REFRAME: fundamentals of a reference frame alignment method towards kinematic phenotyping of total knee arthroplasty patients based on mobile gait analysis

Ortigas-Vásquez, Ariana (2025): REFRAME: fundamentals of a reference frame alignment method towards kinematic phenotyping of total knee arthroplasty patients based on mobile gait analysis. Dissertation, LMU München: Medizinische Fakultät

Abstract

Research studies surveying satisfaction rates of osteoarthritis patients after total knee arthroplasty have continually found that up to one in five individuals are not fully satisfied with their surgical outcomes. Under the hypothesis that the problem stems from a need for more personalised treatment approaches, experts in the field of orthopaedics have explored the use of different implant geometries, surgical techniques, and alignment methods. The widespread adoption of a fully personalised knee replacement approach with custom, individually made implants for every patient faces a multitude of barriers and is thus not realistically feasible given existing resources and infrastructure, especially for high-volume clinics. Patient phenotyping, on the other hand, holds the potential for improved surgical outcomes by guiding clinicians to opt for targeted treatment approaches that incorporate patient-specific characteristics without demanding a fully customised implant be designed and manufactured for every single patient. Functional gait phenotyping thus relies on clustering osteoarthritis patients into subgroups or “phenotypes” according to clinically meaningful differences between their joint motion patterns. Advocates of such a phenotyping approach expect that ongoing research will establish relationships between different phenotypes and patient satisfaction rates after treatment with e.g. a specific implant geometry to address specific kinematic patterns and knee instability. By identifying the functional phenotype to which each patient belongs, clinicians could therefore make better-informed decisions regarding which treatment approaches to favour (or which to avoid), and thus maximise chances of patient satisfaction. The development and practical adoption of a functional phenotyping approach to total knee replacement in osteoarthritis patients require the fulfilment of two key objectives. First, a motion capture system that is capable of objectively quantifying joint movement patterns in vivo, and that can easily and conveniently be incorporated into the existing clinical workflow that osteoarthritis patients follow, must be readily available. Second, we should be able to reliably identify differences between joint motion patterns based on the data collected by such a system. While motion capture systems to analyse gait in vivo are commercially available, the market is dominated by optoelectronic systems, often employing retroreflective markers. Frequently considered the “gold standard” despite known susceptibility to errors associated with soft tissue artefact, optical marker systems are not only difficult to use and time-consuming, but also cumbersome and expensive. One of the underlying goals of this thesis therefore focused on the research and development of alternative technologies to optical motion capture. A mobile gait analysis system for the assessment of tibiofemoral kinematics was designed using two low-cost inertial measurement units. The prototype system involved attaching the mobile sensors to the thigh and shank, and measuring angular velocity and linear acceleration during a movement. A sensor fusion algorithm based on Rauch-Tung-Striebel smoothing was then implemented and adapted to estimate the rotational kinematics of the tibiofemoral joint from the raw inertial values. The system was methodically validated using a six degrees-of-freedom robotic joint simulator, relying on real tibiofemoral kinematics that had originally been captured in vivo using moving videofluoroscopy as ground truth data. Even though a first cursory assessment of results obtained from validation tests indicated the prototype system performed with promising accuracy, a deeper analysis considered the magnitude of any remaining differences between the IMU-based and simulated ground truth kinematics. This exploration revealed important insights into previously misunderstood (sometimes even altogether disregarded) effects of differences in local segment reference frame orientations (and positions) that can result from the lack of consensus regarding joint axes and coordinate system origin definitions. Notably, this work demonstrated that in order for the comparison of two (or more) sets of kinematic signals to be considered robust, researchers must first ensure that possible discrepancies in local reference frame definitions have been properly addressed. To this end, a Frame Orientation Optimisation Method (FOOM) was both developed and tested as part of this dissertation, as a computational approach that allows researchers to harmonise the orientation of joint axes in all three dimensions and thus ensure robust comparisons of kinematic signals (even where these stem from different sources). FOOM was thoroughly validated by relying once again on moving videofluoroscopy data of a tibio-femoral joint during gait. Application of the developed FOOM approach to re-assess the findings of two representative phenotyping studies demonstrated that FOOM had implications beyond ensuring a reliable assessment of accuracy in IMU-based joint kinematic estimates. Insights from the analysis with FOOM were found to critically impact the identification of clinically meaningful functional gait phenotypes of the knee. Importantly, two phenotypes could not be considered different functionally until FOOM had excluded the possibility that signal differences came from frame inconsistencies (rather than distinct joint movement patterns). Considering that the tibiofemoral joint in fact possesses six degrees-of-freedom, and that the relevant segments can not only rotate but also translate relative to each other, FOOM was further expanded and developed into the REference FRame Alignment MEthod (REFRAME). A comprehensive, flexible, yet robust and repeatable framework, REFRAME allows researchers to post-process previously collected kinematic data to ensure local segment reference frames are consistent in both orientation and position across datasets, thereby unifying the comparison of joint rotations and translations. Developed into and released as an openly accessible tool, REFRAME will now allow the wider biomechanics community to compare joint kinematics across subjects, trials, motion capture systems and even institutions. In conclusion, the scientific outcomes of this dissertation have implications that extend far beyond its initial scope of developing a mobile motion capture for the identification of functional phenotypes among osteoarthritis patients. This dissertation fundamentally challenges a shockingly common assumption in biomechanics research, which misguidedly assumes that the presence of differences between sets of kinematic signals inherently implies there are differences between the underlying movement patterns. In addition to identifying and explaining this critical problem, this thesis lays the foundation of a computational framework that can be used to address it: REFRAME. The unmistakable convergence of local reference frames (and of kinematic signals stemming from the same movement) after REFRAME implementation provided solid evidence of the method’s potential to ensure a consistent and reproducible evaluation of joint motion. This doctoral dissertation therefore represents a valuable step forward, extending past the practical development and validation of a mobile gait analysis tool for functional gait phenotyping in osteoarthritis patients, and evolving into a critical inquiry and re-conceptualisation of the fundamental principles behind the comparison of joint kinematics in the field of biomechanics.

Abstract

Verschiedene Studien, in denen die Zufriedenheit von Arthrose-Patienten nach einer Knie-Totalendoprothese untersucht wurde, haben ergeben, dass bis zu jeder fünfte Patient mit dem Ergebnis seiner Operation nicht vollständig zufrieden ist. Unter der Hypothese, dass dieses Problem auf den Bedarf an individuelleren Behandlungsansätzen zurückzuführen ist, haben Experten auf dem Gebiet der Orthopädie die Verwendung verschiedener Implantatgeometrien, Operationstechniken und Ausrichtungsmethoden getestet. Die flächendeckende Einführung eines vollständig personalisierten Behandlungsansatzes für den Kniegelenkersatz mit individuell angefertigten Implantaten für jeden Patienten stößt auf eine Vielzahl von Hindernissen und ist angesichts der vorhandenen Ressourcen und Infrastruktur nicht realistisch umsetzbar, insbesondere nicht für Kliniken mit hohem Patientenaufkommen. Die Phänotypisierung von Patienten bietet hingegen das Potenzial für bessere chirurgische Ergebnisse, indem sie Ärzte unterstützt, gezielte Behandlungsansätze zu wählen, bei denen patientenspezifische Merkmale berücksichtigt werden, ohne dass für jeden einzelnen Patienten ein vollständig maßgeschneidertes Implantat entwickelt und hergestellt werden muss. Die funktionelle Gangphänotypisierung beruht daher auf der Einteilung von Arthrose-Patienten in Untergruppen oder "Phänotypen" anhand klinisch bedeutsamer Unterschiede zwischen ihren Gelenkbewegungsmustern. Die Befürworter eines solchen Phänotypisierungsansatzes erwarten, dass die aktuelle und zukünftige Forschung Beziehungen zwischen verschiedenen Phänotypen und der Patientenzufriedenheit nach der Behandlung mit z. B. einer bestimmten Implantatgeometrie, um patientenspezifische Kinematik und Knieinstabilität zu adressieren, herstellen wird. Durch die Identifizierung des funktionellen Phänotyps jedes Patienten könnten Ärzte daher besser informierte Entscheidungen hinsichtlich der zu bevorzugenden (oder zu vermeidenden) Behandlungsansätze treffen und so die Chancen auf Patientenzufriedenheit maximieren. Die Entwicklung und praktische Anwendung eines funktionellen Phänotypisierungsansatzes für die Knie-Totalendoprothesenimplantation bei Arthrose-Patienten erfordern die Erfüllung von zwei zentralen Zielen. Erstens muss ein Bewegungserfassungssystem zur Verfügung stehen, das objektiv die Bewegungsmuster in vivo quantifizieren kann. Zweitens sollten wir die Möglichkeit haben, auf Grundlage der von einem solchen System erfassten Daten zuverlässig Unterschiede zwischen den Bewegungsmustern der Gelenke zu erkennen. Obwohl Systeme zur Bewegungserfassung zur Analyse des Gangs in vivo kommerziell verfügbar sind, wird der Markt von optoelektronischen Systemen - oft mit retroreflektierenden Markern - dominiert. Optische Markersysteme - die trotz der bekannten Anfälligkeit für Fehler im Zusammenhang mit Weichteilartefakten häufig als "Goldstandard" genannt werden - sind nicht nur komplex und zeitaufwendig in der Anwendung, sondern auch um-ständlich und teuer. Eines der grundlegenden Ziele dieser Arbeit war daher die Erforschung und Entwicklung von alternativen Technologien zur optischen Bewegungserfassung. Es wurde ein mobiles Ganganalysesystem für die Bewertung der tibiofemoralen Kinematik entwickelt, das zwei kostengünstige inertiale Messeinheiten (engl. inertial measurement units, IMUs) verwendet. Bei dem Prototypsystem wurden die mobilen Sensoren am Oberschenkel und am Unterschenkel befestigt und die Winkelgeschwindigkeit sowie die lineare Beschleunigung während einer Bewegung gemessen. Anschließend wurde ein Sensordatenfusionsalgorithmus basierend auf der Rauch-Tung-Striebel Glättung implementiert und angepasst, um die Rotationskinematik des tibiofemoralen Gelenks aus den Rohdaten der Inertialmessung abzuleiten. Das System wurde methodisch mit einem robotischen Gelenksimulator mit sechs Freiheitsgraden validiert, der sich auf reale tibiofemorale Kinematik stützte, die ursprünglich in vivo mit dynamischer Videofluoroskopie als Basisdaten erfasst worden war. Auch wenn eine erste vorläufige Bewertung der Ergebnisse aus den Validierungstests darauf hindeutete, dass das Prototypsystem mit einer vielversprechenden Genauigkeit funktioniert, wurde bei einer tiefergehenden Analyse das Ausmaß der verbleibenden Unterschiede zwischen der IMU-basierten und der simulierten Ground-Truth-Kinematik untersucht. Diese Untersuchung brachte wichtige Erkenntnisse über bisher unverstandene (manchmal sogar außer Acht gelassene) Auswirkungen von Unterschieden in den Ausrichtungen (und Positionen) lokaler Segmentkoordinatensysteme zutage, die sich aus dem fehlenden Konsens über die Definitionen der Gelenkachsen und des Koordinatensystemursprungs ergeben können. Diese Arbeit hat insbesondere gezeigt, dass der Vergleich zweier (oder mehrerer) Datensätze kinematischer Signale nur dann als robust angesehen werden kann, wenn die Forscher zunächst sicherstellen, dass mögliche Diskrepanzen in den Definitionen lokaler Koordinatensysteme ausreichend berücksichtigt wurden. Zu diesem Zweck wurde im Rahmen dieser Dissertation eine Optimierungsmethode für die Ausrichtung von Koordinatensystemen (engl. Frame Orientation Optimisation Method, FOOM) entwickelt und getestet. Dabei handelt es sich um einen mathematischen Ansatz, der es Forschern ermöglicht, die Orientierung der Gelenkachsen in allen drei Dimensionen zu harmonisieren und so einen robusten Vergleich kinematischer Signale zu gewährleisten (selbst wenn diese aus unterschiedlichen Quellen stammen). FOOM wurde gründlich validiert, indem erneut dynamische Videofluoroskopiedaten des Tibiofemoralgelenks beim Gehen herangezogen wurden. Die Anwendung des entwickelten FOOM-Ansatzes zur Neubeurteilung der Ergebnisse von zwei repräsentativen Phänotypisierungsstudien zeigte, dass FOOM über die Gewährleistung einer zuverlässigen Bewertung der Genauigkeit von IMU-basierten kinematischen Gelenkschätzungen hinausgeht. Es wurde festgestellt, dass die Erkenntnisse aus der FOOM-Analyse einen entscheidenden Einfluss auf die Identifizierung von klinisch bedeutsamen funktionellen Gangphänotypen des Knies haben. Insbesondere konnten zwei Phänotypen erst dann als funktionell unterschiedlich angesehen werden, wenn FOOM die Möglichkeit ausgeschlossen hatte, dass die Signalunterschiede auf Inkonsistenzen im Koordinatensystem (und nicht auf unterschiedliche Gelenkbewegungsmuster) zurückzuführen waren. In Anbetracht der Tatsache, dass das tibiofemorale Gelenk tatsächlich über sechs Freiheitsgrade verfügt und dass die Segmente sich nicht nur relativ zueinander drehen, sondern auch verschieben können, wurde FOOM weiter ausgebaut und weiterentwickelt zur REference FRame Alignment MEthod (REFRAME). REFRAME ist ein umfassendes, flexibles, aber dennoch robustes und wiederholbares Framework, das es Forschern ermöglicht, zuvor gesammelte kinematische Daten nachzubearbeiten, um sicherzustellen, dass die lokalen Segmentkoordinatensysteme sowohl in der Ausrichtung als auch in der Position über alle Datensätze hinweg konsistent sind, wodurch der Vergleich von Rotationen und Translationen der Gelenke vereinheitlicht wird. REFRAME wurde zu einem frei zugänglichen Tool entwickelt und bereitgestellt und es ermöglicht nun Forschungsgruppen in der Biomechanik, Gelenkkinematiken über Probanden, Studien, Motion Capture Systeme und sogar Institutionen hinweg zu vergleichen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die wissenschaftlichen Ergebnisse dieser Dissertation weit über die Entwicklung einer mobilen Bewegungserfassungsmethode zur Identifizierung von funktionellen Phänotypen bei Arthrose-Patienten hinausgehen. Diese Dissertation stellt eine häufige vorkommende Annahme in der Biomechanik-Forschung grundlegend in Frage, die fälschlicherweise davon ausgeht, dass das Vorhandensein von Unterschieden zwischen kinematischen Signalen automatisch Unterschiede zwischen den zugrunde liegenden Bewegungsmustern impliziert. Diese Arbeit identifiziert und erklärt nicht nur dieses kritische Problem, sondern legt auch den Grundstein für ein computergestütztes Verfahren, das zur Lösung dieses Problems eingesetzt werden kann: REFRAME. Die unverkennbare Konvergenz der lokalen Koordinatensysteme (und der kinematischen Signale, die aus derselben Bewegung stammen) nach der Implementierung von REFRAME lieferte einen soliden Beweis für das Potenzial der Methode, eine konsistente und reproduzierbare Bewertung der Gelenkbewegung zu gewährleisten. Diese Dissertation stellt daher einen wertvollen Schritt in die Zukunft dar, der über die praktische Entwicklung und Validierung eines mobilen Ganganalysetools für die funktionelle Gangphänotypisierung bei Arthrose-Patienten hinausgeht und zu einer kritischen Analyse und Neukonzeptionierung der grundlegenden Prinzipien beim Vergleich von Gelenkkinematiken im Bereich der Biomechanik führt.

• Dokumententyp: Dissertationen (Dissertation, LMU München)
• Keywords: tibiofemoral joint, kinematics, mobile gait analysis, knee, total knee arthroplasty, phenotyping, motion capture
• Themengebiete: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften ; 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin und Gesundheit
• Fakultäten: Medizinische Fakultät
• Sprache der Hochschulschrift: Englisch
• Datum der mündlichen Prüfung: 26. Juni 2025
• 1. Bericht­erstatter:in: Grupp, Thomas