Stima del centro di massa mediante sensori inerziali in pazienti affetti da Parkinson

Accurate estimation of the Center of Mass (CoM) trajectory represents a fundamental parameter for the quantitative assessment of balance and dynamic stability during gait. Although optoelectronic systems are considered the gold standard in gait analysis, their use is limited to constrained laboratory environments. In this context, Inertial Measurement Units (IMUs) emerge as a promising solution for monitoring in ecological settings, due to their portability and low cost. The objective of the present thesis is to evaluate the reliability of IMUs in estimating the CoM trajectory during gait, with particular focus on complex motor tasks such as changes of direction. The study analyzes both healthy subjects and patients affected by Parkinson’s disease, aiming to quantify the impact of kinematic gait alterations on estimation accuracy. The analyzed dataset was acquired at the Oregon Health & Science University using the simultaneous recording of an optoelectronic system and a network of inertial sensors. The experimental activity, conducted at the Movement Analysis Laboratory of the Università Politecnica delle Marche, involved signal pre-processing, the creation of input matrices, and the design of a neural architecture based on Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) networks. The model was trained to map inertial quantities onto the spatial coordinates of the CoM and subsequently validated on independent subjects to test its generalization capabilities in a clinical setting. The study demonstrates that the integration of inertial sensors and BiLSTM architectures represents a valid alternative to traditional systems for analyzing dynamic stability. The findings suggest broad potential for the clinical application of IMUs in the home monitoring of Parkinson’s patients, potentially enabling an objective assessment of fall risk and disease progression in daily life scenarios.

La stima accurata della traiettoria del Centro di Massa (CoM) rappresenta un parametro fondamentale per la valutazione quantitativa dell’equilibrio e della stabilità dinamica durante la deambulazione. Sebbene i sistemi optoelettronici siano considerati il gold standard nella gait analysis, il loro utilizzo è limitato ad ambienti di laboratorio vincolati. In questo contesto, le Unità di Misura Inerziali (IMU) emergono come una soluzione promettente per il monitoraggio in contesti ecologici, grazie alla loro portabilità e al basso costo. L’obiettivo del presente lavoro di tesi è valutare l'affidabilità delle IMU nella stima della traiettoria del CoM durante il cammino, con particolare attenzione a task motori complessi quali cambi di direzione. Lo studio analizza soggetti sani e pazienti affetti da Morbo di Parkinson, al fine di quantificare l'impatto delle alterazioni cinematiche della deambulazione sulla precisione della stima. Il dataset analizzato è stato acquisito presso la Oregon Health & Science University , mediante l’utilizzo simultaneo di un sistema optoelettronico e una rete di sensori inerziali. L’attività sperimentale, condotta presso il Laboratorio di Analisi del Movimento dell’Università Politecnica delle Marche, ha riguardato la fase di pre-processing dei segnali, la creazione delle matrici di input e la progettazione di un'architettura neurale basata su reti Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM). Il modello è stato addestrato per mappare le grandezze inerziali sulle coordinate spaziali del CoM e successivamente validato su soggetti indipendenti per testarne la capacità di generalizzazione in ambito clinico. Lo studio dimostra che l’integrazione di sensori inerziali e architetture BiLSTM rappresenta una valida alternativa ai sistemi tradizionali per l’analisi della stabilità dinamica. I risultati suggeriscono ampie potenzialità per l’impiego clinico delle IMU nel monitoraggio domiciliare dei pazienti con Parkinson, permettendo potenzialmente una valutazione oggettiva del rischio di caduta e della progressione della malattia in scenari di vita quotidiana.