基于临床的三维步态分析方法评价步态障碍
March 4th, 2018
在本研究中, 本文提出了一种三维的基于临床的步态分析方法, 旨在在康复门诊进行。该方法由简化的测量方法和直观的数字组成, 有助于临床医生对结果的理解。
该方法的总体目标是通过使用三维运动分析来简化日常康复步态模式的客观测量。该方法可诊断步态康复的进展情况，尤其适用于中风、脊髓损伤或髋部骨折等疾病引起的步态障碍。这种技术的主要优点是这种方法对连接友好。
它使用简单的测量程序，并具有直观的数据显示功能。演示该程序的是我们医院的物理治疗师 Junya Yamada。他是我们步态分析实验室的首席技术员。
在准备拍摄对象之前，请确保已根据制造商的说明校准成像设备。该协议利用了简化的基于视频的运动分析系统。据说它可以在 60 赫兹的频率下采集样本，并且不像标准 3D GA 系统那样昂贵。
受试者应穿着舒适的紧身紧身裤，以便将彩色传感器轻松连接到皮肤附近。成像设备检测到的标记直径为 30 毫米，需要特定放置。首先，在两个肩峰上放置标记。
然后，在脚踝的外踝上放置标记。接下来，将标记物放在脚的第五跖骨头上。接下来将标记放在膝盖上，特别是沿着股骨每个外上髁的前后径的中线。
然后在髂前上棘和大转子之间的两个髋关节上放置标记，大约距大转子的三分之一。然后将最后需要的标记放在髂嵴上，沿着髂嵴的垂直线穿过臀部。对于测量，让受试者沿着跑步机行走，同时摄像头记录标记的运动。
以保守的速度启动跑步机，大约是受试者预期步行速度的 70%。然后逐渐提高速度，让受试者报告跑步机何时感觉像在以正常的步行速度移动。现在，使用相机进行 20 秒的记录以进行测量。
每个测试的跑步机速度只需要第 22 次记录。如果测试了几种步态速度，请在测试之间让受试者休息一分钟。对于分析，首先计算时间距离参数。
足部接触和足部提升数据由系统根据脚趾和脚踝标记轨迹自动计算。为避免步数检测错误，请让两名经验丰富的物理治疗师验证计时的准确性。并修复自动数据收集中的任何错误。
各种参数的计算可以在步态分析软件或电子表格中完成。接下来，创建物流概览图或 LOP。LOP 显示主要关节上的标记关节轨迹。
该数据描述了受试者的整体步态模式。要开始 LOP 计算，首先确定虚拟重心。为每个体段提供一组标准化值，构建线段，并使用线段的中心作为虚拟重心。
接下来计算水平面、矢状面和冠状面的运动。在每个标记处，提取每个步态周期的三个分量的原始数据。接下来，将数据调整到水平面上的虚拟重心，以抵消被试在跑步机上行走时的水平位移。
然后按步态周期对这些值进行标准化，并计算整个步态周期的平均值。现在，使用步态分析软件或通过构建一个涵盖电子表格中所有标记运动范围的散点图来绘制 LOP。使用 10 个标记的坐标轨迹和虚拟重心。
所描述的程序用于评估偏瘫步态和健康对照的中风患者。在中风患者完整步态模式的 LOP 中，可以观察到典型的步态模式，例如回旋、髋部抬高和躯干外侧运动。然后使用雷达图分析这种步态模式。
环行和髋关节抬高的标准化评分较高，表明卒中患者的这些运动远大于健康受试者的标准。最后，评估脚趾清除策略。在健康受试者中，脚趾清除通常是通过肢体缩短来实现的，而中风患者主要通过骨盆倾斜和拱顶等代偿运动来实现脚趾清除。
自开发以来，该技术已帮助康复医学领域的患者探索步态障碍的机制和治疗干预。
概述
本研究提出了一种适用于康复诊所的临床友好三维步态分析方法。该方法简化了步态模式的测量，并提供直观的图形，以增强临床医生对结果的理解。
关键研究组成部分
科学领域
- 神经科学
- 康复
- 步态分析
背景
- 步态障碍可能由中风、脊髓损伤或髋部骨折等情况引起。
- 传统的步态分析方法可能复杂且昂贵。
- 需要简化的技术，以便在临床环境中使用。
- 本研究旨在通过创新的方法来应对这些挑战。
研究目的
- 简化日常康复中步态模式的客观测量。
- 提供一种易于理解和实施的临床方法。
- 增强步态康复进展的诊断和监测。
使用的方法
- 采用了简化的基于视频的运动分析系统。
- 在受试者特定的解剖标志处放置标记。
- 受试者在跑步机上行走，同时记录他们的运动。
- 分析数据以计算步态参数并可视化步态模式。
主要结果
- 该方法成功识别了中风患者的典型步态模式。
- 与健康对照组相比，中风患者的环行和髋部抬高标准化评分较高。
- 健康受试者和中风患者的脚趾离地策略存在显著差异。
- 该技术在探索步态障碍和治疗干预方面已证明有益。
结论
- 这种步态分析方法对康复环境中的临床医生有效。
- 它为步态障碍的机制提供了宝贵的见解。
- 该方法可以促进患者更好的治疗干预。
常见问题
Executive Industry Relevance
Three-dimensional gait analysis (3DGA) offers objective, quantitative assessment of gait disorders, supporting mechanistic de-risking and target validation in neuromuscular and rehabilitation research. The clinician-oriented 3DGA method streamlines data acquisition and interpretation, enabling reproducible, standardized outputs that can inform early discovery and translational studies. Its rapid, intuitive workflow positions it as a scalable tool for portfolio triage and cross-functional R&D integration.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables objective quantification of gait abnormalities for hypothesis-driven target validation.
- Supports mechanistic de-risking by distinguishing compensatory from primary movement deficits.
- Facilitates functional assessment of candidate interventions in disease-relevant systems.
- Provides standardized indices for comparative analysis across preclinical and clinical models.
Screening & Assay Development
- Delivers reproducible, quantitative gait metrics suitable for assay development and screening workflows.
- Streamlines preparation and measurement, reducing operational barriers to high-throughput studies.
- Enables rapid, standardized data collection for reliable compound or intervention evaluation.
- Supports platform reuse through intuitive data visualization and minimal marker sets.
Translational & Preclinical Research
- Aligns gait pattern indices with clinical endpoints for translational biomarker development.
- Enables continuity from discovery through preclinical validation in movement disorder models.
- Supports risk-adjusted advancement decisions by providing mechanistic insight into therapeutic effects.
- Facilitates cross-study comparability through standardized, clinician-relevant outputs.
Pipeline & Workflow Integration
This clinician-friendly 3DGA method integrates into the discovery-to-preclinical continuum, enabling rapid hypothesis testing, functional screening, and translational research in neuromuscular and rehabilitation pipelines.
- Discovery Biology: Supports objective assessment of movement phenotypes and pathway clarification.
- Screening: Provides reproducible, quantitative gait metrics for assay readiness and scalability.
- Analytics: Generates standardized indices and visualizations for robust cross-condition comparisons.
- Translational Research: Aligns gait metrics with clinical relevance for biomarker continuity.
- Enterprise Reuse: Offers a scalable, intuitive platform adaptable across disease models and intervention types.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Enhances predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in gait disorder research.
- Operational Value: Improves standardization, reproducibility, and throughput in movement analysis workflows.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions and optimizes resource allocation through objective, actionable data.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization and cross-functional collaboration in neuromuscular R&D.
Implementation Considerations
- Requires expertise in motion analysis and clinical gait evaluation.
- Needs access to video-based motion capture systems and analytical software.
- Demands cross-team standardization for marker placement and data interpretation.
- Adaptable to various disease models with minimal protocol modifications.
- Limited by the need for treadmill access and subject compliance during measurement.
