使用MATLAB处理大型遥测数据集进行生物力学性能分析

马很贵重,但也很脆弱;在任何给定的时间,六分之一前马运动员在某种程度上是站不住脚的。因为马是“飞行”的动物,一个瘸腿的马要去非凡的长度来隐藏其受伤。野马进化而来的这一特性来帮助防止挑出一个受伤的动物从一群猎物一样简单。这种行为会带来灾难性的后果驯养马匹和骑手:因为马善于掩饰受伤,甚至是具有挑战性的专家几十年的经验来识别微妙的残废,而诊断的精确原因伤害更难。

在EquuSys,我们使用MATLAB^®开发一个易于使用的、非侵入性的系统,能够使马专家来识别和诊断残废,否则是无法觉察的,即使是训练有素的眼睛。

EquuSense技术坐在一起的几个不同的学科,包括遥测、生物力学和兽医。尽管复杂,多学科的挑战,一个小的开发团队不太熟悉MATLAB能够快速移动从最初的想法到生产系统。

EquuSense系统(图1)提供了实时定量数据马快步在手,骑在平面或跳。18无线传感器节点测量位置,速度,加速度,方向和旋转,相对于马或全球的参照系,几毫米的精度或几度。EquuSense软件过程这对马生物遥测数据提供客观数据以图表的形式,三维图,和动画。

开发算法

在马生物力学提供有意义的信息,我们必须从传感器获取本地化翻译和汇总原始数据在马的身体产生的六个自由度表示马的运动。EquuSense节点使用加速度计和陀螺仪测量加速度和角位移。磁力计测量取向对地球的磁场。我们的第一个目标是将加速度和角位移数据从本地到全球的参照系。

与多个传感器节点测量高达每秒1000次,很清楚,每个会话将生成字节的数据。MATLAB,我们改变了数百万行数据从逗号分隔值文件到矩阵,我们可以过滤过程,转换成有意义的信息。

我们使用航空工具箱™转换的参考帧转换方向余弦矩阵欧拉角。因为我们提供加速度传感器在米每秒的平方,我们需要集成加速度随时间变化速度传感器。然后我们用测量来确定每个传感器的位置。

在早期,探索发展阶段,我们在MATLAB脚本和交互模式之间快速检查变量和尝试新的想法。我们可以使用MATLAB可视化数据绘图功能,无需编写自己的定制的例程。我们可以处理大数据集非常有效地利用数组、矩阵、矢量化功能。如果我们使用C或c++ MATLAB,这些任务会耗费更长的时间。

我们的一个惯性导航专家写了一个广泛的信号处理库在c++中,我们最初从MATLAB调用。最终,我们记录整个图书馆MATLAB为信号处理,因为我们发现,MATLAB脚本操纵矩阵,和执行的参照系的计算更容易理解和更透明的比同等的c++程序。

测试第一代原型

作为一个概念验证,我们测试了第一代EquuSense系统的帮助下从一个兽医使用了一种叫做专家阻塞。通常用于确定损伤的位置,阻止涉及麻醉的跛腿的一个区域,然后检查马的步态。如果马开始正常行走,伤害可以认为是在麻醉区域。

我们的第一代原型系统测试期间,一名兽医麻醉腿部受伤的马,这匹马已不再明显站不住脚的。甚至兽医专家的眼睛,马出现声音。然而,MATLAB生成的情节我们的分析显示,马是传输少权力向右前腿(RF)和更大的权力,左后腿(LR)他是靠少压力伤害腿(图2)。

数据表明,马比在射频LR施加更多的压力。右边的图在图2中显示了麻醉蹄的数据。虽然从目视检查损伤不再明显,情节清晰表明,动物是支持正确的前腿。

这个测试表明,发射功率,一个度量,我们已从原始传感器数据计算,提供了一个可靠的步态不对称与残废。

这个测试我们学到了另一个重要的教训:EquuSense接口使兽医无法解释传输功率的情节,没有我们的帮助。显然,我们必须提高并行系统的所有方面。当我们搬到更先进的传感器和更复杂的信号处理算法,我们还需要开发一个接口,让用户更直观的查看马是如何移动的。

第二代增强

第二代的原型和随后的试验EquuSense马运动提供了更多的数据,包括加速度和角位移的更精确的测量。它还包括一个增强的用户界面,我们开发了MATLAB GUI演绎的工具。

在分析一匹马时,兽医和马专家使用这个软件来定义会话的试验数据。会话包括所有数据为一个特定的步态(快步走、慢跑、等等)或一个特定的事件在马的运动。会话使用MATLAB算法处理以来,我们一直在改善迭代初始探索阶段的发展。步态识别的算法和计算3 d蹄轨迹(图3)和欧拉角的方向每一蹄。

用户可以注释标记特定事件的数据,如逐步过渡的蹄蹄起飞降落在地面上,然后复制事件感兴趣的整个数据集。

我们取得了第二代的另一个关键突破EquuSense:我们开发了MATLAB算法来创建一个动画的代表蹄飞行路径如图3所示。当我们发现我们的一些早期用户这个动画与视频回放的事件,他们报告说,这个功能帮助他们想象的重要方面的数据和直观地理解它。

投入生产,

生产EquuSense系统已经应用于临床研究,我们继续完善系统。我们已经开始使用仪器控制工具箱™流数据直接从传感器到MATLAB,和我们计划创建一个独立的版本的EquuSense软件MATLAB编译器™。我们也探索其他的应用技术,包括生物力学研究人类的运动员。