1 / 1

Introdução

    As análises biomecânicas têm sido cada vez mais utilizadas nas áreas da reabilitação, ortopedia, traumatologia, ergonomia, simulação computacional, esporte e exercício (AMADIO & SERRÃO, 2004). Entre os instrumentos da biomecânica, a cinemática, encontra-se como um dos mais utilizados, devido a sua versatilidade e possibilidades de aplicação nas análises de um determinado fenômeno.

    A cinemática é a área da biomecânica que se preocupa com grandezas físicas que descrevem matematicamente as características do movimento tais como posição, velocidade e aceleração, sem se preocupar com as forças que as causaram (HALL, 1991). Desta forma, a descrição do movimento a partir de parâmetros espaciais e temporais tem sido descrita como análise cinemática (HAY, 1979). A análise cinemática é constituída por diversas etapas: determinação dos objetivos e variáveis da análise, construção de um modelo biomecânico que permita o acesso às variáveis de interesse e respondam aos objetivos da análise, procedimentos de filmagem da tarefa analisada, digitalização e rastreamento dos dados cinemáticos, tratamentos estatísticos aplicados à cinemática (filtros e normalização dos dados), até chegar à análise dos dados. Diversos estudos técnicos têm procurado analisar estas etapas para garantir uma melhor condução das análises cinemáticas, onde são propostos novos métodos (NAGAMO et al., 2003; RAU et al., 2000) ou são analisados os métodos mais utilizados (OKAZAKI et al., 2004-b, 2004-c; KARAMANIDIS et al., 2003; LEES, 1980).

    Uma das etapas mais importantes nas análises é o rastreamento (tracking) dos dados cinemáticos, ou seja, a identificação do posicionamento dos marcadores que representam o modelo biomecânico da tarefa a ser analisada no software específico de análise de movimento. Como o rastreamento dos dados é considerado uma possível fonte de erro na análise (OKAZAKI et al., 2004-a; YUAN et al., 1997; BALL & PIERRYNOWSKI), pois ruídos podem ser atribuídos aos dados quando os marcadores dos processos que definem o modelo biomecânico não são identificados com precisão e consistência, grande tem sido a atenção nesta etapa da análise cinemática. O rastreamento dos pontos que definem o modelo biomecânico pode ser realizado de duas formas, através de um recurso automático (fornecido pela maioria dos softwares mais modernos de análise de movimento) e manualmente através da identificação dos pontos por um avaliador.

    O rastreamento automático para a digitalização dos dados utiliza recursos matemáticos do software de análise de movimento que trabalham com os contrastes entre o plano de fundo e os marcadores cutâneos para encontrar automaticamente o posicionamento destes marcadores. Este mesmo contraste, entre os marcadores e o plano de fundo, é utilizado no rastreamento manual dos dados, onde um avaliador realiza a identificação do posicionamento dos marcadores (e não o software). Diferença entre o rastreamento automático e manual é reportada por alguns autores (YUAN et al., 1997). Contudo, nenhum estudo procurou comparar a utilização do rastreamento manual e automático com marcadores de diferentes tamanhos em função de diferentes contrastes com o fundo em que estes são projetados. A comparação entre a utilização do rastreamento automático e manual dos processos que identificam o modelo biomecânico na análise cinemática pode fornecer indicativos entre a fidedignidade dos dados quanto a estes processos de digitalização.

    O objetivo deste estudo foi comparar a utilização do tracking de rastreamento automático e o tracking de rastreamento manual no processo de digitalização dos dados cinemáticos utilizando um software de análise de movimento específico.

Metodologia

Procedimentos de Construção dos Vídeos para a Análise

    Para a comparação entre o rastreamento automático e manual, foram criados quatro vídeos com quatro marcadores se deslocando linearmente. Os vídeos foram criados com quatro cores diferentes, fornecendo uma escala de contraste decrescente do preto ao cinza. Os marcadores foram feitos com a cor branca e com quatro tamanhos diferentes. Ver figura 01.

Figura 01 - Construção dos vídeos com marcadores de diferentes tamanhos e
planos de fundo com diferentes contrastes com os marcadores.

    A criação do vídeo foi realizada através de dois softwares: Microsoft PowerPoint (Microsoft ®) e CamStudio (eHelp Corporation ®). As cores de fundo e o tamanho dos marcadores foram construídos no software Power Point, posteriormente, com o auxílio de alguns recursos de animação deste software, foi realizado o deslocamento linear destes marcadores. Em seguida, foi utilizado o software CamStudio, que realiza a gravação do que está aparecendo na tela do computador, para filmar a animação construída (movimento linear dos marcadores). Ver figura 01.

Procedimento de Digitalização dos Dados

    Os dados foram digitalizados através de dois métodos de rastreamento dos marcadores: o rastreamento automático e manual. O rastreamento automático consiste numa ferramenta que a maioria dos softwares de análise de movimento possui para identificar o posicionamento do marcador para fornecer sua coordenada referente ao sistema de análise. Dois recursos são utilizados para a identificação dos pontos, recursos matemáticos realizados através da tendência do deslocamento (quando os primeiros pontos são manualmente identificados, os demais seguem a tendência da digitalização) e através dos contrastes dos marcadores com o plano de fundo onde este marcador se desloca. O rastreamento manual consiste na identificação dos marcadores através de um avaliador (manualmente), onde este realiza a identificação do centro do marcador através da visualização de seu posicionamento. Ver figura 02.

Figura 02 - Tracking de Rastreamento Automático para a Digitalização dos Dados.

Análise Estatística

    Os dados foram analisados através de estatística descritiva de médias e desvios-padrão. A comparação entre o tracking de rastreamento automático e manual, foi realizada através de uma análise de variância com dois fatores (ANOVA TWO WAY). Para identificar as diferenças entre os métodos de rastreamento e os tamanhos dos marcadores foi utilizado um teste de Tukey a cada dois frames do movimento. O nível de significância adotado foi de p<0,05.

Resultados da Digitalização Automática e Manual dos Vídeos

    Resultados similares foram encontrados para todas as condições analisadas. O deslocamento linear analisado em função dos vídeos com diferentes contrastes com os marcadores de quatro tamanhos diferentes não apresentou diferença significativa em função do processo de digitalização automática e manual (p>0,05). Os gráficos 01, 02, 03 e 04, demonstram os valores do deslocamento linear dos marcadores, com diferentes tamanhos e com diferentes contrastes com o plano de fundo, muito próximos, representados por uma reta sobreposta nos gráficos.

Gráfico 01 - Deslocamento Linear dos Marcadores (unidades de distância determinadas
pelo sistema de coordenada do software) em Função do Tempo (frames analisados
dos vídeos) no vídeo com plano de fundo preto.

Gráfico 02 - Deslocamento Linear dos Marcadores (unidades de distância determinadas pelo sistema de coordenada do software) em Função do Tempo (frames analisados dos vídeos) no vídeo com plano de fundo cinza escuro.

Gráfico 03 - Deslocamento Linear dos Marcadores (unidades de distância determinadas pelo
sistema de coordenada do software) em Função do Tempo
(frames analisados dos vídeos) no vídeo com plano de fundo cinza.

Gráfico 04 - Deslocamento Linear dos Marcadores (unidades de distância determinadas pelo sistema de
coordenada do software) em Função do Tempo (frames analisados dos vídeos)
no vídeo com plano de fundo preto.

Discussão dos Dados

    Não foram encontradas diferenças entre o tracking de rastreamento automático e manual dos dados. Desta forma, o tracking de rastreamento automático não parece ser influenciado pelo tamanho do marcador ou pelo contraste entre o plano de fundo e o marcador. Os recursos de tracking automático do software analisado demonstraram superar as condições de marcadores pequenos e com pouco contraste com o plano de fundo. Por conseguinte, tanto o processo de tracking por rastreamento manual dos dados (método mais utilizado nas análises cinemáticas), quanto o processo de tracking automático dos dados apresentam resultados similares e satisfatórios para a identificação dos marcadores.

    As vantagens e desvantagens encontradas entre os dois métodos de tracking automático e manual encontram-se expressas na tabela 01.

Tabela 01 - Resumo das Diferenças Entre o Tracking de Rastreamento Manual e Automático.

    Apesar dos resultados do presente estudo apontarem similaridades entre o métodos analisados de rastreamento dos dados, alguns cuidados devem ser tomados quando utilizado o método de tracking automático. No presente estudo, apenas foram analisadas condições de deslocamentos lineares dos marcadores, não foram criadas situações onde os marcadores realizassem uma trajetória com interseção em algum instante entre suas trajetórias (deslocamentos), como pode acontecer nas análises cinemáticas. Situações onde, por exemplo, um marcador colocado sobre o punho passa sobre a trajetória de um marcador colocado sobre o quadril (na análise da marcha), poderiam causar algumas fontes de erro no rastreamento da trajetória dos marcadores. As figuras 03 e 04 demonstram possíveis situações com trajetórias reais e trajetórias identificadas pelo método de tracking automático com e sem alguns recursos matemáticos (tendência) de correção na identificação dos marcadores.

Figura 03 - Erro na Identificação do Deslocamento dos Marcadores no Tracking de Rastreamento Automático Sem Recursos de Correção Matemáticos.

    Quando dois marcadores são sobrepostos, em função de um cruzamento em sua trajetória, sua trajetória real pode ser aferida (identificada) de forma diferente da condição real. Quando recursos matemáticos de rastreamento com através de tendência dos dados não são utilizados, trajetória dos marcadores pode ser trocada, pois o software não consegue distinguir um marcador de outro (ver exemplo da figura 03). Desta forma, a utilização de recursos que analise a tendência do deslocamento pode realizar a correção no rastreamento da trajetória do marcador nestas condições de interseção dos marcadores. Todavia, quando utilizado este recurso matemático em condições onde os marcadores realizam mudanças no deslocamento no instante de interseção (sobreposição) os dados aferidos podem ser rastreados de maneira errônea (como ilustrado na figura 04). Conseqüentemente, o recurso de tracking de rastreamento automático no processo de digitalização na cinemática pode gerar fontes de erro nos dados. Deve-se então atentar para a utilização correta destas ferramentas de tracking automático, assim como os recursos matemáticos para a identificação e rastreamento dos marcadores que representam os modelos biomecânicos de análise.

Figura 04 - Erro na Identificação do Deslocamento dos Marcadores no Tracking de Rastreamento Automático Com Recursos de Correção Matemáticos.

Conclusão

    Os métodos de tracking automático e manual apresentaram resultados similares nas condições de rastreamento do deslocamento linear de marcadores com tamanhos diferentes em planos de fundo que proporcionaram diferentes contrastes. Desta forma, o tracking de rastreamento automático demonstrou ser uma ferramenta que pode ser utilizada com segurança na análise cinemática nos processos de digitalização dos dados. Todavia, deve-se tomar cuidado com situações onde os marcadores podem ser sobrepostos, pois os recursos de identificação dos marcadores podem realizar uma identificação errada dos marcadores.

Bibliografia

• AMADIO, A.C. & SERRÃO, J.C. Biomecânica: trajetória e consolidação de uma disciplina acadêmica. Revista Paulista de Educação Física. vol.18, p.45-54, 2004.

• BALL, K.A. e PIERRYNOWSKI, M.R. Classification of Errors in Locating a Rigid Body. Journal of Biomechanics, vol. 29, nº 09, p. 1213-1217, 1996.

• HALL, S. Biomecânica Básica. Rio de Janeiro - RJ: Guanabara Koogan, 1991.

• HAY, J. The Biomechanics of Sports Techniques. Prentice-Hall; Englewoo Cliffs, 1978.

• KARAMANIDIS, K.; ARAMPATZIS, A.; BRÜGGEMANN, G.P. Symmetry and Reproducibility of kinematic Parameters During Various Running Techniques. Medicine & Science in Sports & Exercise, vol. 35, n.6, 1009-1016, 2003.

• LEES, A. An Optimised Film Analysis Method Based on Finite Difference Techniques. Journal of Human Movement Studies, vol. 6, p. 165-180, 1980.

• NAGAMO, A.; KOMURA, T.; HIMENO, R.; FUKASHIRO, S. Optimal Digital Filter Cutoff Frequency of Jumping Kinematics Evaluated Through Computer Simulation. International Journal of Sport and Health Science, vol. 01, no 01, p. 196-201, 2003.

• OKAZAKI, V. H. A.; RODACKI, A. L. F.; OKAZAKI, F. H. A. O Efeito da Freqüência da Amostragem e da Intensidade do Filtro na Análise Cinemática. In: XVI Simpósio de Educação Física e Desportos do Sul do Brasil, Ponta-Grossa - PR, p. 127-133, 2004-a.

• OKAZAKI, V. H. A.; RODACKI, A. L. F.; LOPES, R. F.; KELLER, B.; SILVA, L. H. M.; MADRIGAL, E. M. F. S. Relação da Freqüência de Amostragem e da Freqüência de Corte no Tratamento dos Dados na Cinemática. In. II FÓRUM BRASILEIRO DE EDUCAÇÃO FÍSICA E CIÊNCIAS DO ESPORTE, Viçosa-MG, Revista Mineira de Educação Física, vol. 12, nº 02, p. 482, 2004-b.

• OKAZAKI, V.H.A. e RODACKI, A.L.F. Relação da Freqüência de Amostragem e a Intensidade do Filtro no Tratamento dos Dados na Cinemática. Semana de Pesquisa e Extensão - UFPR. Realizado em Curitiba entre 31 de maio a 3 de junho de 2004-c.

• RAU, G.; DISSELHORST-KLUG, C.; SCHMIDT, R. Movement Biomechanics Goes Upwards: From the Leg to the Arm. Journal of Biomechanics, 33, 1207-1216, 2000.

• YUAN, X.; RYD, L.; BLANKEVOORT, L. Error Propagation For Relative Motion Determined From Marker Positions. Journal of Biomechanics, vol. 30, no 09, p. 989-992, 1997.

	http://www.efdeportes.com/ · FreeFind
revista digital · Año 10 · N° 91 | Buenos Aires, Diciembre 2005   © 1997-2005 Derechos reservados