Återkallelse)
Tidsram: 4 år

TP / (TP + FN) för tåavsläppningsdetektion jämfört med Vicon, beräknat per deltagare; sammanfattat som medelvärde ± SD. Högre är bättre.

Referens & tolerans: Vicon-etiketter; matchning inom ett toleransfönster för analys

Mätenhet: procent (%)

Tidsram: 4 år

4 år
IMU To-fas Specificitet
Tidsram: 4 år

TN / (TN + FP) för tåavsläppningsdetektion jämfört med Vicon, beräknat per deltagare; sammanfattat som medelvärde ± SD. Högre värde är bättre.

Referens & tolerans: Vicon-etiketter; matchning inom ett toleransfönster för analys

Mätenhet: procent (%) Tidsram: 4 år

4 år
Kadensnoggrannhet
Tidsram: 4 år

Beskrivning: Absolut skillnad i kadens mellan IMU-härledda och Vicon-härledda mätningar. Kadens definieras som antalet steg per minut.

Mätenhet: steg per minut (steg/min)

4 år
Steglängdsnoggrannhet
Tidsram: 4 år

Beskrivning: Absolut skillnad i steglängd mellan IMU-härledda och Vicon-härledda mätningar. Steglängd definieras som avståndet mellan hälsättningar av motsatta fötter.

Mätenhet: meter (mm)

4 år
Steg-Tids Asymmetri Noggrannhet
Tidsram: 4 år

Beskrivning: Absolut skillnad i stegtidsasymmetriindex mellan IMU-hämtade och Vicon-hämtade data. Asymmetriindexet beräknas som den relativa skillnaden mellan vänster och höger stegtider.

Mätenhet: procent (%)

4 år
Stegtidsnoggrannhet
Tidsram: 4 år

Beskrivning: Absolut skillnad i stegtid mellan IMU-härledda och Vicon-härledda data. Stegtid definieras som tiden mellan hälslag för samma fot.

Mätenhet: millisekunder (ms)

4 år
Steglängdsnoggrannhet
Tidsram: 4 år

Beskrivning: Absolut skillnad i steglängd mellan IMU-härledda och Vicon-härledda mätningar. Steglängd definieras som avståndet mellan på varandra följande hälsättningar av samma fot.

Mätenhet: meter (mm)

4 år
Stans Tid Noggrannhet
Tidsram: 4 år

Beskrivning: Absolut skillnad i stansningstid mellan IMU-härledda och Vicon-härledda data. Stansningstid definieras som tiden från hälslag till tålyftning av samma fot.

Mätenhet: millisekunder (ms)

4 år
Dubbelstöds tidsnoggrannhet
Tidsram: 4 år

Beskrivning: Absolut skillnad i dubbelstödtid mellan IMU-härledda och Vicon-härledda mätningar. Dubbelstödtid avser den tid under vilken båda fötterna är i kontakt med marken.

Mätenhet: millisekunder (ms)

4 år

Andra resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Vikt
Tidsram: 4 år

Kroppsvikt kommer att mätas med en kalibrerad digital våg, där deltagarna bär lätt klädsel och inga skor. Vikten kommer att registreras en gång vid baslinjen och vid schemalagda uppföljningar. Resultaten kommer att sammanfattas som medelvärde ± standardavvikelse över deltagarna.

Måttenhet: kilogram (kg)

4 år
Höjd
Tidsram: 4 år

Stående längd kommer att mätas med en väggmonterad stadiometer, där deltagarna står upprätt, utan skor och med hälarna tillsammans. Resultaten kommer att sammanfattas som medelvärde ± standardavvikelse över deltagarna.

Mätenhet: meter (mm)

4 år
Kroppsmassaindex (BMI)
Tidsram: 4 år

BMI kommer att beräknas som vikt (kg) dividerat med längd i kvadrat (m²). Detta ger ett standardiserat mått på relativ vikt justerat för längd. Resultat kommer att sammanfattas som medelvärde ± standardavvikelse över deltagarna.

Mätenhet: kilogram per kvadratmeter (kg/m²)

4 år

Samarbetspartners och utredare

Det är här du hittar personer och organisationer som är involverade i denna studie.

Studieavstämningsdatum

Dessa datum spårar framstegen för inlämningar av studieposter och sammanfattande resultat till ClinicalTrials.gov. Studieposter och rapporterade resultat granskas av National Library of Medicine (NLM) för att säkerställa att de uppfyller specifika kvalitetskontrollstandarder innan de publiceras på den offentliga webbplatsen.

Studera stora datum

Studiestart (Faktisk)

12 december 2025

Primärt slutförande (Beräknad)

31 december 2029

Avslutad studie (Beräknad)

31 december 2029

Studieregistreringsdatum

Först inskickad

27 augusti 2025

Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna

17 november 2025

Första postat (Faktisk)

19 november 2025

Uppdateringar av studier

Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)

19 augusti 2026

Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna

18 augusti 2026

Senast verifierad

1 augusti 2026

Mer information

Termer relaterade till denna studie

Plan för individuella deltagardata (IPD)

Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?

OBESLUTSAM

IPD-planbeskrivning

Fortfarande obeslutsam

Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument

Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt

Nej

Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt

Nej

Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .

Prenumerera