Instant Classification of Hip OA Patients via Non- Wearable Sensors and BWS System Development for Assisted Locomotion

Abstract

Hip Osteoarthritis (OA) is a joint disorder that causes gradual damage to the cartilage in the hip joint. The resulting pain leads patients to adopt abnormal gait patterns, either by avoiding painful movements or compensating through atypical gait strategies. These unusual movement responses, along with limited joint mobility, weak muscles, and muscle imbalances, lead to a wide variety of gait pattens that differ from patient to patient. To provide effective gait rehabilitation, it is essential to classify these gait patterns and then develop rehabilitation strategies that match each gait pattern. This study has two main goals: (1) to classify different gait patterns in patients with hip osteoarthritis (Hip OA) using methods that do not require wearable sensors, allowing for measurements under natural walking conditions, and (2) to design a new body weight support (BWS) system that not only reduces joint load but also adjusts its assistance according to each patient’s specific gait characteristics, making rehabilitation more personalized and effective. This study consists of two main parts. The first part focuses on classifying gait patterns in patients with hip osteoarthritis (Hip OA) under conditions that approximate natural walking, two ground- embedded force plates system was employed to capture three-dimensional ground reaction force (GRF) data without interfering with the patient’s natural movement. The acquired time-series signals were evaluated by comparing the trend (Pearson correlation coefficient) and magnitude (Symmetric Mean Absolute Percentage Error score, SMAPE score) of each patient’s gait to those of healthy controls. These two indices served as inputs for a Gaussian Mixture Model (GMM), facilitating a robust and data-driven classification of patient-specific gait characteristics. Building upon these classification results, the second part of this study involves the development of a novel body weight support (BWS) system designed to reduce hip joint loading and facilitate gait rehabilitation across varied patient-specific gait patterns. Unlike conventional systems that compensate only for vertical body weight, the proposed system employs impedance control to mitigate dynamic joint loading during locomotion. It incorporates two series elastic actuators to provide supportive forces in both vertical and rolling directions, enabling more physiologically natural and adaptively responsive gait retraining for patients with Hip OA. The present dissertation proposes a quantitative and practical method for classifying gait patterns in patients with hip osteoarthritis and develops a novel form of body weight support system tailored to these diverse gait patterns. Keywords: Hip osteoarthritis, Gait classification, Gaussian Mixture Model, Impedance Control, Body Weight Support

|퇴행성 고관절염(Hip Osteoarthritis, Hip OA)은 고관절 연골이 만성적 퇴행을 겪는 질환이다. 연골 퇴행은 통증을 유발하며, 이는 환자로 하여금 통증을 회피하거나 반대로 통증을 보완하려는, 비정상적인 보상 움직임을 유도한다. 이런 반응에 더해 관절 운동 범위 감소, 근력 약화 및 근육 불균형 등의 복합적 이유로 환자는 다양한 보행 패턴이 나타나게 된다. 다양한 보행 패턴에 따라 그에 맞는 보행 재활을 실시해야 한다. 이를 위해서는 다양한 보행 패턴을 분류할 수 있어야 하고, 분류된 보행 특징에 맞게 보행 재활이 실시되어야 한다. 본 학위 논문은 Hip OA 환자의 다양한 보행 패턴을 정량적으로 분류하고, 환자의 다양한 보행 패턴에 맞춰 보행 재활을 할 수 있는 체중 시스템 개발하는 내용을 다루고 있다. 먼저, 보행 패턴을 정량적으로 정확히 분류하기 위해서는 평상시 보행과 유사한 상황에서 분류가 진행되어야 하고, 분류에 사용되는 지표가 보행의 특징을 잘 반영해야 한다. 평상시 보행과 유사한 보행 상황을 만들기 위해 지면에 매립한 힘판(forceplate)만을 이용하여 지면반력을 측정한다. 이 지면반력을 건강한 사람과 경향의 유사성과 크기의 유사성을 지표로 가우시안 혼합 모델을 통해 분류를 진행하였다. 다음으로, 고관절에 가해지는 부하를 줄이고, 환자들의 다양한 보행 패턴에 맞춰 재활을 실시하기 위해 새로운 형태의 체중 지지 보행 시스템을 개발하였다. 일반 체중 지지 보행 시스템은 환자의 무게만을 보상한다. 그러나 보행으로 인한 추가적인 동적 부하가 발생하고 이는 환자의 보행 재활을 어렵게 한다. 임피던스 제어를 이용하여 이러한 동적 부하도 보상해주는 시스템을 개발하였다. 이에 덧붙여 2개의 탄성 구동기를 이용하여 지면으로부터 위아래 움직임 뿐만 아니라 관상면(frontal plane)의 몸통과 골반의 좌우 기울어짐(Roll motion, 회전 운동)으로 인한 부하도 보상해주는 시스템을 개발하였다. 이로 인해 다양한 보행 패턴에 맞춰 자연스러운 보행 재활을 유발하며 Hip OA 환자 보행에서 발생할 수 있는 2차원 움직임을 모두 보상하는 재활 시스템을 완성하였다. 본 학위논문은 퇴행성 고관절염 환자의 보행 패턴에 대한 정량적이고 실용적인 분류 방법을 제시하였으며, 이러한 다양한 보행 패턴에 맞춰 새로운 형태의 체중 지지 시스템을 개발하였다. 핵심어: 퇴행성 고관절, 보행 분류, 가우시안 혼합 모델, 임피던스 제어, 체중 지지 보상