Samenvatting

In de meeste gevallen start het traject van een persoon met een beperkt looppatroon die dit wil verbeteren met een gangbeeldanalyse (GBA). Tijdens een GBA worden frontale/dorsale en sagittale video’s en spieractiviteiten opgenomen. Met behulp van software wordt uit het sagittale videobeeld onder andere de enkel, -knie en -heuphoek tijdens verschillende fases van het lopen gemeten. Wanneer het been in het heupgewricht gedraaid staat stuit men op het feit dat de gemeten kniehoek op het sagittale tweedimensionale (2D) beeld niet de werkelijke kniehoek weergeeft. Een ge-endoroteerde heup geeft bijvoorbeeld in het sagittale beeld een kniehoek die meer in extensie lijkt te staan. Bij een ge-exoroteerde heup lijkt de knie meer in flexie te staan dan werkelijk. Deze vertekening kan voorkomen worden door gebruik te maken van 3 dimensionale (3D) systemen. Echter, deze systemen maken gebruik van dure apparatuur en ingewikkelde programma’s waardoor het nog niet overal ingezet wordt.
Er is dus behoefte aan een eenvoudiger systeem dat de gegevens vanuit 2D naar werkelijke 3D waarden kan omzetten. Hierbij moeten hoge kosten vermeden worden en moet het in de klinische setting te gebruiken zijn met wat er aanwezig is in huidige looplabs. Daarom is voor deze scriptie de applicatie Joint Measurement Appilcaite ‘JMA’ geschreven. Het is te gebruiken in combinatie met twee 2D videocamera’s in een vaste opstelling, de uitkomst is de gewenste werkelijke kniehoek. Om van de twee camerabeelden 3D coördinaten te krijgen maakt JMA gebruik van de direct linear transformation (DLT) regel. De DLT-regel is een methode om de 3D locatie van een object, of punten op een object, te bepalen door gebruik te maken van twee 2D aanzichten van dit object (Thomson, 2011). Wanneer dit gedaan wordt voor de drie markers om de kniehoek te meten kan vervolgens de ingesloten hoek berekend worden door middel van de cosinusregel.
De mate van vertekening in één vlak bij 2D metingen van de kinematica is bepaald door twee testobjecten met bekende hoeken (van 60° en van 90°), in verschillende geroteerde standen ten opzichte van de sagittale camera te zetten. Uit het sagittale beeld werd de 2D hoek berekend. De sagittaal berekende 2D hoek van het testobject 90° is bij de grootste rotatiehoek groter dan de werkelijke hoek. Dde 2D hoek wordt kleiner naarmate de observatiehoek kleiner wordt. Bij het testobject 60° neemt de berekende 2D hoek af wanneer de rotatiehoek kleiner wordt richting 0°.
De beweging van het testobject buiten het vlak van de camera heeft dus een effect op de berekende 2D hoek uit het sagittale beeld.
Om de validiteit van JMA te testen is gebruik gemaakt van dezelfde testobjecten. Deze zijn nogmaals op de verschillende geroteerde standen ten opzichte van de sagittale camera geplaatst. Ditmaal is de 3D hoek berekend door JMA en vergeleken met de werkelijke hoek.
De berekende 3D hoek van testobject 90° varieerde tussen 91° en 97° met een gemiddelde van 95°. De berekende 3D hoek van testobject 60° varieerde tussen 35° en 38° met een gemiddelde van 37°.
Tijdens het aanklikken van de markers op het camerabeeld in de applicatie is de nauwkeurigheid van de gebruiker van grote invloed op de nauwkeurigheid van de kalibratie. Door het handmatig aanklikken van de kalibratiepunten in de video´s treedt er een afwijking op in de kalibratie. Wanneer ook de markers van het testobject een afwijking opleveren zorgt dit tezamen voor en grotere afwijking. Gemiddeld zorgt een afwijking van 0.1 cm naast de markers al voor een afwijking van 1,8° op de berekende hoek. Dit kan de kleine afwijking tussen de berekende waarden onderling verklaren. De grote afwijking van testobject 60° is hiermee niet te verklaren. Een vervolgonderzoek zou zich moeten richten op correcties van het toegepaste algoritme.
Deze scriptie is gericht op de kniehoek, al is JMA momenteel nog niet te gebruiken in de klinische setting. Als JMA geoptimaliseerd is en goed werkt in dynamische testen zal het ook getest kunnen worden in dynamische situaties. Dan zou JMA ingezet kunnen worden voor het berekenen van de kniehoek en andere gewrichtshoeken van de onderste extremiteit. Wanneer JMA geïmplementeerd zou kunnen worden in bestaande programma´s als ‘Moxieviewer’ of ‘Kinovea’ als extra tool zou het een welkome aanvulling kunnen zijn voor de klinische praktijk.