주메뉴

홈아이콘  >  이슈  >  학회/학술/연구

[연구] “걸음걸이 분석 통해 무릎관절염 진단”

UNIST·KIST·매릴랜드주립대·코넬대 공동 연구 개발

김성화 기자ksh2@healthi.kr 입력 : 2019-08-14 10:52  | 수정 : 2019-08-14 10:52

네이버 페이스북 밴드 구글 트위터 핀터레스트 카카오스토리 카카오링크 인쇄 다운로드 확대 축소

 

개발된 무릎관절염 진단 및 재활훈련 로봇 시스템
사진=UNIST

 

[헬스앤라이프 김성화 기자] 엑스레이와 의사의 판단으로만 이뤄졌던 무릎관절염 진단을 정량적으로 보완해줄 수 있는 시스템이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 향후 실시간 데이터 분석을 통해 무릎관절염 환자의 비수술적 치료와 재활훈련에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

 

UNIST(총장 정무영)는 강상훈 기계항공 및 원자력공학부 교수가 한국과학기술연구원(KIST), 미국 매릴랜드주립대학교, 코넬대학교 의대 교수진과의 공동 연구를 통해 걷는 동안 무릎관절염을 진단하고 걸음걸이 분석을 통해 치료 및 재활을 실시간으로 보정해 줄 수 있는 시스템을 개발했다고 14일 밝혔다.

 

관절염의 경우 기존 엑스레이 판독과 의사의 소견으로 진행되는 5등급 진단 방법만으로 통증 등 다양한 증상들을 객관적으로 판단하기엔 어려움이 있었다.

 

기존에는 동작분석실에서 무릎 내전 회전힘을 측정했으나 고가의 장비를 이용해 장시간에 걸친 데이터 수집 및 처리 과정 등으로 환자에게 많은 부담을 줘 실제로 활용도를 보이지 못했다.

 

강상훈 교수팀은 로봇시스템과 신경생체역학을 결합해 장소에 구애받지 않고 운동기구 설치가 가능한 시설에서 사용 가능한 로봇시스템을 만들었다. 환자가 걷는 동안 운동기구 발판에 가해지는 힘과 발목의 움직임을 측정해 무릎 관절에 가해지는 모든 힘을 실시간 계산함으로써 관절염의 정도를 파악한다.

 

실시간으로 관절에 가해지는 힘과 내전회전힘을 파악할 수 있기 때문에 환자에게 효율적인 걸음걸이 방법을 안내해 줄 수 있으며 이에 따라 수술하지 않는 치료재활법 개발을 기대할 수 있다는 설명이다.

 

UNIST 기계항공 및 원자력공학부 강상훈 교수
사진=UNIST

이 시스템은 기존 동작분석실보다 저렴한 비용으로 구축할 수 있고 데이터 수집 및 분석이 실시간으로 이루어져 무릎관절염 진단을 보완할 수 있는 객관적인 데이터 제공이 가능하다.

 

강상훈 교수는 “이 기술은 무릎관절염 환자 등의 객관적 데이터 제공을 통한 진단 보조 및 첨단 바이오피드백 재활훈련을 제공할 수 있다”며 “울산 공공산재병원을 비롯한 재활 병원 등에서 환자 및 장해 맞춤형 정밀 로봇재활의 새 장을 여는 데 기여할 것”이라고 말했다.

 

이번 연구는 국립재활원 ‘재활로봇연구용역사업’, 한국연구재단 개인기초 연구사업, 국가과학기술연구회, 미국 국립보건원, 미국 장애·독립적 삶·재활연구원의 연구 지원을 통해 이뤄졌으며 <전기전자공학회 신경시스템 및 재활공학(IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering)> 최근호에 게재됐다.

 

 

 

******아래는 논문 원본 일부 발췌본 (Downloaded from IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering)

 

Real-Time Three-Dimensional Knee Moment Estimation in Knee Osteoarthritis: Toward Biodynamic Knee Osteoarthritis Evaluation and Training

 

Sang Hoon Kang  ; Song Joo Lee  ; Joel M. Press ; Li-Qun Zhang

 

 

Abstract

We investigated differences in knee kinetic variables (external knee adduction, flexion, internal rotation moments, and impulses) between patients with knee osteoarthritis (KOA) and healthy controls during stepping on a custom elliptical trainer; and searched knee kinetic variable candidates for real-time biofeedback and for complementing diagnosis/evaluation on the elliptical trainer based on the knee kinetic variables' associations with the knee injury and osteoarthritis outcome score (KOOS). Furthermore, we explored potential gait re-training strategies on the elliptical trainer by investigating the knee kinetic variables' associations with 3-D ankle angles. The knee kinetic variables and ankle angles were determined in real-time in a patient group of 10 patients with KOA and an age-and sex-matched control group of 10 healthy subjects. The mean peak external knee adduction moment of the patient group was 47% higher than that of the control group. The KOOS-Sports and Recreational Activities and KOOS-Pain scores were found to be significantly associated with the knee kinetic variables. All the ankle angles were associated with the knee kinetic variables. The findings support the use of the knee kinetic variables on the elliptical trainer to complement KOA diagnosis quantitatively and provide potential real-time KOA gait re-training strategies/guides.

 

※출처  IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering


ksh2@healthi.kr

#헬스앤라이프 #김성화기자 #재활로봇연구용역사업 #무릎관절염 #걸음걸이 #실시간 #로봇시스템 #신경생체역학 #IEEE #강상훈 #유니스트 #UNIST