CC BY
38
© МАЛКОВ А. Б. УДК 616-71
DOI: 10.20333/2500136-2020-2-20-29
Проблемы надежности результатов анализа кинематики ходьбы посредством видеоанализа движений
А. Б. Малков
Федеральный Сибирский научно-клинический центр Федерального медико-биологического агентства, Красноярск 660037, Российская Федерация
Резюме. В данной статье рассматриваются проблемы состоятельности видеоанализа движений, как полноценного метода функциональной диагностики. В ней подробно освещены области научного и практического использования видеоанализа ходьбы на современном этапе развития медицины с обозначением соответствующих нозологических единиц. В начале научного обзора приводится краткий исторический очерк, посвященный основным этапам становления и развития инструментальной диагностики ходьбы в цифровую и доцифровую эру математической обработки данных. Также описываются наиболее совершенные технологии получения биомеханических данных с применением различных компьютерных моделей, устоявшихся в современной медицинской науке. История появления данных компьютерных моделей, их преимущества, недостатки и способы коррекции этих недостатков раскрыты в основной части научного обзора. Основная часть научного обзора посвящена проблеме объективности кинематических данных, получаемых на системах видеоанализа движений, использующих технологию светоотражающих маркеров. На основании литературных данных автором были выделены факторы, влияющие на объективность результатов исследования походки, дана оценка степени влияния каждого из факторов, а также представлены кинематические показатели, отличающиеся минимальной диагностической надежностью.
Ключевые слова: видеоанализ движений, биомеханика, кинематика, артефакт мягких тканей, повторяемость и воспроизводимость данных, иерархическая и неиерархическая модель получения данных.
Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.
Для цитирования: Малков АБ. Проблемы надежности результатов анализа кинематики ходьбы посредством видеоанализа движений. Сибирское медицинское обозрение. 2020;(2):20-29. DOI: 10.20333/2500136-2020-2-20-29
Problems of results reliability when analysing walking kinematics by means of movements video analysis
A. B. Malkov
The Federal Siberian Research Clinical Centre under the Federal Medical Biological Agency, Krasnoyarsk 660037, Russian Federation
Abstract. The article discusses the reliability problems of movements video analysis, as an adequate method of functional diagnostics. It covers in details scientific and practical use of walking video analysis at the present stage of medicine development indicating corresponding nosological units. At the beginning of scientific review there is a brief historical essay on the main stages of walking instrumental diagnostics formation and development in digital and pre-digital era of mathematic data processing. It also describes the most advanced technologies for obtaining biomechanical data using various computer models that are established in modern medical science. The history of these computer models appearance, their advantages and disadvantages, ways to correct these shortcomings are disclosed in the main part of the scientific review. The mentioned part of the review is devoted to the problem of kinematic data objectivity obtained by systems of movements video analysis using the technology of reflective markers. Based on literature data, the author identified factors that affect the objectivity of the research results; there is assessment of influence degree of each of the factors; and also, kinematic indicators that slightly differ in diagnostic reliability are presented.
Key words: movements video analysis, biomechanics, kinematics, soft tissue artifact, data repeatability and reproducibility, hierarchical and non-hierarchical model of data acquisition.
Conflict of interest. The authors declare the absence of obvious and potential conflicts of interest associated with the publication of this article. Citation: Malkov AB. Problems of results reliability when analysing walking kinematics by means of movements video analysis. Siberian Medical Review.2020;(2):20-29. DOI: 10.20333/2500136-2020-2-20-29
Визуальная диагностика ходьбы с последующим анализом ее биомеханики исторически имеет важное диагностическое и прогностическое значение для травматологии и ортопедии, неврологии и реабили-тологии [1].
Она уходит корнями еще к Аристотелю (384-322), применившему первый архаичный способ отслеживания кинематики головы при помощи прикрепленного к не тростника с чернилами [2].
Первыми, кто обратил внимание на цикличность шага при ходьбе еще в первой половине 19 века, были братья Вельгельм и Эдуард Вебер, выделившие 14 временных точек в шаговом цикле с соответствующей позицией сегментов тела. Измерительными инструментами служили лента, секундомер и телескоп [3].
Современные технологические принципы различных видов визуальной диагностики были заложены во второй половине 19 века выдающимся врачом и инженером Жюлем Этьеном Мареем. Он окончательно приурочил биомеханику человеческого тела к ньютоновской механике. Жюль Этьен Марей впервые применил метод хронофотографии при анализе ходьбы, а также в соавторстве с другими исследователями разработал различные варианты нательных маркеров, пневматические датчики давления, встроенные в подошву обуви и пневматические платформы для измерения вертикального компонента силы реакции опоры [4].
Первый в мире трехмерный анализ ходьбы был осуществлен в 1891 году немецким математиком Отто Фишером при участии анатома Вильгельма Брауна. Серия экспериментов проходила ночью в полной темноте. При этом использовались светящиеся трубки Гейслера, жестко фиксированные к сегментам тела в соответствии с осевым расположением костных структур. Движения испытуемого фиксировались с фотокамер с высокой частотой вспышек, на изображение которых впервые была наложена виртуальная сетка для калибровки камер относительно объектов помещения с целью устранения погрешностей эффекта параллакса (рис. 1). В дальнейшем вместе с кинематикой были рассчитаны силовые моменты суставов нижних конечностей в фазу переноса, а также траектория центра масс каждого сегмента тела [5].
Советская школа биомеханики, во главе с Н. А. Берштейном (1896-1966), продолжила исследования, начатые Отто Фишером посредством оригинального метода киноциклографии, заключающегося в сборе кинематических данных посредством неподвижной фотокамеры [6].
Первые значимые практические результаты видеоанализ ходьбы стал приносить после первой и второй мировой войны при разработке протезов для инвалидов после различных ампутаций нижних конечностей. На основании большого практического материала удалось сформировать современные концепции нормальной и патологической ходьбы. Наиболее значимой фигурой в исследованиях этого периода был американский ортопед Верн Инман [7].
Родоначальниками современной инструментальной клинической диагностики ходьбы можно считать американских хирургов, учеников Инмана -Жаклин Перри и Дэвида Сазерлэнда. Они оба отошли
Рисунок 1. Калибровочный фотоснимок испытуемого в оригинальном анатомическом костюме для стабильной фиксации светоизлучающих элементов Гейслера к сегментам тела.
Figure 1. Calibration photograph of the testee in original anatomic suit for stable fixation of Geislers light-emitting elements to body segments.
от грубых, инвазивных и трудоемких методов изучения ходьбы в старой школе Инмана и обратились к набирающему популярность в 1960-1970 годах методу электромиографии. Несмотря на то, что последняя была достаточно информативным методом исследования фазовой активности мышц, она резко нуждалась в дополнении методами измерения объективной кинематики. Наибольших успехов в этом добился Дэвид Сазерленд, который впервые произвел измерение кинематики 5 суставов за 20 минут, используя метод полуавтоматической оцифровки видео-файла, полученного с трех видеокамер [8, 9].
Эти исследования положили начало компьютерной цифровой эре анализа локомоций, стартовавшей с конца 1970 годов. Технический принцип анализа кинематики, основанный на отражении света в инфракрасном диапазоне от пассивных нательных маркеров с формированием трехмерной компьютерной модели, по сей день остается основным в клинической практике и научных исследованиях [10].
На сегодняшний день видеоанализ ходьбы продолжает свое неуклонное развитие уже на новом технологическом уровне, являясь перспективным функциональным методом диагностики, охватывающим множество травматологических, ортопедических и неврологических нозологий [11].
Как и в первой половине 20-ого века он широко используется в наши дни для проектирования и испытания современных протезов нижних конечностей [12].
Различные варианты эндопротезирования коленного и тазобедренного суставов также всесторонне исследуются с учетом анализа биомеханики ходьбы на различных системах видеоанализа движений [13, 14].
Отдельным направлением является исследование этиологии и патогенеза остеоартроза суставов нижних конечностей. При этом внимание уделяется возрастным, посттравматическим, врожденным и другим причинам нарушения биомеханики, а также влиянию двигательных паттернов в различных суставах друг на друга [15, 16].
Имеются работы, в которых видеоанализ движений применяется с целью изучения биомеханических особенностей ходьбы при наличии у больных деформаций или асимметрии нижних конечностей. Результаты данных исследований очень важны для оценки влияния указанных структурных нарушений на степень функциональных расстройств, прогнозирования отдаленных последствий и выбора вариантов их коррекции, а также для раннего выявления анатомических аномалий [17].
Относительно недавно видеоанализ движений стали активно использовать при изучении сколиоти-ческой болезни, отслеживании эффективности лечебно-реабилитационных мероприятий и тестировании разрабатываемых средств и методов консервативной коррекции сколиоза. При этом используются не только кинетические и кинематические показатели, полученные оптическим путем, но и данные электромиографии различной степени селективности [18].
Наряду с травматологией и ортопедией видеоанализ движений широко используется в неврологии и нейрореабилитации. Как в российских, так и в зарубежных исследованиях одним из наиболее разработанных является направление изучения различных форм детского церебрального паралича, в том числе в сочетании с обусловленными им аномалиями скелета. При этом видеоанализ используется не только в клинических исследованиях походки, но и при тестировании устройств и способов эффективной реабилитации [19].
Не менее популярным является направление исследования нарушений походки у больных после
перенесенного острого нарушения мозгового кровообращения. При этом результаты также не ограничиваются констатацией выявленных аномалий походки, а используются при оценке эффективности новых методов функциональной коррекции парезов и атакти-ческих расстройств [20].
Видеоанализ ходьбы также нашел применение при испытании новых методик функциональной реабилитации последствий травматического повреждения спинного мозга [21].
Имеют место попытки исследования походки посредством видеоанализа движений у больных с ней-родегенеративными заболеваниями центральной нервной системы, такими как болезнь Паркинсона и болезнь Альцгеймера [22, 23].
Надежность кинематических измерений имеет главный приоритет в анализе ходьбы, так как показатели кинематики являются наиболее информативными при исследовании различной патологии [24].
Наряду с высокой информативностью, повторяемость и воспроизводимость кинематических данных является самым болезненным моментом, который подрывает авторитет видеоанализа движений, как полноценного метода функциональной диагностики [25].
Ошибки, возникающие при повторных исследованиях пациентов с наличием той или иной ортопедической или неврологической патологии, могут исказить результаты анализа ходьбы и негативно повлиять на тактику дальнейшего лечения или обследования [26].
Изучение вопросов клинической достоверности видеоанализа ходьбы зачастую показывает лишь незначительную или умеренную согласованность при интерпретации результатов различными лабораториями [27].
Для объективной оценки достоверности результатов видеоанализа ходьбы целесообразно выделить несколько существенных факторов, которые влияют на надежность кинематических результатов: 1) фактор дислокации маркеров, определяемый техникой их наложения [28]; 2) фактор мобильности мягких тканей [29]; 3) фактор временной изменчивости походки, который представляет индивидуальный рисунок темпо-ритмовых показателей между различными измерениями одного испытуемого [26]; 4) фактор оборудования, который характеризует влияние технических характеристик и особенностей оборудования, начиная от принципа наложения маркеров, и заканчивая программными модулями расчета [30].
Рассматривая фактор временной изменчивости походки, необходимо отметить, что наибольшая зависимость кинематических показателей возникает от скорости походки. Имеются данные об отсутствие
достоверных различий между кинематикой правой и левой ноги вне зависимости от скорости ходьбы. Однако существуют и достоверные различия в максимальном сагиттальном наклоне таза, максимальном сгибании в тазобедренном и коленном суставах, в горизонтальном вращении таза и бедра между высокой и низкой скоростью ходьбы [31].
Наиболее значимым фактором, снижающим надежность результатов видеоанализа, является человеческий фактор техники наложения маркеров. Известно исследование, в котором один субъект со среднестатистическими антропометрическими параметрами изучался в 12 лабораториях видеоанализа движений 24 экспертами на различных системах видеоанализа, использующих разные биомеханические модели. Было проверено влияние четырех источников изменчивости кинематических параметров: экзаменаторы, испытания, системы видеоанализа и дни. В результате было выявлено, что между испытаниями в пределах одной сессии достоверных различий не было. Различия также были минимальны между разными системами видеоанализа движений. Однако они начинали появляться, когда происходило сравнение между различными днями и экспертами. При этом максимальными они были в отношении погрешности в наложении маркеров, связанных с человеческим фактором, а также незначительное влияние оказывала изменчивость кинематики походки с течением времени [32].
Наряду с субъективными различиями в наложении маркеров, одной из основных проблем сопоставимости и достоверности результатов видеоанализа ходьбы является наличие артефакта мягких тканей. Данный термин означает различие в положении, а также динамическое смещение маркеров кожи относительно костных структур. Артефакт мягких тканей возникает в результате движения или деформации мягких тканей, связанных с мышечными сокращениями, движением кожи и инерционными эффектами
[33].
Степень артефакта мягких тканей для любого движения зависит от физических характеристик людей
[34], расположения маркеров [26] и характера выполняемой задачи движения [35].
Проблема артефакта мягких тканей изучается уже несколько десятилетий и возникла задолго до появления современных систем видеоанализа движений [36].
В прошлом, до появления современных компьютерных моделей, золотым стандартом как в изучении, так и в устранении артефакта мягких тканей были травматичные, инвазивные методы, требующие введения металлических штифтов через кожу и мягкие ткани в костную ткань [37].
С 2005 г. можно наблюдать переход от физически инвазивных методов к радиологическим и аналитическим методам. Из лучевых методов нивелирования артефакта мягких тканей сперва стали использовать отдельные рентгенограммы [38], однако достаточно быстро перешли на флюороскопию в реальном времени, позволяющую испытуемым свободно перемещаться, одновременно захватывая маркеры на поверхности тела и движение скелетной системы [39].
Некоторые исследователи заменяли рентген контроль артефакта мягких тканей магнитно-резонансной томографией с целью снижения лучевой нагрузки [40].
Однако как инвазивные, так и лучевые методы двойного контроля правильности наложения не имели реальной ценности в клинической практике, ограничиваясь сугубо научными интересами. Для распространения в клинической практике были разработаны аналитические методы уменьшения арти-факта мягких тканей. Наиболее продвинутыми стали методы анатомического моделирования с заранее определенной взаимосвязью между анатомическими и техническими системами координат и математической обработкой данных [41].
Обращаясь к влиянию фактора оборудования на надежность и повторяемость результатов видеоанализа ходьбы необходимо отметить, что исторически в системах маркерной визуальной диагностики существует две модели получения данных. Самая первая и наиболее клинически изученная - это иерархическая модель, основанная на гипотезе идентичности ориентации в пространстве дистальной части проксимального сегмента и проксимальной части дистального сегмента. Данная модель берет свое начало из трудов Джона Хаги, ученика Дэвида Сазерлэнда, работавшего в его лаборатории видеоанализа, в которой был создан сам принцип привязки светоотражающих накожных маркеров к неподвижным костным ориентирам [9]. Основа трехмерной математической модели расчета кинематики суставов в виде углов Эйлера была создана Патриком Шумэйкером и Эдом Чао [42, 43].
Становление иерархической модели происходило под влиянием двух школ. Первая школа была создана группой инженеров на базе Ньюингтонской детской больницы в штате Коннектикут (США) [44], а вторая - на базе больницы имени Хелен Хейс в Нью-Йорке [45]. Результаты исследований двух вышеперечисленных школ были взяты за основу английской компанией «Oxford Metrics» (сейчас «Vicon Motion Capture») при создании первых серийных систем для видеоанализа движений, предназначенных для медицинских целей. Используемая иерархическая модель под названием «Vicon skeleton» по сей день является золотым стандартом при клинических
Рисунок 2. Кадр видеоизображения лаборатории видеоанализа движений с фронтальной аналоговой камеры при наложении виртуальной трехмерной сетки на контуры помещения во время проведения исследования походки испытуемому, функциональный скелет которого воссоздан по светоотражающим накожным маркерам.
Figure 2. Video shot image of laboratory movements video analysis taken from front analog camera when applying virtual 3-D grid to the contours of the room during the study of testee gait, whose functional skeleton is reconstructed using light-reflective skin markers.
исследованиях походки во всем мире [https://www. vicon.com]. Для реализации данной модели в современном варианте используется более 40 нательных светоотражающих маркеров шаровидной формы, положение которых точно отслеживается инфракрасными видеокамерами относительно оцифрованной во время калибровки геометрии помещения. При этом во время проведения исследования походки поверх реального (аналогового) видеоизображения тела испытуемого набрасывается его функциональный скелет, привязанный к маркерам на анатомических ориентирах (рис. 2). Данный виртуальный скелет подвергается математической обработке, после чего его трехмерная модель может быть представлена в численно-графическом виде, отталкиваясь от трехмерной модели помещения (рис. 3). Объективизация происходит посредством кинетических, кинематических и темпоритмовых показателей, значения которых стабилизируются посредством статистики нескольких проб ходьбы (рис. 4).
|Ц
II
üb?— / i а
шшйв* v.',
и »U i KB" , w H ■ я
■/ /
w !
VB
' / i i 11
1 Г Л ц
/ 1
Рисунок 3. Трехмерная модель функционального скелета испытуемого внутри виртуальной копии помещения лаборатории видеоанализа движений при проведении исследования походки.
Figure 3. 3-D model of functional skeleton of the testee inside virtual copy of laboratory room of movements video analysis during gait study.
Не смотря на распространенность данной модели в функциональной диагностике и научных исследованиях, последняя имеет ряд недостатков в виде неполной приближенности к реальной анатомической ориентации костных структур на их протяжении и существенной степени влияния артефакта мягких тканей преимущественно в корональной плоскости за счет необходимости использования дополнительных диафизарных маркеров. Данные недостатки определены особенностью модели, в которой иерархический принцип частично является следствием минимизации количества маркеров ввиду ограничения мощности вычислительных систем на момент создания модели [46].
Для компенсации данных недостатков было предложено несколько технических решений. Первым является разработка «Устройства выравнивания оси коленного сустава» (Knee Alignment device), представляющего из себя зажимное приспособление для точной угловой фиксации блока из трех маркеров, расположенных в трех взаимно перпендикулярных плоскостях. Принцип размещения данного устройства на оси коленного сустава при неподвижной вертикальной стойке испытуемого основан на допущении, что в статике, при полном разгибании
М
Рисунок 4. Результат математической обработки нескольких динамических проб при исследовании походки на примере графического представления кинематического показателя ротации левого бедренного сегмента в форме максимальных, минимальных и средних угловых значений на разных временных точках шагового цикла.
Figure 4. The result of mathematic processing of several dynamic samples while studying the gait on the example of graphical representation of kinematic indicator of left femoral segment rotation in the form of maximum, minimum and average angular values at different time points of step cycle.
в коленном суставе прилегающие к нему эпифизар-ные структуры голени и бедра полностью параллельны [47].
Вторым техническим решением является использование диафизарных маркерных приспособлений, включающих жесткий стержень, закрепленный через шарнир на широкой площадке, предназначенной для надежной фиксации всей конструкции к массиву мягких тканей голени и бедра. Данные приспособления были созданы с целью нивелирования артефактов мягких тканей и точного выравнивания углов торсии голени и бедра [48].
В ряде лабораторий видеоанализа движений используется третье техническое решение в виде различных методов функциональной калибровки пространственного положения сегментов, определяющих
биомеханику коленного сустава, посредством усложнения стандартной компьютерной модели с введением дополнительных маркеров по окружности голени и бедра. Калибровка происходит посредством движений в коленных суставах в пределах открытой и закрытой кинематической цепи, а также посредством пробной ходьбы [49].
На данный момент известны три различных метода функциональной калибровки. Первый метод предполагает нахождение оси, которая совершает наименьшее перемещение во время калибровочного движения [50]. Второй метод основан на геометрическом подходе, обеспечивающем моделирование скелетной ориентации сегментов по концентрическим, круговым траекториям, которые описывают маркеры [51]. Третий метод базируется на максимальной
редукции фронтальной кинематики коленного сустава во время калибровочных движений с получением объективной установки сегментов относительно фронтальной плоскости [52].
По мере совершенствования вычислительной техники вслед за иерархической моделью получения биомеханических данных появилась неиерархическая модель, рассматривающая движения сегментов вне суставной связи друг с другом. Принципы размещения маркеров на эпифизарных анатомических ориентирах с максимальным прилеганием костных структур и минимальной смещаемостью мягких тканей, а также математический аппарат для расчета плоскостной ориентации сегментов по данным анатомической калибровки были предложены в середине 90-х годов
20-ого века и некоторое время оставались в рамках одного из вариантов биомеханической модели [53].
Утверждение данного варианта в качестве альтернативы закрепившейся иерархической модели получения данных произошло в первом десятилетии
21-ого века и было связано с трудностями использования конструкций в виде диафизарных маркерных приспособлений и устройства выравнивания оси коленного сустава в педиатрии, а также с необходимости точного определения функциональной анатомии детского скелета и его аномалий (например тор-сии большеберцовой кости, антеверсии/антеторсии шейки бедренной кости, эквинуса стопы) [54]. Надежность и повторяемость результатов применения неиерархической модели была продемонстрирована в дальнейших исследованиях и была выше, чем у иерархической [55]. В последнее время происходит постепенное слияние обеих моделей с целью получения максимальной клинической надежности результатов исследования биомеханики [56].
Помимо значительного клинического опыта использования иерархической модели с момента ее создания она доминирует в функциональной диагностике по настоящее время по причине того, что ошибки в наложении маркеров чаще встречаются в области диафизов бедра и голени, а влияние артефактов мягких тканей больше прослеживается в области выступающих эпифизарных костных структур. Было также замечено, что наибольшие ошибки артефактов мягких тканей возникали в области бедра, достигая 31 мм в линейном и 15 градусов в угловом значениях, вторыми по значимости влияния артефакта мягких тканей были маркеры стопы и лодыжки, а наибольшее соответствие между маркером и реальными осями костных структур было зафиксировано на голени [36].
Разобравшись с причинами низкой надежности кинематических данных видеоанализа движений, необходимо дифференцировать степень риска
в отношении отдельных из них, выделив показатели с наиболее ожидаемыми погрешностями при клинических исследованиях. Данный вопрос был многократно поднят многими исследователями, которые в достаточной мере сопоставимы между собой [57].
Так самые низкие полученные показатели надежности были зафиксированы для сагиттального наклона таза [58], абдукции/аддукции коленного сустава [59], поперечной ротации бедра, колена и стопы [60].
Подводя итог данного литературного обзора, можно утверждать, что вопрос надежности результатов анализа кинематики ходьбы, посредством видеоанализа движений, по сей день остается открытым. Наряду с проблемой интерпретации результатов исследования ходьбы он является серьезным препятствием, уменьшающим диагностическую мощность видеоанализа движений. Как и у всех методов функциональной диагностики, причиной этому служит человеческий фактор при получении данных и технологическая поправка на неинвазивность данного метода исследования.
Литература/ References
1. Лихачев СА, Лукашевич ВА. К вопросу применения методики видеоанализа движений. Медицинские новости.2008; (12): 38-44. [Likhachev SA, Lukashevich VA. To the question of methods of motion video analysis application. Meditsinskie Novosti 2008; (12): 38-44. (In Russian)]
2. Aristotle: parts of animals, movement of animals, progression of animals. Translated by Peck AL, Forster ES. Harvard: Harvard University Press; 1968. 560 p.
3. Weber W, Weber E. Mechanics of the human walking apparatus. Translated by Maquet P, Furlong R. Berlin: Springer-Verlag; 1991. 273 p.
4. Marey EJ. Animal mechanism: a treatise on terrestrial and aerial locomotion. London: HS King; 1874. 283 p.
5. Braune W, Fischer O. The human gait. Translated by Maquet P, Furlong R. Berlin: Springer-Verlag; 1987. 442 p.
6. Бернштейн НА. О построении движений. М.: Государственное издательство медицинской литературы; 1947. 254 с. [Bernshtejn N.A. About construction of movements. Moscow: State publishing house of medical literature; 1947. 254 p. (In Russian)]
7. Saunders JDM, Inman VT, Eberhart HD. The major determinants in normal and pathological gait. The Journal of Bone and Joint Surgery. 1953; (35A): 543-558.
8. Perry J. Clinical gait analyzer. Bulletin of prosthetics research. 1974; (Fall):188-192.
9. Sutherland D, Hagy J. Measurement of gait movements from motion picture film. The Journal of Bone and Joint Surgery. 1972; (54A): 787-797.
10. Spoor CW, Veldpaus FE. Rigid body motion calculated from spatial coordinates of markers. Journal of Biomechanics. 1980; 13(4): 391-393. D0I:10.1016/0021-9290(80)90020-2
11. Борзиков ВВ, Рукина НН, Воробьева ОВ, Кузнецов АН, Белова АН. Видеоанализ движений в клинической практике. СТМ. 2015; 7(4): 201-210. DOI: 10.17691 /stm2015.7.4.26
12. Kent J, Franklyn-Miller A. Biomechanical models in the study of lower limb amputee kinematics: a review. Prosthetics and Orthotics International. 2011; 35(2): 124139. D0I:10.1177/0309364611407677
13. Tawy GF, Biant LC, Rowe PJ. The BioMedEng18 Conference Book. London: Imperial College; 2018.166p.
14. Zhao S, Chen YS, Zhang XL. Clinical application of gait analysis in hip arthroplasty. Journal of Orthopaedic Surgery and Research. 2010; 2(2): 94-99. D0I:10.1111/ j.1757-7861.2010.00070.x
15. Wellsandt E, Zeni JA, Axe MJ, Snyder-Mack-ler L. Hip joint biomechanics in those with and without post-traumatic knee osteoarthritis after anterior cruciate ligament injury. Clinical Biomechanics. 2017; (50): 63-69. D0I:10.1016/j.clinbiomech.2017.10.001
16. Morris R. Knee joint kinematics associated with osteoarthritis in an older cohort. United Kingdom: Newcastle University;2013.203 p.
17. Ganesan B, Fong KNK, Luximon A, Al-Jumai-ly A. Kinetic and kinematic analysis of gait pattern of 13 year old children with unilateral genu valgum. European Review for Medical and Pharmacological Sciences. 2016; 20(15): 3168-3171.
18. Гончарова ЛА, Воронцова ОИ, Шмелев ВВ. Ки-незеометрические исследования в детской вертебро-логии. Естественные науки. Журнал фундаментальных и прикладных исследований. 2015; 3(52): 44-48. [Goncharova LA, Voroncova OI, Shmelev VV. Kinesio-metric studies in pediatric vertebrology. Natural Sciences. Journal of Funfamental and Applied Research. 2015; (3): 44-48. (In Russian)]
19. Жуков ВИ. Проблемы комплексной реабилитации детей, страдающих церебральным параличом: материалы Первого Международного Конгресса. М.: Издательство РГСУ; 2006.200 с. [Zhukov Vl.Problems of the comprehensive rehabilitation of children suffering from cerebral palsy:Materials of the I International Congress. Moscow:RGSU Publishing;2006.200 p. (In Russian)]
20. Аброськина МВ, Прокопенко СВ, Живаев ВП, Ондар ВС, Гасымлы ЭД. Исследование кинематических особенностей ходьбы у здоровых испытуемых и пациентов с постинсультной атаксией. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2015; 115(9): 42-45. [Abros'kina MV, Prokopenko SV, ZHivayev VP, Ondar VS, Gasymly ED. Study of the kinematic features of
walking in healthy subjects and patients with post-stroke ataxia. S.S. Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry. 2015. 115(9): 42-45. (In Russian)]
21. Nessa LL, Field-Fotea EC. Whole-body vibration improves walking function in individual with spinal cord injury: A pilot study. Gait & Posture. 2009; 30(4): 436-440. D01:10.1016/j.gaitpost.2009.06.016
22. Wen L, Qian J, Shen L. Gait measurement and quantitative analysis in patients with Parkinson disease. Chinese Journal of Rehabilitation Medicine. 2014; 29(7):637-641. DOI: 3969/j.issn.1001-1242.2014.07.010
23. Cedervall Y, Halvorsen K, Aberg AC. A longitudinal study of gait function and characteristics of gait disturbance in individuals with Alzheimer's disease. Gait & Posture 2014; 39(4): 1022-1027. D0I:10.1016/j. gaitpost.2013.12.026
24. Engsberg JR, Tucker C, Ounpuu S, Wren TA, Sis-to SA, Kaufman KR. Gait and clinical movement analysis research priorities: 2007 Update from the research committee of the gait and clinical movement analysis society. Gait & Posture. 2009; 29(2): 169-171. DOI: 1016/j. gaitpost.2008.11.015
25. Wright JG. Pro: interobserver variability of gait analysis. Journal of Pediatric Orthopaedics. 2003; 23(3): 279-287. DOI: 1097/00004694-200305000-00002
26. Schwartz MH, Trost JP, Wervey RA. Measurement and management of errors in quantitative gait data. Gait & Posture. 2004; 20(2): 196-203. DOI: 1016/j. gaitpost.2003.09.011
27. Skaggs DL, Rethlefsen SA, Kay RM, Dennis SW, Reynolds RAK, Tolo VT. Variability in gait analysis interpretation. Journal of Pediatric Orthopaedics. 2000; 20(6): 759-764. DOI:10.1097/00004694-200011000-00012
28. Della Croce U, Leardini A, Chiari L, Cappozzo A. Human movement analysis using stereophotogrammetry. Part 4: Assessment of anatomical landmark misplacement and its effects on joint kinematics. Gait and Posture. 2005; 21(2): 226-237. DOI: 10.1016/j.gaitpost.2004.05.003
29. Rouhandeh A, Joslin C, Qu Z, Ono Y. Quantification of soft tissue artefacts using motion capture data and ultrasound depth measurements. World Academy of Science, Engineering and Technology International Journal of Bioengineering and Life Sciences. 2014; 8(6): 334-338. DOI: org/10.5281/zenodo.1093233
30. Pinzone O, Schwartz MH, Thomason P, Baker RJ. The comparison of normative reference data from different gait analysis services. Gait and Posture. 2014; 40 (2): 286-290. DOI: 10.1016/j.gaitpost.2014.03.185
31. Pietraszewski B, Winiarski S, Jaroszczuk S. Three-dimensional human gait pattern - reference data for normal men. Acta of Bioengineering and Biomechanics Original paper. 2012; 14(3): 9-16. DOI: 10.5277/abb120302
32. Gorton GE, Hebert DA, Gannotti ME. Assessment of the kinematic variability among 12 motion
analysis laboratories. Gait and Posture. 2009; 29(3): 398402. D01:10.1016/j.gaitpost.2008.10.060
33. Cappozzo A, Catani F, Leardini A, Benedetti MG, Croce UD. Position and orientation in space of bones during movement: experimental artefacts. Clinical Biomechanics. 1996; 11(2): 90-100.
34. Holden JP, Orsini JA, Siegel KL, Kepple TM, Gerber LH, Stanhope SJ. Surface movement errors in shank kinematics and knee kinetics during gait. Gait and Posture. 1997; 5(3): 217-227.
35. Fuller J, Liu LJ, Murphy MC, Mann RW. A comparison of lower-extremity skeletal kinematics measured using skin- and pin-mounted markers. Human Movement Science. 1997; 16(2-3): 219-242.
36. Peters A, Galna B, Sangeux M, Morris M, Baker R. Quantification of soft tissue artifact in lower limb human motion analysis: a systematic review. Gait and Posture. 2010; 31(1):1-8. D0I:10.1016/j.gaitpost.2009.09.004
37. Andriacchi TP, Alexander EJ, Toney MK, Dyr-by C, Sum J. A point cluster method for in vivo motion analysis: applied to a study of knee kinematics. Journal of Biomechanical Engineering. 1998; 120(6): 743-749. D0I:10.1115/1.2834888
38. Sudhoff I, Van Driessche S, Laporte S, de Guise JA, Skalli W. Comparing three attachment systems used to determine knee kinematics during gait. Gait and Posture. 2007; 25(4): 533-543. D0I:10.1016/j.gaitpost.2006.06. 002
39. Stagni R, Fantozzi S, Cappello A, Leardini A. Quantification of soft tissue artefact in motion analysis by combining 3D fluoroscopy and stereophotogrammetry: a study on two subjects. Clinical Biomechanics. 2005; 20(3): 320-329. DOI: 1016/j.clinbiomech.2004.11.012
40. Sangeux M, Marin F, Charleux F, Durselen L, Ho Ba Tho MC. Quantification of the 3D relative movement of external marker sets vs. bones based on magnetic resonance imaging. Clinical Biomechanics. 2006; 21(9): 984991. D0I:10.1016/j.clinbiomech.2006.05.006
41. Leardini A, Chiari L, Della Croce U, Cappozzo A. Human movement analysis using stereophotogramme-try Part 3. Soft tissue artifact assessment and compensation. Gait and Posture. 2005; 21(2): 212-225. D0I:1016/j. gaitpost.2004.05.002
42. Shoemaker P. Measurements of relative lower body segment positions in gait analysis. San Diego: University of California; 1978. 68 p.
43. Chao EY. Justification of triaxial goniometer for the measurement of joint rotation. Journal of Biome-chanics. 1980; 13(12): 989-1006. D0I:10.1016/0021-9290(80)90044-5
44. Davis RB, Ounpuu S, Tyburski D, Gage J. A gait analysis data collection and reduction technique. Human Movement Science. 1991; 10(5): 575-587. D0I:10.1016/0167-9457(91)90046-Z
45. Kadaba MP, Ramakrishnan HK, Wootten ME, Gainey J, Gorton G, Cochran GV Repeatability of kinematic, kinetic, and electromyographic data in normal adult gait. Journal of Orthopaedic Research. 1989; 7(6): 849-860. D01:10.1002/jor.1100070611
46. Baker R, Leboeuf F, Reay J, Sangeux M. Handbook of Human Motion. Berlin: Springer International Publishing AG; 2017. DOI 10.1007/978-3-319-30808-1_25-2
47. User Manual - MLS Knee Alignment Device. Louisiana: Motion Lab Systems Inc.; 2011. 20 p. Accessed March 19, 2020. https://www.motion-labs.com/pdf/ kneealignment_ug.pdf
48. Plug-in Gait Product Guide-Foundation Notes. Revision 2.0 ed. Oxford UK: Vicon Motion Systems Limited; 2010. 69 p.
49. Passmore E, Sangeux M. Defining the medial-lateral axis of an anatomical femur coordinate system using freehand 3D ultrasound imaging. Gait and Posture. 2016; (45): 211-216. D0I:10.1016/j. gaitpost.2016.02.006
50. Ehrig RM, Taylor WR, Duda GN, Heller MO. A survey of formal methods for determining functional joint axes. Journal of Biomechanics. 2007; 40 (10): 21502157. D0I:10.1016/j.jbiomech.2006.10.026
51. Chang LY, Pollard NS. Robust estimation of dominant axis of rotation. Journal of Biomechanics. 2007; 40 (12): 2707-2715. D0I:10.1016/j.jbiomech.2007.01.010
52. Schache AG, Baker R, Lamoreux LW Defining the knee joint flexion-extension axis for purposes of quantitative gait analysis: an evaluation of methods. Gait and Posture. 2006; 24 (1):100-109. D0I:10.1016/j.gaitpost.2005.08.002
53. Cappozzo A, Catani F, Croce UD, Leardini A. Position and orientation in space of bones during movement: anatomical frame definition and determination. Clinical Biomechanics. 1995; 10(4):171-178. D0I:10.1016/0268-0033(95)91394-T
54. Leardini A, Sawacha Z, Paolini G, Ingrosso S, Nativo R, Benedetti MG. A new anatomically based protocol for gait analysis in children. Gait and Posture. 2007; 26(4): 560-571. D0I:10.1016/j. gaitpost.2006.12.018
55. Manca M, Leardini A, Cavazza S, Ferraresi G, Marchi P, Zanaga E, Benedetti MG. Repeatability of a new protocol for gait analysis in adult subjects. Gait and Posture. 2010; 32(2): 282-284. D0I:10.1016/j.gaitpost. 2010.05.011
56. Duffell LD, Hope N, McGregor AH. Comparison of kinematic and kinetic parameters calculated using a cluster based model and Vicon's plug-in gait. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part H, Journal of engineering in medicine. 2014; 228(2): 206-210. DOI: 10.1177/0954411913518747
57. McGinley JL, Baker R, Wolfe R, Morris ME. The reliability of three-dimensional kinematic gait measurements: A systematic review. Gait and Posture. 2009; 29(3): 360-369. D0I:10.1016/j.gaitpost.2008.09.003
58. Tsushima H, Morris ME, McGinley J. Test-retest reliability and inter-tester reliability of kinematic data from a three-dimensional gait analysis system. Journal of the Japanese Physical Therapy Association. 2003; 6(1): 9-17. D01:10.1298/jjpta.6.9
59. Steinwender G, Saraph V, Scheiber S, Zwick EB, Uitz C, Hackl K. Intrasubject repeatability of gait analysis data in normal and spastic children. Clinical Biomechanics. 2000; 15(2): 134-139.
60. Besier TF, Sturnieks DL, Alderson JA, Lloyd DG. Repeatability of gait data using a functional hip joint centre and a mean helical knee axis. Journal of Biomechanics. 2003; 36(8): 1159-1168. D0I:10.1016/s0021-9290(03)00087-3
Сведения об авторах
Мешков Алексей Борисович, к.м.н., врач по спортивной медицине, Федеральный Сибирский научно-клинический центр, Федерального медико-биологического агентства; адрес: Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, ул. Коломенская, д. 26; тел.: 8(391)2743100 (Доб: 2106); e-mail: [email protected], https://orcid.org/0000-0003-2282-7407
Author information
Aleksej B. Malkov, Cand.Med.Sci, sports medicine doctor, the Federal Siberian Research Clinical Centre under the Federal Medical Biological Agency; Address: 26, Kolomenskaya Str., Krasnoyarsk, Russian Federation 660037; Phone: 8(391)2743100 (Extension number: 2106; e-mail: [email protected], https://orcid.org/0000-0003-2282-7407
Дата поступления 08.10.2019 г.
Дата рецензирования 14.02.2020 г.
Принята к печати 03.03.2020 г.
Received 08 October 2019
Revision Received 14 February 2020 Accepted 03 March 2020
