用3D 运动捕捉对无上肢损伤患者饮酒任务的运动学分析
March 28th, 2018
本协议描述了一种客观的方法来评估上肢运动性能和感觉运动功能, 用于中风和健康控制的个体。给出了三维运动捕获的标准测试程序、运动学分析和结果变量。
这种动作捕捉方法的总体目标是提供一种客观的方法来评估中风个体和健康对照者上肢的运动表现质量和感觉运动功能。这种方法可以帮助回答神经康复领域的关键问题，例如中风如何影响上肢运动和恢复，以及如何使用这些信息来选择有效的治疗方法。这种技术的主要优点是可以详细量化使用传统临床量表时可能无法检测到的特定运动缺陷和恢复。
今天协助我们演示该程序的是 Ulla-Britt Bergstrom，她是一名在 Sahlgrenska 大学医院神经康复诊所工作的职业治疗师。要设置动作捕捉系统，请将四个摄像头安装在距离测量区域约 1 至 3 米的墙壁上，高度为 1.5 至 2.5 米，面向测量区域。将一台摄像机安装在测量区域正上方的天花板上。
将其中一台相机放在天花板上，并在整个测量区域上保持视角，这对于数据收集至关重要。这导致了几乎 100% 成功的数据收集。启动摄像头系统。
接下来，将 L 形校准框架放在桌子上，短轴与桌子边缘对齐，长轴指向前方。然后，在数据采集软件中打开 3-D 跟踪。通过选择 Capture 开始校准，然后选择 calibrate。
输入 30 秒的校准时间，然后单击 Ok。在椅子和桌子上方的整个测量区域内向各个方向移动棒，以确保所有五个摄像头都能以尽可能多的方向捕获棒。接受低于 0.5 毫米的校准残差。
现在，引导受试者穿着无袖上衣，坐在高度可调的椅子上，背部靠在椅子的靠背上。上臂应处于中立内收位置。将手臂放在桌子上，并将手腕与桌子边缘对齐。
膝盖、臀部和肘部的角度应约为 90 度。接下来，将带有双胶带的逆向反射无源标记物放在被测手、手腕、肘部、左右肩、胸部和前额的骨骼标志上。之后，在杯子上放置两个标记。
在此过程中，将一个装有 100 毫升水的硬塑料杯放在距离桌子边缘 30 厘米处，放在受试者中线。让受试者以舒适的、自定进度的速度完成饮水任务，伸手抓住杯子。第二，将杯子从桌子上举向她的嘴。
三，啜饮。第四，将杯子放回桌子上，在一条标记线后面。第五，将手放在桌子边缘，回到初始位置。
鼓励患者尽可能自然地完成任务很重要，因此，只有三个中间试验将用于运动学的计算，以确保患者熟悉测试。确保受试者理解说明，并且可以用受影响较小的手臂舒适地够到杯子，而不会向前倾斜。在每次录制之前，请确保开始位置正确，并要求拍摄对象做好准备。
通过选择 start capture 开始捕获，并给出口头指示以告诉她开始。当主题完成任务后，通过选择 stop 停止录制。记录 5 次试验，每次试验之间有短暂的暂停，从受影响较小的组开始。
检查每个已识别标记的数据采集是否达到 95% 到 100%。当检测到不完整的数据时，在发现问题并调整坐姿或标记位置后进行额外的试验，以确保标记的完全可见，以便获得至少三次成功的试验。该图显示了执行饮水任务的健康对照的代表性速度曲线。
在每个运动阶段都可以看到一个平滑的钟形速度曲线，有一个主要峰值，这在正常运动中是典型的。相反，该图显示，中度冲程个体的速度曲线显示，随着速度峰值数量的增加，曲线不太平滑。此外，每个运动阶段的峰值速度较低，总运动时间较长。
这是实时记录的健康对照执行的饮水任务的动画。显示头部、躯干、左臂和饮杯上的两个标记，以及运动轨迹。这是带有笔触的个体的相同动画。
请注意，在饮酒任务期间，运动轨迹不太平稳，而躯干的向前运动增加。这是由具有更严重运动障碍的个体执行相同任务的一个例子。这个人也有痉挛。
可见的子运动表示重复的加速和减速，表明运动的平滑度不足。一旦掌握，任何没有特定技术资格的训练有素的专业人员都可以在 10 到 15 分钟内完成这项技术。但是，需要技术专业知识来创建和开发数据分析程序。
该程序与临床研究特别相关，因为设置简单，可以直接采集数据并分析生态有效的任务。使用这种方法，我们获得了有效、可靠和响应迅速的运动学，这些运动学量化了中风患者运动分析的关键要素。经过开发，这种方法为神经康复领域的研究人员铺平了道路，以探索一般的上肢运动学，特别是探索有目的的任务，例如用玻璃杯喝水。
在中风患者的饮酒任务中确定的关键变量，例如运动时间、平滑度、肘部角度、速度和代偿性躯干位移，也被认为是其他任务中风的核心。观看此视频后，您应该对如何使用光学动作捕捉系统设置和执行简单且临床上可行的上肢任务运动学分析有一个很好的了解。
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概述
本协议概述了一种运动捕捉方法，旨在客观评估中风患者和健康对照组的上肢运动表现和感觉运动功能。通过对标准化饮水任务的运动学分析，该协议试图量化传统临床方法可能忽视的运动缺陷。
关键研究组成部分
科学领域
- 神经科学
- 康复
- 运动控制
背景
- 中风可能会显著损害上肢运动。
- 传统评估可能无法完全捕捉运动缺陷。
- 运动学分析提供详细的运动量化。
- 这种方法可以为神经康复的治疗策略提供信息。
研究目的
- 建立一种可靠的方法来评估中风患者的运动表现。
- 探索中风如何影响上肢运动和恢复。
- 促进有效康复治疗的选择。
使用的方法
- 主要平台是运动捕捉系统。
- 研究涉及中风患者和健康对照组执行标准化饮水任务。
- 详细的设置确保了准确的校准和成功的数据收集。
- 关键步骤包括主体定位和用于运动学分析的标记放置。
- 该程序允许在短时间内可靠地获取数据。
主要结果
- 在健康对照组和中风个体之间观察到速度曲线的差异。
- 中风患者的运动平滑度和速度受到显著影响。
- 这种方法为理解运动缺陷和恢复提供了有效的测量。
- 结果突出了功能任务中的关键变量，如运动时间和平滑度。
结论
- 该研究展示了一种有效的方法来评估中风后的运动功能。
- 这种技术推进了对中风康复运动学的理解。
- 该方法的影响延伸到通过详细描述个体运动缺陷来改善治疗策略。
常见问题
Executive Industry Relevance
Objective quantification of upper extremity movement deficits supports target validation in neurorehabilitation by providing measurable endpoints for therapeutic intervention. Kinematic analysis of functional tasks like drinking enables mechanistic de-risking of rehabilitation strategies through sensitive, repeatable biomarkers of motor recovery. This approach enhances predictive confidence in early-stage discovery by linking sensorimotor function to clinically meaningful outcomes.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Quantifies movement performance deficits to interrogate therapeutic hypotheses in neural repair pathways.
- Operational Value: Provides objective, sensor-based endpoints that reduce reliance on subjective clinical scales.
- Strategic Value: Enables biological de-risking by identifying measurable biomarkers of motor impairment and recovery.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Standardized drinking task establishes a reproducible functional assay for upper extremity motor function.
- Operational Value: Automated Matlab analysis ensures high-throughput, consistent processing of kinematic datasets.
- Strategic Value: Supports assay readiness for screening compounds or biologics targeting motor recovery pathways.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Movement time, smoothness, and joint angles serve as translational biomarkers aligned with clinical stroke assessments.
- Operational Value: Enables continuity from discovery to preclinical validation using ecologically valid, naturalistic tasks.
- Strategic Value: Informs risk-adjusted advancement decisions by quantifying sensorimotor recovery with high sensitivity to change.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into discovery biology by enabling hypothesis testing of neuroregenerative or neuroprotective compounds through quantifiable motor outcomes.
- Discovery Biology: Supports pathway clarification by linking kinematic variables to specific neural circuits involved in motor control.
- Screening: Delivers quantitative outputs such as peak velocity and movement units for reliable compound evaluation.
- Analytics: Provides temporal and spatial kinematics that allow cross-condition comparison of motor performance.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity through validated, responsive kinematic variables sensitive to rehabilitation interventions.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable kinematic analysis platform applicable across multiple upper extremity tasks and disease models.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Reduces mechanistic ambiguity by capturing detailed movement deficits invisible to traditional scales.
- Operational Value: Ensures standardization and reproducibility through fixed marker placement and automated data processing.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by delivering sensitive, quantifiable biomarkers of therapeutic efficacy.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of neurorehabilitation candidates based on objective motor recovery data.
Implementation Considerations
- Requires expertise in motion capture systems, marker placement, and kinematic data analysis.
- Dependent on optoelectronic camera systems and calibrated 3D tracking infrastructure.
- Necessitates cross-team standardization for consistent subject positioning and task execution across sites.
- Involves adaptation considerations for varying levels of motor impairment and compensatory movement strategies.
- Limited by the need for technical expertise to develop and maintain custom analysis software despite simple data acquisition.
