ULTRA-MoCap: مجموعة بيانات متعددة الوسائط من IMU وsEMG لتحليل حركية مفاصل الجزء العلوي من الجسم

لماذا يهم تتبُّع حركات الذراع اليومية

في كل مرة تمتد فيها إلى رف، أو تتأرجح ذراعيك أثناء المشي، أو ترفع حقيبة، تقوم الكتف والمرفق والمعصم بحركة منسقة بدقة. فهم هذه الحركة بتفصيل قد يحدث تحولًا في التأهيل الفيزيائي، وتدريب الرياضة، وكيفية التحكم في الروبوتات المساعدة أو الهياكل الخارجية. ومع ذلك، فإن معظم البيانات الحالية حول حركة الذراع تأتي إما من إعدادات كاميرات كبيرة في مختبرات متخصصة أو من أجهزة قابلة للارتداء تلتقط جزءًا فقط مما يفعله الجسم. تقدم هذه المقالة ULTRA-MoCap، مجموعة بيانات مفتوحة جديدة تجمع هذه العناصر معًا، مدمجةً أنظمة التقاط الحركة بالكاميرات، وأجهزة قياس حركة صغيرة، وتسجيلات نشاط العضلات لتقديم صورة أكثر ثراءً لحركة الطرف العلوي.

جمع عوالم الاستشعار المتعددة معًا

تعتمد معظم دراسات حركة الذراع على نافذة واحدة فقط داخل الجسم: إما كيفية تحرك المفاصل، أو كيفية اشتعال العضلات، أو كيفية تسارع الطرف عبر الفضاء. تتميز ULTRA-MoCap بتسجيل الثلاثة معًا في وقت واحد. فهي تزامن نظام التقاط حركة متقدم قائم على الكاميرا مع ست وحدات قياس حركة قصيرات (IMUs) تتتبع الحركة على اليد والمعصم والساعد والذراع العلوي، بالإضافة إلى حساسات تخطيط كهربية سطحية للعضلات (sEMG) التي تقيس النشاط الكهربائي في عضلات رئيسية مثل العضلة الثنائية العضدية (البيسبس)، العضلة الثلاثية الرؤوس (الترايسبس)، والدالية. يتيح هذا المزيج للباحثين رؤية كيف يتزامن نشاط العضلات وحركة الطرف وزوايا المفاصل زمنياً، مقدمًا صورة ديناميكية مفصلة لحركة الجزء العلوي من الجسم.

كيف جُمعت البيانات من أشخاص حقيقيين

تُبنى مجموعة البيانات على تجارب شملت ثلاثة عشر بالغًا بصحة جيدة، خضع كل منهم لفحص دقيق لتجنب الإصابات الموجودة في الذراع أو الكتف. ارتدى المشاركون ستين علامة عاكسة لالتقاط الحركة وست وحدات استشعار لاسلكية على ذراعهم اليمنى. نفذوا خمسة تمارين شائعة للطرف العلوي: تأرجح الذراعين معًا، الوصول عبر الجسم، ثني وفرد المرفقين بشكل متكرر، تدوير الكتفين، ورفع الذراعين فوق الرأس إلى ارتفاعات مختلفة. استمرت كل محاولة ثلاثين ثانية بسرعات يختارها المشاركون بأنفسهم تتراوح من بطيئة إلى سريعة جدًا، مع فترات راحة لتجنب التعب الذي قد يشوّه إشارات العضلات. النتيجة هي مجموعة واسعة من الحركات التي تظل متبعة لأنماط واضحة وقابلة للتكرار، تشبه الأنشطة اليومية الطبيعية.

من العلامات الخام إلى المفاصل الافتراضية

لتحويل سحب علامات الكاميرا إلى زوايا مفصلية ذات مغزى، استخدم المؤلفون نموذجًا حاسوبيًا مفصلاً للجذع العلوي يمثل العظام والمفاصل كهيكل عظمي افتراضي. قاموا أولًا "بتكبير" هذا النموذج ليتناسب مع أبعاد جسم كل شخص باستخدام وضع معايرة، ثم نفّذوا عملية كيناتيميات عكسية تبحث عن مواقع وزوايا المفاصل الأكثر اتساقًا مع مسارات العلامات المرصودة في كل لحظة. ضمنت فحوصات جودة دقيقة أن تظل العلامات الافتراضية ضمن بضعة سنتيمترات من الحقيقية، وأن تبدو حركات الكتف والمرفق والمعصم المحسوبة معقولة تشريحيًا عبر آلاف الإطارات. تتضمن مجموعة البيانات النهائية كلًا من زوايا المفاصل المعالجة هذه والتسجيلات الأصلية للمستشعرات والعلامات، منظمةً بأسماء وصدورات ملفات متسقة بحيث يمكن للآخرين إعادة استخدامها بسهولة.

اختبار جودة البيانات بتعلُّم الآلة

لإظهار أن الإشارات ليست نظيفة فحسب بل مُعلِّمة أيضًا، درّب المؤلفون نموذج تعلم عميق للتعرّف على أي من التمارين الخمسة يتم تأديتها، استنادًا فقط إلى مقاطع قصيرة مدتها ثانيتان من بيانات المستشعر. باستخدام بيانات حركة IMU فقط، حدد النموذج التمرين بشكل صحيح أكثر من 94 في المئة من الوقت، وارتفع الأداء قليلًا عند دمج إشارات IMU والعضلات معًا. أثبتت بيانات العضلات بمفردها صعوبةً في التعميم عبر أشخاص مختلفين، مما يعكس التباين الطبيعي في كيفية استدعاء الأفراد لعضلاتهم، لكنها عملت جيدًا للغاية عندما تم تخصيص النموذج لشخصٍ واحد. تشير هذه النتائج إلى أن ULTRA-MoCap مناسبة لكلٍّ من الخوارزميات العامة التي يجب أن تعمل على مستخدمين جدد والأنظمة المخصصة التي تتكيّف مع فرد واحد.

ماذا يعني هذا المورد للمستقبل

بمصطلحات يومية، تشبه ULTRA-MoCap امتلاك "مسجل لصندوق أسود" مزود بأدوات قياس غنية للذراع، يلتقط كيف تتصرف العظام والعضلات وأجهزة الاستشعار القابلة للارتداء معًا أثناء الحركات الواقعية. وبما أن مجموعة البيانات والرمز المساعد متاحة للعامة، يمكن للباحثين استخدامها لتصميم تمارين تأهيل أذكى، وتحسين التحكم في الهياكل الخارجية الروبوتية، وصقل تفاعلات الواقع الافتراضي، أو استكشاف طرق للقيام بالمزيد باستخدام عدد أقل أو حساسات أبسط. تختتم الدراسة بأن هذه الرؤية متعددة الطبقات لحركة الطرف العلوي تملأ فجوة مهمة في الموارد الحالية ويجب أن تسرّع التقدّم نحو تقنيات قابلة للارتداء تفهم وتساعد حركات ذراعنا بطريقة طبيعية وبديهية.

الاستشهاد: Fritsche, O., Camacho, S., Hossain, M.S.B. et al. ULTRA-MoCap: A Multimodal IMU and sEMG Dataset for Upper Body Joint Kinematics Analysis. Sci Data 13, 622 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-06687-5

الكلمات المفتاحية: حركة الطرف العلوي, أجهزة استشعار قابلة للارتداء, تخطيط كهربية العضلات, مجموعة بيانات التقاط الحركة, تقنية التأهيل