estudo piloto. 2006.2.

LIMA, A.S.M.
Aplicação de Realidade Aumentada na Análise do Movimento...
APLICAÇÃO DE REALIDADE AUMENTADA NA
ANÁLISE DO MOVIMENTO HUMANO: ESTUDO PILOTO1
Alessandra Silva do Monte Lima2; Alberto Galvão de Moura Filho3; Veronica Teichrieb4.
Resumo: O presente trabalho propõe uma ferramenta para análise do movimento
humano baseada na tecnologia de Realidade Aumentada (RA). RA refere-se à aplicação
em tempo real de elementos virtuais em um ambiente real. A análise do movimento é
bastante empregada para reabilitação de enfermidades que prejudicam a locomoção,
como rupturas ligamentares, Acidente Vascular Cerebral e doença de Parkinson. A
ferramenta proposta, denominada ARPhysio, permite uma análise de dados em tempo
real utilizando tecnologia acessível e de baixo custo. Foi implementada uma aplicação
que analisa o movimento da articulação do joelho. A aplicação sobrepõe à imagem do
indivíduo alvo informações referentes ao movimento realizado. O indivíduo assume a
posição de decúbito ventral e realiza flexão e extensão do joelho, onde o programa
reconhece marcadores presos ao indivíduo como sendo os pontos anatômicos de
referência, detecta seu posicionamento, traça os eixos da perna e coxa e realiza o cálculo
da velocidade angular, aceleração angular e amplitude do arco articular do joelho. O custo
do sistema proposto é bastante baixo, pois utiliza um computador simples, uma webcam
comum e uma biblioteca de detecção de marcadores gratuita. A detecção dos marcadores
foi feita utilizando a biblioteca de código aberto ARToolKitPlus. Uma análise por
fotogrametria dos resultados obtidos pelo ARPhysio foi realizada utilizando-se programas
de livre acesso pela Internet e os resultados foram considerados consistentes. A
aplicação mostrou ser bastante interessante no que diz respeito ao baixo custo e ao alto
valor agregado, visto que utiliza infra-estrutura acessível e provê informações em tempo
real que facilitam o trabalho do profissional que realiza análise de movimento.
Unitermos: análise do movimento, ARToolKitPlus, rastreamento óptico, Realidade Aumentada.
Abstract: This paper proposes a tool to human movement analysis based on Augmented
Reality (AR) technology. AR refers to application of virtual elements in a real environment
in real time. Movement analysis is very used to rehabilitation of diseases that harm
locomotion, like ligament injuries, cerebral vascular accident and Parkinson’s disease. The
proposed tool, denominated ARPhysio, allows data analysis in real time using accessible
low cost technology. An application that analyses the knee movement was implemented.
This application superimposes information related to the movement made to the person
image. Person assumes ventral decubitus position and makes knee flexion and extension,
where a camera recognizes markers attached to the person as reference anatomic points,
detects its position, traces leg and thigh axles and makes knee angular velocity, angular
acceleration and amplitude arch calculations. System cost is very low because it uses a
simple computer, a common webcam and a free markers detection library. Markers
detection was made by the open source library ARToolKitPlus. A photogrammetry analysis
of the results obtained by ARPhysio was made using Internet freeware and the results
were considered consistent. The application seems to be very interesting concerning low
cost and high value, since uses accessible infrastructure and returns real time information
that makes movement analysis professional work easier.
Keywords: movement analysis, ARToolKitPlus, optical tracking, Augmented Reality.
1 – Trabalho de Conclusão do Curso de Fisioterapia da Universidade Federal de Pernambuco – UFPE.
2 – Acadêmica do 10º período do Curso de Graduação em Fisioterapia da UFPE.
3 – Orientador Profº Associado do Departamento de Fisioterapia da UFPE.
4 – Co-orientadora Pesquisadora do Grupo de Pesquisa em Realidade Virtual e Multimídia – GRVM.
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INTRODUÇÃO
A área do conhecimento que trata da análise e estudo do movimento dos
seres vivos é chamada de cinesiologia (ADRIAN, M. J.; COOPER, J. M., 1995). A
análise do movimento humano é bastante empregada em casos de reabilitação de
enfermidades que prejudicam a locomoção, como as rupturas ligamentares, o
acidente vascular cerebral (AVC) e a doença de Parkinson (RIESS, T. J., 1998;
WEGHORST, S. 2001; WEGHORST, S. 1997).
O tipo de análise possível, bem como sua natureza e a magnitude dos
dados são limitados pela ferramenta escolhida. Muitas são as ferramentas
disponíveis para o estudo do movimento, tais como sensores magnéticos e
exoesqueletos mecânicos. Entretanto, os sistemas ópticos têm sido os mais
utilizados, por apresentar maior precisão, menor suscetibilidade a interferências e
a possibilidade de sincronizar a imagem do indivíduo com gráficos adicionais em
uma tela (ADRIAN, M. J.; COOPER, J. M., 1995). Além disso, é possível fazer a
transmissão direta e imediata da imagem para um computador, de modo que o
sistema é capaz de fornecer retro-alimentação em tempo real para quem executa
o movimento e para quem o analisa.
Existe uma gama de sistemas ópticos disponíveis comercialmente,
utilizando câmeras de alta resolução e elevada taxa de quadros (VICON, 2007).
As câmeras reconhecem marcadores luminosos posicionados sobre o corpo do
indivíduo, que são eletronicamente identificados e localizados no espaço. Tais
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sistemas fornecem informações precisas sobre o movimento realizado, contudo
seu custo é bastante elevado.
Devido a isso, vários esforços têm sido realizados para criar sistemas
ópticos que possuam uma precisão aceitável e que sejam mais baratos. Recursos
de diferentes naturezas são utilizados, como múltiplas câmeras de resolução
moderada
(CAI,
Q.;
AGGARWAL,
J.
K.,
1999),
sistemas
distribuídos
(DOCKSTADER, S. L.; TEKALP, A. M., 2001), marcadores fiduciais mais simples
(SEMENTILLE, A. C.; ESCARAMUZI Jr., L.; BREGA, J. R. F.; RODELLO, I.,
2004), técnicas de reconstrução tridimensional (3D) (MARZANI F.; CALAIS, E.;
LEGRAND, L., 2001) e métodos estatísticos (HOWE, N.; LEVENTON, M.;
FREEMAN, W., 2000). Embora o custo desses sistemas seja bem menor quando
comparado com as soluções comerciais, muitas vezes ainda é alto para os
profissionais da área de estudo do movimento.
Deve-se levar em conta também a relação entre o custo da solução e a
precisão dos dados fornecidos. Muitos sistemas conseguem atender o requisito do
preço final do produto sacrificando a acurácia do rastreamento do movimento, o
que é um fator indesejado.
Outra característica de tais sistemas é que nem sempre os resultados são
apresentados em tempo real, pois necessita de um processamento mais
prolongado do vídeo capturado. Com isso, o profissional que estuda o movimento
é impedido de acompanhar a atividade do indivíduo enquanto a mesma está
sendo realizada.
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Nesse contexto surgiu recentemente a área de pesquisa conhecida como
Realidade Aumentada (RA). A RA está diretamente vinculada ao conceito de
Realidade Misturada, que diz respeito à coexistência de elementos reais,
pertencentes ao mundo, e sintéticos, criados por computador, num mesmo meio.
Dependendo da maneira com que tal combinação ocorre, em especial o grau de
realidade e virtualidade presentes, as aplicações são classificadas em diferentes
subáreas, entre elas a Realidade Virtual (RV), a RA e a Virtualidade Aumentada
(VA). Enquanto que em RV existe uma predominância dos objetos virtuais, onde
todo um mundo é modelado em computador, com nenhum elemento real presente,
em VA essa predominância também existe, porém com poucos elementos reais.
Em RA o que se tem é o próprio mundo real mesclado com alguns artefatos
sintéticos, adicionados em tempo real, de forma que os mesmos pareçam fazer
parte do meio ao qual são introduzidos (AZUMA, R. T. A., 1997).
Para que os objetos virtuais sejam posicionados corretamente em relação
ao ambiente real, torna-se necessário o uso de sensores que percebem as
características do mundo e, com base nesses dados, o sistema determina quando
e como a cena deve ser apresentada. São utilizados para tais fins sensores de
temperatura e de movimento, ultra-som, entre outros (ADRIAN, M. J.; COOPER, J.
M., 1995).
A área de RA vem crescendo vertiginosamente nos últimos anos, tendo
suas técnicas aprimoradas e participando de várias maneiras no cotidiano
humano, como em sistemas de suporte à medicina e em jogos de computadores
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(AZUMA, R. T. A., 1997). Um dos desafios atuais dos profissionais deste ramo é
encontrar novas aplicações para a tecnologia desenvolvida até então.
A aplicação proposta, denominada ARPhysio, utiliza um sistema de RA
aplicado na área de estudo do movimento, verificando informações como
velocidade angular, aceleração angular e amplitude do movimento articular,
gerando informações que possibilitam avaliar a evolução de um caso clínico.
O objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema que detecte de forma
automática, a partir simplesmente de imagens fornecidas por uma webcam
(câmera de vídeo), o movimento realizado pelo indivíduo. Os dados obtidos pelo
sistema e mostrados em tempo real permitirão que o movimento seja corrigido
durante sua execução. Para facilitar a apresentação das informações, as mesmas
serão exibidas sobrepostas à imagem do indivíduo. Desta forma, utilizando uma
infra-estrutura de baixo custo, composta unicamente pela webcam e por
marcadores fiduciais de papel, o profissional especializado poderá dispor de uma
aplicação que apresente os dados necessários para uma avaliação precisa no
momento em que o indivíduo realiza o movimento, provendo maior interatividade
ao processo de avaliação.
A fim de testar as funcionalidades do ARPhysio, foi implementada uma
aplicação para mostrar dados referentes aos movimentos da articulação do joelho.
A articulação do joelho é do tipo gínglimo ou dobradiça modificada, formada
pela articulação dos côndilos do fêmur com os côndilos da tíbia e pela patela
articulando-se com a superfície patelar do fêmur (KENDALL, F. P.; McCREARY,
E. K.; PROVANCE, P. G., 1995). Seus movimentos principais são a flexão e a
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extensão (PRENTICE, W. E.; VOIGHT, M. L., 2003), apresentando ainda
movimentos de rotação interna e rotação externa, que somente são possíveis
quando o joelho está fletido (KAPANDJI, I. A., 1980). A flexão refere-se ao
movimento em direção posterior, aproximando as superfícies posteriores da perna
e da coxa, enquanto a extensão refere-se ao movimento em direção anterior até
uma posição de alinhamento retilíneo da coxa e perna (KENDALL, F. P.;
McCREARY, E. K.; PROVANCE, P. G., 1995). Os movimentos de flexão e
extensão serão estudados neste trabalho, sendo as medidas de amplitude
articular do joelho realizadas com o indivíduo em decúbito ventral (deitado sobre a
face anterior do corpo).
MATERIAL E MÉTODOS
O programa foi desenvolvido na linguagem de programação C++ (ECKEL,
B.; ALLISON, C., 2000), podendo ser utilizado em qualquer computador com
configuração na média do mercado. O sistema operacional utilizado foi o Windows
XP (MICROSOFT, 2007).
A webcam usada no desenvolvimento da aplicação foi uma Microsoft
LifeCam VX-6000, que possui uma resolução máxima de 1280 x 1024 pixels e
taxa de 30 quadros por segundo. O computador utilizado possui processador Intel
Pentium 4, 2.80GHz, 512 MB de memória RAM, adaptador de vídeo Intel 82865G
com 64 MB de memória e resolução de tela de 1024 x 768 pixels. O ambiente de
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desenvolvimento utilizado foi o Microsoft Visual Studio 2005 Professional Edition
(MSDN, 2007).
A detecção de marcadores foi realizada utilizando a biblioteca de código
aberto ARToolKitPlus (GRAZ UNIVERSITY OF TECHNOLOGY, 2007), bastante
popular nas áreas de RA e visão computacional. O ARToolKitPlus utiliza como
marcador a imagem de um quadrado de bordas pretas, cujo interior possui uma
codificação binária bidimensional (2D) do identificador do marcador. O algoritmo
de detecção de marcadores rastreia a imagem capturada pela webcam em busca
dos padrões, retornando quais foram encontrados e suas respectivas posições na
cena. Os marcadores utilizados e seus respectivos pontos anatômicos de
referência são mostrados na Figura 1.
Figura 1: Marcadores utilizados na captura de imagem.
Os padrões escolhidos foram impressos em pedaços de papel A4 de
90g/m2, cada marcador com aproximadamente 5 cm de lado e afixados à pele do
voluntário utilizando fita adesiva comum atóxica. Os pontos anatômicos escolhidos
foram o trocânter maior do fêmur, côndilo femoral lateral, cabeça da fíbula e
maléolo lateral.
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A biblioteca DsVideoLib (SOURCEFORGE.NET, 2007), que é integrada
com o ARToolKitPlus, foi utilizada para a captura das imagens da câmera. A
biblioteca OpenGL (OPENGL, 2007) foi utilizada para realizar a renderização dos
elementos gráficos da aplicação, que consiste em gerar as cores relativas aos
objetos presentes na cena. Os diferentes componentes do sistema são descritos
na Figura 2.
Figura 2: Arquitetura do sistema ARPhysio.
A captura da imagem do indivíduo, com marcadores nos pontos anatômicos
escolhidos, foi feita através de uma webcam, que enviava o fluxo de vídeo para o
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Aplicação de Realidade Aumentada na Análise do Movimento...
módulo de detecção de marcadores. Esse módulo realiza o processamento da
imagem e infere a presença e posição dos marcadores na cena.
Com a utilização dos marcadores e uma biblioteca de RA, tornou-se
possível obter a posição dos pontos de referência durante a evolução do
movimento. A partir dessas informações, calcularam-se os dados físicos
referentes às articulações analisadas. Foram gerados gráficos 3D, com números
indicando os valores da velocidade angular, da aceleração angular e da amplitude
do movimento, sendo estes valores sobrepostos à imagem oriunda da câmera. As
informações foram armazenadas em um banco de dados, para posterior consulta.
Além disso, foi possível utilizar os dados calculados pelo sistema para gerar
gráficos de comparação entre duas ou mais grandezas. A oscilação do gráfico
pode ser visualizada no momento em que o indivíduo realiza o movimento, e
gráficos referentes a diferentes dados podem ser gerados simultaneamente.
O voluntário foi colocado em decúbito ventral, vestindo roupa de banho e
descalço. A webcam foi posicionada de modo a registrar o plano sagital da área
de estudo, ou seja, o membro inferior.
Como pode ser visto na Figura 3A, foram afixados marcadores sobre os
pontos anatômicos de referência do membro inferior esquerdo do voluntário, nas
regiões da coxa (trocânter maior do fêmur e côndilo lateral do fêmur) e da perna
(cabeça da fíbula e maléolo lateral). Os marcadores foram afixados de modo que o
centro do marcador se localizasse sobre o ponto anatômico de referência, e a
partir destes construídos os eixos da coxa e da perna.
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Aplicação de Realidade Aumentada na Análise do Movimento...
Foi solicitado ao voluntário que realizasse lentamente movimentos de flexão
e extensão do joelho. À medida que o indivíduo realizava o movimento, a
mudança de posição dos marcadores era percebida pela aplicação. A partir
desses dados, foram calculados a velocidade angular, a aceleração angular e o
ângulo articular do joelho. Os resultados foram desenhados sobre a imagem,
como mostra a Figura 3B.
Figura 3: A - Disposição dos marcadores no indivíduo em decúbito ventral. B – Tela do ARPhysio
durante a flexão do joelho.
RESULTADOS E DISCUSSÃO
Os resultados alcançados com o emprego do ARPhysio são mostrados na
Figura 4. Os dados de Aceleração Angular, Velocidade Angular e Amplitude do
movimento de flexão da articulação do joelho são mostrados em forma de texto
sobreposto à imagem e os gráficos gerados a partir das informações calculadas
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Aplicação de Realidade Aumentada na Análise do Movimento...
mostrados paralelamente à imagem capturada pela webcam. A posição de
colinearidade entre os eixos da coxa e da perna foi considerada como sendo de
0º, e a partir daí a amplitude se refere ao grau de flexão do joelho.
Figura 4: Gráficos referentes à Amplitude, Velocidade Angular e Aceleração Angular do movimento
de retorno da flexão para a extensão do joelho.
Por ser um sistema de RA, as informações sobrepostas à imagem do
indivíduo são plotadas em tempo real, o que permite ao profissional interagir com
o indivíduo alvo, acompanhando o movimento enquanto ele ainda está
acontecendo e direcionando adequadamente o mesmo.
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Aplicação de Realidade Aumentada na Análise do Movimento...
O custo do sistema como um todo é bastante baixo, principalmente quando
comparado com os sistemas ópticos de análise de movimento existentes, visto
que a infra-estrutura de hardware necessária se resume a um computador simples
com configuração na média do mercado e uma webcam comum, além de que as
bibliotecas de RA que utilizam esse tipo de recurso de hardware são na sua
grande maioria gratuitas, como a empregada neste trabalho.
A aplicação foi testada na articulação do tornozelo (LIMA, J. P. S.; LIMA, A.
S. M.; TEICHRIEB, V.; KELNER, J.; MOURA FILHO, A. G., 2006), obtendo-se
resultados encorajadores com respeito à fidedignidade das medidas. A análise da
imagem estática (fotogrametria) foi comparada com os sistemas de livre acesso
pela Internet Osíris (DEPARTEMENT DE RADIOLOGIE ET INFORMATIQUE
MEDICALE, 2007), ImageJ (IMAGEJ, 2007) e ImageTool (UTHSCSA, 2007),
sendo consistentes as medidas de amplitude articular obtidas com o ARPhysio.
A biblioteca de rastreamento de marcadores fiduciais utilizada no estudo
piloto desenvolvido, o ARToolKitPlus, possui algumas limitações para a
implementação da aplicação descrita. Uma delas é a dificuldade em se detectar
marcadores de tamanho reduzido na imagem. Com isso, é preciso prestar uma
atenção especial à distância dos marcadores em relação à câmera, pois quanto
mais longe eles estiverem, menores eles irão aparecer na imagem. Na aplicação
desenvolvida, é necessário que todo o membro inferior do voluntário esteja no
campo de visão da câmera, requerendo-se que esta esteja então a uma distância
considerável do indivíduo, e conseqüentemente dos marcadores. Tal fato implicou
na utilização de marcadores relativamente grandes, de aproximadamente 5 cm de
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lado, o que é uma característica indesejável, visto que introduz erro na estimativa
de posição do ponto anatômico de referência, que acaba sendo menor que o
marcador. A fim de minimizar esse problema, convencionou-se aplicar o centro do
marcador exatamente sobre o ponto anatômico de referência, solicitando-se ao
programa que fizesse essa interpretação. Além disso, o tamanho dificulta a
colocação dos marcadores sobre o corpo do indivíduo.
A movimentação dos marcadores também é um fator complicador no
rastreamento dos mesmos. Como foi utilizada na aplicação uma câmera com taxa
de quadros moderada, quando o marcador é movimentado rapidamente observase o efeito de motion blur, que consiste num embaçamento da imagem. Este efeito
faz com que o marcador não seja detectado pelo ARToolKitPlus.
CONSIDERAÇÕES FINAIS
O sistema ARPhysio utiliza a tecnologia de RA para auxiliar a análise do
movimento humano. A aplicação mostrou ser bastante interessante no que diz
respeito ao baixo custo e ao alto valor agregado, visto que utiliza uma infraestrutura acessível e provê informações que facilitam o trabalho do profissional
que utiliza análise de movimento.
Como trabalho futuro, pretende-se superar as dificuldades apresentadas.
Os recursos gráficos da aplicação serão aprimorados, assim como serão
implementadas novas funcionalidades, além da possibilidade de adicionar em
tempo real os registros de outras variáveis fisiológicas.
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Aplicação de Realidade Aumentada na Análise do Movimento...
A aplicação será testada em outras articulações corporais. Quando o uso
de marcadores planos é dificultado devido a características anatômicas
específicas, por exemplo, ao se filmar o plano sagital de um indivíduo a fim de
analisar a flexão da coluna vertebral, será necessário o uso de outra técnica de
interação, como marcadores montados em forma de cubos (ZHOU, Y. Z.; CHEOK,
D. A.; LI, Y.; KATO, H., 2005). Além disso, o uso de marcadores em cubos
possibilita a utilização de duas câmeras simultaneamente, agregando informações
de dois planos e possibilitando uma análise mais enriquecida de dados.
Finalmente, será feita uma avaliação mais detalhada da precisão do
sistema, assim como a realização de testes com um número maior de usuários,
para validar a aplicação.
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