惯性传感器定量步态分析：传感器配置对提取步态参数的影响

《Journal of Functional Morphology and Kinesiology》：Quantitative Gait Analysis Using Inertial Sensors: The Influence of Sensor Configuration on Extracted Gait Parameters

　　

中文摘要翻译 惯性测量单元（IMU）已成为定量步态分析的实用替代方案。尽管大量研究证明了其估计时空和运动学步态参数的能力，但关于传感器配置与可提取步态信息之间的关系尚未达成明确共识。本综述旨在探讨IMU配置（包括传感器数量和解剖位置）与所获定量步态参数之间的关系，同时考虑用于推导这些参数的处理方法。研究人员使用PubMed、ScienceDirect和Web of Science数据库进行了结构化文献检索，筛选了2014年至2025年间发表的文章，依据预先设定的纳入和排除标准。分析了有关传感器数量、传感器放置位置、提取的步态参数、处理方法及验证系统的信息。共纳入59项研究。传感器配置范围从单个到十七个IMU。提取的步态参数被分类为步态相位、时空参数和关节运动学。研究结果表明，传感器数量与获得的步态参数之间并非线性关系。研究发现，传感器放置位置和信号处理方法在决定所获步态参数方面与传感器数量同等重要。单独的IMU数量并不能可靠地预测可提取的步态信息量。相反，传感器放置位置和处理方法的组合在决定所获步态参数方面起着关键作用。这些发现表明，应根据感兴趣的步态参数来选择IMU配置，而非通过最大化所使用的传感器数量。

论文主体内容总结

1. 引言

步态是人类基本运动模式，对其评估在康复、骨科和老年医学等临床领域具有重要意义。步态通过时空参数（如步长、跨步长、步宽、足偏角、速度、步频和周期相位）以及运动学参数（关节活动范围）进行表征和分析。目前临床实践中常采用观察性测试（如“计时起走测试”和“简短体能测试”），但结果易受评估者经验影响。虽然基于视频的光学系统（如VICON）和测力平台（如GAITRite）被视为金标准，但这些系统需要专业人员、受控环境且成本高昂。近年来，基于惯性测量单元（IMU）的系统因其体积小、便携且无需外部基础设施，成为可行替代方案，并可应用于院外环境以提升生态效度。已有综述验证了IMU测量的有效性，但尚未专门探讨IMU配置与可提取定量步态参数之间的关系，特别是传感器数量和放置位置如何影响步态相位、时空参数和下肢关节运动学的获取能力，以及处理方法在其中发挥的作用。

2. 材料与方法

本研究设计为叙述性前沿综述，遵循PRISMA流程图原则进行文献检索和筛选。检索分五个阶段：首先在PubMed、ScienceDirect和Web of Science数据库中，使用“gait”、“gait analysis”、“gait kinematics”、“joint angles”、“spatiotemporal parameters”和“inertial measurement unit”等关键词及布尔运算符进行高级检索；其次设定选择标准，包括2014年1月1日至2025年12月31日发表的英文文章，并限定于生物力学、康复工程等相关期刊；第三阶段根据标题排除涉及特定病理人群、人工智能方法、上肢运动或非自然行走条件的研究；第四阶段剔除重复文章；最后通过摘要筛选，排除未提取步态参数、未进行步态测试、仅评估病态步态、未与金标准参考系统比较以及系统综述和荟萃分析的文章。

3. 结果

通过上述方法，初始识别6790篇文章，最终纳入59篇。这些研究均使用IMU传感器获取步态参数并与参考系统验证。

3.1 惯性传感器数量

传感器配置范围从1个到17个IMU。双传感器配置最常见（15项研究），其次是七传感器（12项）、单传感器（9项）和三传感器（7项）。十、十一、十四和十七传感器的配置代表了纳入研究中最大的系统。

3.2 步态参数

提取的步态变量分为三类：步态相位和事件（GP），包括足跟着地（HS）和足尖离地（TO）以及站立相和摆动相，共25项研究报告；时空参数（STP），包括步长、跨步长、步宽、步频、步速等，共27项研究报告；关节角度（JA），包括髋、膝、踝关节及骨盆或躯干运动学，共33项研究报告。

3.3 算法与处理方法

将识别出的算法和方法归为四个基本类别：姿态估计（OE），主要采用卡尔曼滤波器及其变体、Madgwick、Mahony和互补滤波器；信号处理（SP），用于步态事件检测和空间参数推导，常用方法包括识别运动学信号的局部极大值/极小值、过零点或峰值，以及连续小波变换（CWT）和加速度双重积分；校准与校正（CC），包括零速更新（ZUPT）、零角度更新（ZAU）以减少积分漂移，以及主成分分析（PCA）和功能校准矩阵实现传感器与解剖轴对齐；基于模型的方法（MB），包括倒立摆模型、逆运动学多项式建模和完整肌肉骨骼模型（如OpenSim）。此外，部分研究依赖封闭式专有算法（如Xsens、BTS SMART-Clinic）。

3.4 处理方法与提取步态参数的关系

不同处理方法家族与报告步态信息类型之间存在明显关联。在报告步态相位和事件（GP）的研究中，信号处理（SP）方法占主导地位（72.0%）；对于时空参数（STP），SP方法也最为常见（59.3%），但姿态估计（OE）方法也占有相当比例（44.4%）；而在报告关节角度（JA）的研究中，姿态估计（OE）方法占绝对优势（72.7%），且OE与CC的组合是最常见的联合处理模式（30.3%）。这表明GP和STP更多依赖于基于事件检测的信号处理方法，而JA则更强烈地与姿态估计及校准校正方法相关联。

3.5 参考验证系统

所有研究均使用参考系统验证IMU测量结果。50项研究使用基于视频的系统，其中VICON最为常见（29项研究）；19项研究使用测力台和/或仪器化步道作为参考工具。

4. 讨论

本综述的主要发现是，IMU的数量本身不能预测可获取步态信息的多少或类型。虽然更多传感器通常提供更广泛的生物力学信息，但传感器放置位置同样重要。例如，单IMU研究主要聚焦于提取时空参数和步态事件，通常将传感器置于腰部或骨盆区域；双IMU研究也能获得类似参数，但若策略性地放置在股骨和胫骨上，则可估计膝关节运动学。相同传感器数量的研究因放置位置不同导致结果差异显著，例如五传感器配置下，Niswander等人侧重步态事件检测，而Yeo等人则估计了时空参数及髋膝运动学。这表明传感器放置决定了处理算法可用的生物力学信息。提取时空参数通常只需有限传感器，而多关节运动学则需要增加解剖覆盖范围。处理方法可以在一定程度上弥补简化传感器配置的不足，例如基于事件的方法可从单个策略性放置的传感器提取有用时间信息，但多关节运动学仍需足够的解剖覆盖。因此，传感器数量、放置位置和处理方法应视为相互依赖的设计变量。

4.1 传感器配置与提取步态参数的关系

综述的核心结论是，传感器数量不能单独预测可获取的步态信息。虽然更多传感器通常带来更全面的步态表征，但多项研究表明传感器放置同样关键。单IMU研究主要提取时空参数和步态事件，通常将传感器置于腰椎或骨盆区域，成功估算步频、步长时间、步长和步速。双IMU研究同样可获得时空参数和步态事件，但若将传感器放置在股骨和胫骨上，则可估计膝关节运动学。这证明所得信息更多地取决于监测节段的生物力学相关性而非传感器数量。当比较使用相同传感器数量的研究时，放置位置的重要性更加凸显。例如，Niswander等人使用五传感器分布于胫骨和足部，侧重于步态事件检测；而Yeo等人则将传感器置于胫骨、股骨和骨盆，估算了时空参数及髋膝运动学。在七传感器及以上配置中，多数研究将传感器置于足部、胫骨、股骨和骨盆，有时增加躯干或头部传感器，从而能够估计下肢关节角度。然而，也有部分研究虽使用七传感器以上配置，却仅专注于时空参数，表明增加传感器数量并不必然带来更广泛的步态表征。

4.2 信号处理在步态参数提取中的作用

GP/STP与JA的不同方法学特征反映了它们不同的计算需求。步态事件通常可通过加速度或角速度信号的局部特征识别，而关节角度则依赖于相邻解剖节段的相对姿态。这一区别解释了为何处理方法在一定程度上可以补偿简化的传感器配置：基于事件的方法可从单个策略性放置的传感器提取临床有用的时间信息，而多关节运动学则需要增加解剖覆盖。在此背景下，校准和校正程序尤为重要，因为传感器与节段对齐的误差会直接传播至关节角度估计。因此，传感器数量、放置位置和处理方法不应被视为独立的设计变量，它们的相互作用共同决定了IMU系统可获取的信息。

4.3 实际意义与未来方向

本综述结果对可穿戴步态分析系统的设计具有重要启示。增加传感器数量可能提供更多生物力学信息，但也增加了系统复杂性、设置时间、使用者负担和成本。因此，选择合适的传感器配置应在所需信息与实际应用限制之间取得平衡。当目标仅限于步态事件检测或时空参数估计时，相对简单的传感器配置可能足够；而当需要下肢关节运动学时，则需在相关身体节段增加传感器并采用稳健的姿态估计算法。未来研究应继续探索最优传感器放置策略、对齐方法和传感器融合方法，以提高IMU步态分析系统的准确性和临床适用性，同时保持其便携性、可及性和易用性。

5. 结论

本综述考察了IMU传感器配置与定量步态评估中所获步态参数之间的关系。研究结果表明，传感器数量本身并不能决定可提取步态信息的多少或类型。虽然较大配置通常提供更大的解剖覆盖，但所得步态信息还取决于传感器放置位置和应用的处理方法。方法学分析显示，步态相位和许多时空参数主要与基于事件检测和信号特征的信号处理方法相关联，而关节运动学结果则更频繁地与姿态估计方法以及某些情况下的校准和校正程序相关联。这些发现表明，IMU配置应根据感兴趣的步态结果、必须配备仪器的解剖节段以及获取这些结果所需的处理策略来选择。增加传感器数量可能提供额外生物力学信息，但也增加了系统复杂性、设置时间、使用者负担和成本。未来研究应致力于识别高效传感器配置、改进传感器与节段的对齐和校准方法，以及开发稳健的姿态估计和处理方法，以保持IMU步态分析系统的便携性和临床适用性。