不应该穿什么：探讨无标记动作捕捉技术在儿科人群中的适用性

《Journal of Biomechanics》：What not to wear: Examining the usability of markerless motion capture for pediatric populations

　　阿曼达·兰德|玛希卡·夏尔马|伊恩·罗布|格雷戈尔·昆策|吉娜·乌尔苏拉克|杰里米·奥特利斯|伊莉丝·K·兰德|拉尼塔·H·K·马诺查|鲁比尼·帕西|伊丽莎白·G·康德利夫
卡尔加里大学临床神经科学系，加拿大阿尔伯塔省卡尔加里市奥基大道28号 NW

**摘要**
无标记运动捕捉技术可能提高儿童三维步态分析的可访问性和参与者的体验。本研究探讨了无标记运动捕捉在可用性方面的几个尚未被专门研究的方面，包括街头服装对下肢运动学的影响、参与者及其看护者的感知以及评估所需时间。30名发育正常的儿童完成了两次三维步态分析。他们分别穿着a) 需要使用标记的传统服装并佩戴了标记，或者b) 他们的日常街头服装而不佩戴标记。无标记步态数据通过Theia3D软件进行测量。使用均方根偏差（RMSD）和异常值分析来确定实验条件之间的差异。通过定制调查评估参与者的感知差异，使用Wilcoxon符号等级检验评估测试时间的差异。平均RMSD < 4°，最大RMSD在3.6°至16.0°之间，且在不同关节和运动平面上没有一致的模式，表明服装条件之间的差异很小。那些偏差较大的参与者通常穿着宽松的服装。当被问及更倾向于哪种条件时，12%（n=3/25）选择了传统条件，68%（n=17/25）选择了街头条件，16%（n=4/25）表示两种条件都愿意再次尝试。此外，看护者更常报告在传统条件下观察到异常步态。街头条件下的测试时间更短，中位数（25%至75%的分位数）差异为11分钟（p<0.001）。穿着限制最小的街头服装可以在不损害下肢运动学的情况下，同时提高参与者体验并缩短评估时间。这些发现有助于改善三维步态分析的可用性。

**1. 引言**
三维步态分析（3D-GA）是指导临床决策和评估脑瘫及其他运动障碍儿童干预效果的重要工具（Armand等人，2016；Khouri和Desailly，2017；States等人，2021；Thomason等人，2012）。传统基于标记的运动捕捉方法的可用性受到准确放置反射标记的需求影响，这需要训练有素的工作人员，耗时较长，并要求患者穿着暴露骨骼标志的服装，在这些标志被检查时保持站立姿势（Armand等人，2024；Baker，2013；Gough和Peter Shortland，2008）。对于许多儿童，尤其是有运动障碍的幼儿来说，放置标记可能十分不适（由于发育阶段、感觉敏感性或无法/不愿意穿着所需的服装），从而限制了他们使用3D-GA的机会。鉴于脑瘫儿童中负面自我形象的高发率以及他们常常意识到自己与同龄人的身体差异（这因频繁就诊于临床中心而加剧，Hammar等人，2009），改善3D-GA的可用性尤为重要。无标记运动捕捉技术的应用可能提升患者体验，并使更多运动障碍儿童能够受益于3D-GA。然而，服装选择对无标记评估的影响、基于标记和无标记方法之间的感知差异以及完成评估所需时间尚不明确。

无标记运动捕捉技术利用计算机视觉来识别解剖标志，而无需放置标记（Davis等人，1991）。支持商业无标记方法（Theia3D，Theia Markerless Inc.，加州）准确性的证据日益增多（参见Varcin和Boocock最近嘅系统综述，2025）。这包括在临床人群中的初步研究，结果显示在矢状面上的平均RMSD < 4°，在额面上的RMSD约为2°，所有关节和运动平面上的平均RMSD < 6°（Rethlefsen等人，2024；Wren等人，2023），以及在不同服装条件下成人测试重测可靠性的验证（Augustine等人，2025；Keller等人，2022）。然而，尽管许多临床步态实验室评估儿童（例如，在欧洲，15%的实验室仅评估儿童，59%的实验室同时评估儿童和成人（Armand等人，2024）），但尚未有研究探讨无标记系统在儿科人群中的可用性。

可用性可以定义为系统或技术的易用性、有效性及舒适度（Ives和Hillier，2015）。除了持续研究无标记运动评估的准确性外，在临床实施前评估其可用性也非常重要。为了减少疲劳对结果的影响和对相对较少人群的负担，我们选择在发育正常的儿童中进行这项早期阶段的研究。本文探讨了之前未系统研究过的可用性方面，包括：非约束性服装选择对下肢关节运动学的影响、儿童及其看护者的感知，以及进行评估所需的时间。

**2. 方法**
这项针对发育正常儿科人群的3D-GA横断面研究获得了卡尔加里大学联合健康研究伦理委员会（REB22-1481）的批准。研究在阿尔伯塔省儿童医院的运动评估中心（MAC）进行。

**2.1. 参与者**
本研究招募了30名发育正常的儿童（年龄4至17岁），这些儿童来自加拿大阿尔伯塔省卡尔加里的健康婴儿和儿童临床研究计划（HICCUP），这是一个基于本地人口的数据库，其中的儿童和家庭同意接受医学研究联系和滚雪球抽样。纳入标准为自我报告健康的参与者。排除标准包括自我报告的下肢肌肉骨骼损伤、过去六个月内发生的脑震荡，或可能影响典型步态的神经运动障碍诊断。根据需要，从参与者及其父母或监护人处收集了书面知情同意和/或同意书。

**2.2. 数据收集**
数据收集持续了一年时间，大部分数据在夏季收集。参与者在一次访问中完成了两种步态评估，分别称为“传统条件”和“街头条件”。传统条件模拟了传统的基于标记的评估方法，参与者穿着下摆卷起的短裤，并用胶带固定T恤以暴露骨性标志。反射标记（改装的Helen-Hayes标记模型）被放置，但不用于计算关节运动学数据。街头条件要求参与者穿着他们日常的衣服，并被明确要求携带传统条件所需的服装。参与者穿着各种服装（见图1）。

**图1. 参与者在传统条件（左图）和街头条件（右图）下所穿的服装。**
- a组（虚线左侧）的参与者在身体任何一侧的关节或运动平面上都没有RMSD异常值。
- b组（虚线右侧）的参与者在身体至少一侧的某个平面或关节的RMSD数据中有统计异常值。异常值发生的关节用图片右侧的字母表示（H=髋关节，K=膝关节，A=踝关节）。

参与者需要脱掉鞋子，虽然推荐脱掉袜子以符合我们的临床程序。条件完成的顺序通过随机数生成器进行分组随机化，每组包含相同性别的参与者。每位参与者以自选速度在凸起的人行道上行走八段距离（4.2米×10米），每个方向走四次。八台索尼DSC-RX0M2摄像机围绕人行道进行拍摄，视频记录频率为119.8赫兹。每次数据收集当天开始前，使用自定义棋盘板对摄像机进行校准。

**2.2.1. 参与者及其看护者的感知**
步态评估完成后，参与者及其看护者完成了调查。阅读或书写困难的参与者由看护者或研究团队成员协助完成调查。为了避免受访者疲劳和单一视角的过度代表，有多个孩子参与研究的看护者仅完成一次调查，代表他们对一个孩子的体验。

**2.2.2. 评估时间**
记录了每次评估的开始和结束时间。传统条件包括参与者更换所需服装的时间（不对看护者支持有任何限制）、放置反射标记的时间、静态试验的记录（这是传统基于标记评估所需要的）、记录在人行道上的八次行走、移除标记的时间，以及参与者重新穿上原始服装的时间。街头条件包括参与者脱鞋的时间、记录在人行道上的八次行走时间，以及参与者重新穿好鞋子的时间。

**2.3. 数据分析**
使用Theia3D（Theia Markerless Inc.，加州，v2023.1.0.3161）和Visual3D（HAS-Motion Inc., 加州）软件捕捉运动片段并计算髋关节、膝关节和踝关节的角度，这些角度限制在三个自由度内（矢状面、额面和横断面）。通过Theia3D手动识别初始接触帧来确定脚部接触事件的时间。关节角度经过低通滤波（8赫兹巴特沃斯滤波器）处理，并使用MATLAB（MathWorks，美国，v2023b）归一化到步态周期的100%。

在数据收集过程中，由于开始新试验的速度问题导致摄像机记录不完整，我们计算了每个参与者在每个条件下数据采集区域中心附近前六次步行的平均关节角度。通过R统计软件（R Core Team，2021）计算不同服装条件下关节角度的一致性，使用均方根偏差（RMSD）。具体来说，计算了传统条件和街头条件下100%步态周期内平均关节角度的RMSD。通过RMSD数据的异常值分析确定不适合在3D-GA中穿着的服装。异常值定义为超出四分位数范围（IQR）的数据点。下限计算为第25百分位数减去1.5倍IQR，上限计算为第75百分位数加上1.5倍IQR（Cronin，2021）。在分析中保留异常值，以确保捕捉到不同服装条件之间的全部差异范围。

为了提出适合无标记评估的服装建议，我们对服装特性进行了定性评估。将每种服装在每个关节上的贴合度分为以下类别：
1) 宽松 – 由于服装材料过大或过于宽松，关节形状被遮挡（例如，图1中右上角的参与者）；
2) 松弛 – 关节可以识别，但由于服装的流动性，关节中心被遮挡（例如，图1中b组第二列第一行的所有关节）；
3) 紧身 – 关节易于识别，且关节中心可以通过服装的贴合度直观观察（例如，图1中a组左上角的所有关节）；
4) 裙口 – 裤子的袖口或卷边覆盖或跨过踝关节，导致织物阻碍关节（例如，图1中b组第二列第二行的所有关节）；
5) 暴露 – 由于没有服装覆盖，关节和关节中心可见（例如，图1中a组第二列第一行的膝盖和踝关节）。

服装建议最初基于避免任何导致任何平面或关节出现异常值的服装。为了更加严谨，我们还探讨了避免推荐那些在任何平面或关节上导致RMSD > 5°的服装的影响。来自没有异常值且所有RMSD ≤ 5°的参与者的数据被标记为一致性良好。调查回应被统计汇总，并使用SPSS（SPSS Inc.，伊利诺伊州芝加哥）分析了参与者在李克特量表上选择每个选项的比例和百分比。参与者对开放式问题的回应也被统计并进行了总结。我们记录了每个条件的持续时间，精确到分钟。使用显著水平为0.05的Wilcoxon符号秩检验来评估时间差异。运动学和时间数据的描述性统计量计算为中位数（第25百分位，第75百分位）。

3. 结果
3.1. 参与者
30名正常发育的儿童（15名男孩/15名女孩，平均（标准差）年龄：8.6（3.5）岁，身高：136（21.7）厘米，体重：34.3（15.3）公斤）完成了两项步态评估。每种条件下的穿着情况显示在图1中。15名参与者穿了袜子。26名参与者和18名看护者完成了感知调查，尽管并非所有参与者都完成了所有问题。

3.2. 穿着条件对关节运动学的影响
身体两侧之间没有显著差异。此处仅展示了左侧的RMSD数据。在标准化的步态周期中，传统服装和街头服装在髋部、膝盖和脚踝的所有三个运动平面上都显示出良好的一致性（图2，补充材料1）。所有关节和平面的中位数均方根偏差（RMSD）低于4°（图3，表1，补充材料2，3）。

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图2. 比较了所有参与者（n=30）在传统服装和街头服装条件下的髋部、膝盖和脚踝的运动学波形。实线代表所有参与者的传统服装（蓝色）和街头服装（红色）的平均波形。阴影带代表平均值±1个标准差。实线紫色代表两种条件之间的平均差异（街头-传统），阴影紫色区域代表±1个标准差。（关于此图例中颜色的解释，请参阅本文的网络版本。）
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图3. 传统服装和街头服装条件下左侧运动学波形的均方根偏差箱线图（n=30）。每个叠加的点代表一名参与者。
表1. 传统服装和街头服装条件之间的差异，以每个关节和平面的完整波形均方根偏差（RMSD）表示（n=30），位于身体的左侧。
关节 平面 RMSD 中位数 第25–75百分位
髋部 矢状面 3.42 2.3–4.4
前屈 2.5 2.2–3.4
横截面 1.9 1.5–3.0
膝盖 矢状面 3.8 2.7–5.5
前屈 1.7 1.1–2.5
横截面 2.8 1.8–3.6
脚踝 矢状面 2.5 1.9–3.4
前屈 1.7 1.3–2.1
横截面 2.6 2.1–3.4

导致运动学差异的、具有统计异常值的服装在图1的B面板中显示。18名参与者（60%）在任何一侧的任何关节上都没有出现统计异常值。12名参与者（40%）在至少一个关节的至少一个平面上出现异常值，其中包括6名在多个关节上出现异常值的参与者（20%）。异常值组中常见的服装特征是宽松或松垮的服装，包括长度超过髋部的衬衫，以及长度超过脚踝关节中心或在脚踝关节处有卷边的裤子（表2）。

穿着具有这些特征的服装并不总是导致关节运动学异常值，只有31%（11/35）的宽松服装和27%（7/26）的松垮服装导致了异常值。此外，另有17%（6/35）的宽松服装导致RMSD > 5°，而松垮服装仅在12%（3/26）的参与者中导致次优的RMSD。然而，穿着缺乏这些特征的服装从未导致RMSD > 5°或异常值的关节运动学（紧身服装或暴露的关节始终表现出良好的一致性）。

表2. 每个关节（身体的两侧）的服装合身度与所有参与者产生的数据质量（RMSD）的比较（n=30）。
关节 合身度 数量 良好RMSD>5°的异常值
髋部 松垮 19 10 45
松垮 9 8 0 1
紧身 22 0 0
膝盖 松垮 10 5 2 3
松垮 11 5 3 3
紧身 7 7 0 0
暴露 22 0 0
脚踝 松垮 6 3 0 3
松垮 6 3 0 3
卷边 5 3 0 2
紧身 7 7 0 0
暴露 6 6 0 0

15名参与者在评估期间穿了袜子。4名穿袜子的参与者在脚踝处有异常值（4/15，27%），11名参与者在脚踝处表现良好（11/15，73%）。脚踝处有异常值的参与者穿着松垮的裤子（1/4）、松垮的裤子（1/4）或在脚踝处有卷边的裤子（2/4）。

3.3. 参与者和看护者的感知
大多数参与者对两项评估都持积极态度。在传统服装条件下，只有一名参与者（1/26，4%）表示不开心，3/26（12%）表示中立，85%表示开心（8/26，31%）或非常开心（14/26，54%）。在街头服装条件下，没有参与者表示不开心，只有1/26（4%）表示中立，而95%表示开心（13/26，50%）或非常开心（12/26，46%）。当询问他们愿意重复哪种条件时，参与者们的感知差异更加明显。不到三分之一的参与者（7/25，26%）愿意重复传统服装条件，超过80%的参与者愿意重复街头服装条件（3/25的人只愿意重复传统服装条件，17/25的人愿意重复街头服装条件，4/25的人愿意重复两种条件），有1名参与者（1/25，4%）不愿意重复任何条件。20名参与者进一步说明了他们的偏好，表示街头服装条件“感觉更自然”，“更随意”，并且参与者喜欢能够“穿自己的衣服”。

大多数看护者（12/18，67%）认为在任一评估中的行走是典型的。两名看护者（2/18，11%）认为参与者在两种评估中的行走都不典型，四名看护者（4/18，22%）认为参与者在传统服装条件下行走不典型。有趣的是，所有四名被父母指出在传统服装条件下行走不典型的参与者在至少一个关节的至少一个平面上也有异常值，而在两种条件下都行走不典型的两名参与者则没有异常值。

3.4. 评估时间
完成传统服装条件的中位数（第25，第75百分位）时间为14分钟（11分钟至17分钟），而街头服装条件的中位时间为3分钟（2分钟至3分钟）。街头服装条件显著快于传统服装条件（Z = -4.787，p < 0.001），中位时间差为11分钟（9分钟至13分钟）。

4. 讨论
这项评估无标记运动分析可用性的研究表明，某些风格的服装可以在无标记3D-GA期间穿着，而不会对正常发育儿童的步态运动学产生不利影响。我们还发现，无标记方法使参与者体验更好。特别是，通过无标记方法实现的街头服装条件更受参与者青睐，且速度更快。

4.1. 服装对关节运动学的影响
尽管在街头服装条件下对服装没有限制，但我们发现与传统服装条件的一致性在可接受范围内。两种服装条件下的关节角度运动学中位数RMSD < 4°，这与基于标记的系统中建立的会议间可靠性（矢状面<4°）相比是一个好结果（McGinley等人，2009年）。然而，我们服装条件之间的平均差异大于在成人人群中进行的类似研究报道的差异，后者观察到的RMSD在1.4°-4.2°之间（Augustine等人，2025年；Keller等人，2022年）。我们儿科人群与先前成人人群之间的一致性差异可能是由于参与者选择的服装种类多样、身体比例差异较大以及儿科人群的步态更不稳定（Oudenhoven等人，2019年；Sangeux等人，2016年）。较大的RMSD也可能归因于Theia训练数据集的局限性，因为儿童的身体比例不同，神经网络可能无法准确识别。这被假设为导致最近研究的儿科人群中基于标记的运动捕捉准确性较低的原因（Greaves等人，2025年；Kearney等人，2025年）。

在确定无标记步态评估期间可以穿着什么时，临床医生和分析师必须了解服装如何影响运动学波形。所有在一个或多个关节或平面上在两种条件下的运动学数据不一致的参与者都穿着至少具有以下三种特征之一的服装（图4）。有趣的是，尽管穿着具有这些特征的服装，一些参与者在两种条件下的结果非常一致。我们制定了不建议穿着这些服装风格的建议，这些服装风格不会导致运动学异常值，并且这些建议在使用更严格的标准（RMSD > 5°的阈值）时仍然有效（图4）。

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图4. 图表显示了可以和不可以穿着什么进行3D步态评估。

我们无法解释为什么有六名参与者在所有关节和平面上都表现良好，但他们的穿着却导致其他参与者出现异常值（例如图1，B面板，左下角）。这可能是由于一些参与者在穿着这些特征的服装时能够有效插值关节中心。

4.2. 参与者和家长的感知
先前的研究表明，传统的基于标记的步态评估会影响儿童的行走方式（例如Hawthorne效应）（Akgülle等人，2022年；Jeon等人，2023年）。看护者更常报告他们的孩子在模仿传统基于标记的设置的传统服装条件下行走不典型。这可能反映了服装修改和标记位置的行为效应（例如不适、自我意识），而不是无标记系统本身的属性。相比之下，允许儿童穿自己衣服的街头服装条件更常被视为代表他们通常的行走模式。这些发现支持了这样的观点：基于标记的准备可能会引入行为伪影，降低步态评估的代表性，而无标记工作流程可能会减少这些伪影。

我们的参与者在两种实验条件下总体上都感到舒适；然而，他们更喜欢街头服装条件，54%的参与者更喜欢街头服装条件，12%的参与者没有偏好。在传统服装条件下的舒适度高于预期，因为我们之前的患者参与组报告说在穿着所需服装和放置标记时会感到身体和心理上的不适；然而，这可能与大脑麻痹青少年比正常发育的同龄人有更大的身体形象问题有关（Hammar等人，2009年）。我们的参与者表示他们更愿意不放置标记，能够穿自己的衣服，并且欣赏评估的简短性。实施无标记系统可以使参与者穿他们更舒适的衣服，从而降低他们在3D-GA期间的整体不适。

4.3. 测试时间
我们发现街头服装条件的实施时间显著缩短（约3.5倍）于传统服装条件。平均而言，我们的传统服装条件评估从开始到结束持续14分钟，这比最近的一项步态实验室调研报告的平均时间（包括标记放置但不包括数据收集）20分钟要快（Armand等人，2024年）。需要注意的是，临床数据收集有许多因素会导致更具挑战性和耗时的标记放置，而这项研究是在正常发育的儿童中进行的。因此，我们预计无标记系统的实施将显著减少患者在进行临床步态评估时在实验室中花费的时间，这里表示的时间差异可能低估了实际节省的时间。

4.4. 限制
这项研究存在一些限制。虽然参与者的服装选择多样，但有14名参与者在两种条件下穿着相同的衬衫。虽然没有完成骨盆和上半身的运动学分析，但这可能会为上半身服装提供更多细节，从而有助于提出建议。许多参与者选择穿袜子，尽管在临床评估中这通常不是一个选项。两种条件下都没有穿鞋子，因此这些推荐中也没有包括鞋子。在步态评估中穿鞋子可能会进一步改善患者的体验，并提高评估的普遍性。此外，临床评估通常是在患者穿着矫形器和鞋子的情况下进行的。

年龄、缺失的数据、只完成一项调查的看护者以及招募偏差可能影响了我们的调查结果。年幼的儿童可能不理解调查问题或响应的范围（Coombes等人，2021年；Rebok等人，2001年）。这导致了部分受访者的回答，其中46%的参与者年龄<8岁，可能引入了误差来源。三名未回答者和几名部分回答者阻碍了我们对参与者在评估期间感受的理解，因为我们没有记录他们不回答的原因。已知感到不适会减少调查回应（Patricio & Junior，2022年）。护理人员只需为他们的一个孩子完成调查，这可能会低估了回答的多样性。本研究的方便样本群体可能存在内在偏见，因为大多数参与者之前已经参与过其他研究或对研究环境比较熟悉。本研究使用的相机系统及一次性数据收集方法限制了可分析的拍摄次数。索尼DSC-RX0M2相机在每次录制后都会将数据写入存储卡，而发育中的儿童通常移动速度过快，无法适应这种录制方式。为了确保所有参与者的数据分析包含相同数量的拍摄数据，我们将拍摄次数减少到六次，并排除了成功完成全部八次拍摄的参与者的最后两次数据。通过延长录制时间和升级存储卡，可以减轻数据丢失的问题。进一步研究如何在儿科人群中应用无标记运动捕捉技术时，应基于此处提出的着装建议，特别关注该方法对移动障碍儿童进行3D步态评估的影响和可用性。

5. 结论
我们的研究结果表明，无标记运动捕捉技术在儿科人群中提升了3D步态评估的体验，并缩短了家庭和临床医生的评估时间。我们制定了一套建议（见图4），明确了在无标记评估过程中应穿着和避免穿着的衣物。这些因素可能通过消除对标记放置有技能的临床医生的需求，以及增加能够接受步态评估的患者数量，从而改善3D步态评估的可及性。

6. 作者贡献
作者对本文的贡献如下：
- 研究构思与设计：Amanda Rande、Ion Robu、Gina Ursulak、Gregor Kuntze、Elise Laende、Jereme Outerleys、Ranita H.K. Manocha、Rubini Pathy、Elizabeth G. Condliffe
- 数据收集：Amanda Rande、Mahika Sharma、Ion Robu、Gina Ursulak
- 结果分析与解释：Amanda Rande、Mahika Sharma、Ion Robu、Elizabeth G. Condliffe
- 手稿初稿编写：Amanda Rande、Elizabeth G. Condliffe
所有作者均参与了结果的审查和手稿的修订工作。

数据可用性声明
支持本研究的数据可在Pediatric Gait Dataverse（链接：https://doi.org/10.5683/SP3/DRCAKF）公开获取。部分数据元素受到限制，如需访问需向数据库提出申请。

CRediT作者贡献声明
- Amanda Rande：撰写——审阅与编辑、撰写——原始稿件、可视化、项目管理、方法论、统计分析、概念构思
- Mahika Sharma：撰写——审阅与编辑、可视化、统计分析、数据管理
- Ion Robu：撰写——审阅与编辑、方法论、统计分析、数据管理、概念构思
- Gregor Kuntze：撰写——审阅与编辑、方法论、概念构思
- Gina Ursulak：撰写——审阅与编辑、方法论、概念构思
- Jereme Outerleys：撰写——审阅与编辑、方法论、概念构思
- Elise K. Laende：撰写——审阅与编辑、方法论、概念构思
- Ranita H.K. Manocha：撰写——审阅与编辑
- Rubini Pathy：撰写——审阅与编辑、方法论、概念构思
- Elizabeth G. Condliffe：撰写——审阅与编辑、撰写——原始稿件、可视化、监督、方法论、经费筹措、统计分析、概念构思