Name: Mesurer la cinématique des mouvements de la vie quotidienne avec les systèmes de Capture de mouvement en réalité virtuelle (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-04-05T14:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 45 s
Description: Découvrez l'analyse cinématique des mouvements quotidiens par capture de mouvement en réalité virtuelle. Cette méthode quantifie trajectoire, distance et temps pour évaluer les fonctions cognitives et diagnostiquer précocement la démence.

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K.S. et A.L. contribuent également. Cette recherche a été financée par le programme de recherche sciences fondamentales grâce à la Fondation de la recherche nationale de Corée (NRF) financé par le ministère de la Science, TIC & avenir planification (FRO-2016R1D1A1B03931389).

Toutes les procédures expérimentales décrites ici ont été approuvées par le Conseil institutionnel revue de l’Université de Hanyang, selon la déclaration d’Helsinki (HYI-15-029-2). 6 témoins sains (4 mâles et 2 femelles) et 6 patients MCI (3 mâles et 3 femelles) ont été recrutés dans un centre médical tertiaire, Hanyang University Hospital.
1. recruter des Participants
<ol><li>Recruter les patients MCI (c.-à-d., des capacités IADL avec facultés affaiblies) et les témoins sains (c.-à-d., capacités normales de IADL) âgés de 70 à 80 ans.</li>
	<li>Avec l’aide d’un neurologue avec plus de 10 ans d’expérience clinique, examen des antécédents médicaux du patient et exclure les patients ayant des antécédents de maladies neurologiques et psychiatriques ou une chirurgie du cerveau. Remarque : Utilisez les tests neuropsychologiques suivants : Mini Mental State examen-démence dépistage, Korean activités instrumentales de la vie courante, gratuit et sélectif de Cued rappelant Test, Digit Span Test-avant/arrière, Trail Making Test-A/B13 , ainsi que les critères d’Albert et al. 14 pour diagnostiquer la MCI.</li>
</ol>2. Installez le logiciel VR et de connecter des ordinateurs
<ol><li>Installation du matériel dans la salle dédiée semblable à la Figure 1. Effectuer ce protocole dans un environnement virtuel immersif taille chambre (4 x 2,5 x 2,5 m3) contenant 4 ordinateurs, 4 stéréoscopique tridimensionnel (3D) projecteurs et 8 caméras de suivi de mouvement pour suivre la position et l’orientation de la main dominante et tête pendant les deux tâches IADL. Remarque : Les technologies VR utilisées dans cet article sont matériel informatique et logiciels qui offrent des expériences 3D immersives et interactives, par lequel des événements et objets réalistes peuvent être présentés dans un environnement virtuel. Les détails du matériel et du logiciel sont décrites dans la Table des matières.</li>
	<li>S’assurer que tous les ordinateurs sont équipés avec les logiciels nécessaires (package redistribuable Visual Studio 2012 (x86), DirectX et MiddleVR ou équivalent). Pour MiddleVR, c'est-à-dire, les logiciels middleware, consultez le site15 pour obtenir les dernières versions des bibliothèques pour les périphériques d’entrée, stéréoscopie, clusters et les interactions.</li>
	<li>Connecter des ordinateurs à des projecteurs 3D stéréoscopiques. Paramètres graphiques sont résolution de 1920 x 1080 pixels.</li>
	<li>Créer un groupe résidentiel au 10 Windows pour connecter les 4 ordinateurs à un réseau domestique. Sur l’ordinateur principal, créez un dossier et de le partager avec d’autres ordinateurs du groupe résidentiel.</li>
	<li>Sur l’ordinateur principal, lancez le logiciel middleware. Cliquez sur le bouton « Cluster ». Définissez l’ordinateur principal comme un serveur et d’autres ordinateurs en tant que clients. Cela va synchroniser l’état de tous les périphériques. Cliquez sur le bouton « 3D noeuds ». Spécifiez la position, l’orientation et la taille de l’écran de l’environnement virtuel.</li>
	<li>Remplissez les paramètres basés sur le site Internet15 et enregistrez le fichier de configuration.</li>
</ol>3. mettre en place des systèmes de Capture de mouvement dans un environnement virtuel
<ol><li>Monter 8 caméras de suivi de mouvement dans un environnement virtuel pour couvrir entièrement le volume de capture. Fixez solidement caméras afin qu’elles restent stationnaires pendant la capture. S’assurer que les objets dans un environnement virtuel sera visibles au moins 2 caméras en tout temps.</li>
	<li>Installer le logiciel de traqueur mobile, c'est-à-dire, logiciel de capture de mouvement, sur l’ordinateur principal à l’aide de l’installation manuelle16. Se connecter à l’ordinateur principal avec les systèmes de capture de mouvement avec des câbles Ethernet de catégorie 6.</li>
	<li>Calibrer les systèmes de capture de mouvement avec les étapes suivantes, comme indiqué dans le manuel du logiciel16.<ol>
<li>Retirez toutes les réflexions superflues ou marqueurs inutiles du volume de capture.</li>
		<li>Cliquez sur le bouton « Masque Visible » pour masquer les reflets indésirables ou brouillage ambiant.</li>
		<li>Cliquez sur le bouton « Start Wanding ». Utilisez la baguette de calibration pour recueillir des images de l’échantillon afin de calculer les positions respectives et les orientations dans l’espace 3D.</li>
		<li>Cliquez sur le bouton « Calculer » pour étalonner le système en utilisant des échantillons recueillis.</li>
		<li>Vérifier les résultats de l’étalonnage (en ordre du pire au meilleur) : pauvres, Fair, bon, grand, Excellent et exceptionnel. Si le résultat est meilleur que grand, cliquez sur le bouton « Appliquer ». Si ce n’est pas le cas, cliquez sur le bouton « Annuler » et répétez le processus wanding.</li>
		<li>Placer le carré de calibrage à l’intérieur de l’espace 3D où vous voulez l’origine seront placés. Cliquez sur le bouton « Définir le plan de masse » pour établir un système de coordonnées 3D chenilles origine.</li>
		<li>Sélectionnez marqueurs réfléchissants associés pour la main dominante et la tête. Cliquez sur le bouton « Corps rigide » et puis cliquez sur le bouton « Créer de marqueurs sélectionnés ».</li>
	</ol>
</li>
	<li>Sur la motion capture logiciel, ouvrez le menu « Streaming ». Vérifiez que le numéro de port répertorié est 3883, puis sélectionnez la case « Diffuser les données de trame » dans la catégorie « VRPN Streaming Engine ». Cliquez sur « Ctrl » + « S » pour enregistrer le fichier de calibration.</li>
	<li>Sur l’ordinateur principal, lancez le logiciel middleware. Cliquez sur le bouton « Périphériques ». Ajouter un Tracker VRPN afin d’obtenir des données de suivi du système de capture de mouvement et puis enregistrez le fichier de configuration.</li>
</ol>4. préparer un environnement virtuel à utiliser
<ol><li>Supprimer tous les objets réfléchissants(p. ex., montres, bagues, boucles d’oreilles, métaux, etc.) de l’environnement virtuel.</li>
	<li>Allumez les ordinateurs, les projecteurs 3D stéréoscopiques et systèmes de capture de mouvement (360 images par seconde).</li>
	<li>Une fois les 4 ordinateurs sont en cours d’exécution, lancez le logiciel VRDaemon. Par exemple, double-cliquez sur « VRDaemon.exe » situé dans « C:\Program Files (x86) \MiddleVR\bin. »</li>
	<li>Sur l’ordinateur principal, lancez le logiciel de capture de mouvement. Cliquez sur le bouton menu principal intitulé « Ouvrir un projet existant. » Chargez le fichier de calibration de caméra.</li>
	<li>Sur l’ordinateur principal, lancez le logiciel middleware. Cliquez sur le bouton « Simulations ». Charger les fichiers appropriés de la simulation et la configuration d’un dossier partagé.</li>
	<li>Sur le logiciel middleware, appuyez sur le bouton « Exécuter » pour exécuter une application virtuelle immersive avec les fichiers sélectionnés de la simulation et la configuration.</li>
</ol>5. familiariser le Participant avec l’environnement virtuel
<ol><li>Fournir le participant à des lunettes stéréoscopiques, pesant environ 50 g. La fréquence d’affichage des lunettes stéréoscopiques est 192 Hz. veiller à ce que les lunettes stéréoscopiques sont confortablement placés au-dessus des yeux et des oreilles ; Voir la Figure 2 a.</li>
	<li>Fixez les marqueurs réfléchissants pesant moins de 1 g à la main dominante du participant et la tête. Veillez à serrer les marqueurs réfléchissants ; Voir la Figure 2 b. Informer les participants qu’ils peuvent se déplacer librement ou faire pivoter dans l’environnement virtuel à l’aide de mouvements de la tête et pouvez cliquer sur des objets virtuels avec la main dominante. Une main virtuelle s’affiche dans l’environnement virtuel pour imiter la position d’index du participant ; Voir la Figure 3.</li>
	<li>Demander aux participants de se déplacer librement (c'est-à-dire, se lever, s’asseoir, allez à gauche et tournez à droite) dans l’environnement virtuel pendant 5 min à se familiariser avec l’environnement de VR. Puis demander au participant de cliquer sur les boutons virtuels pendant 5 min afin de se familiariser avec la façon d’interagir avec des objets virtuels avec la main dominante. Offrir une autre session de formation de 10 min si le participant demande à un.</li>
	<li>Vérifier si le participant est insensible aux maladie VR avec un simulateur maladie questionnaire17. ATTENTION : Le suivi sur l’affichage stéréoscopique de mouvement synchronisé peut causer la maladie VR, ce qui peut entraîner des malaises, maux de tête, sensibilisation de l’estomac, nausées, vomissements, pâleur, transpiration, fatigue, somnolence, désorientation et apathie. Si le participant se plaint de la fatigue ou le score de maladie de simulateur est trop élevé, arrêter le protocole.</li>
</ol>6. effectuer « tâche 1 : retirer de l’argent »
ATTENTION : Contrebalancer les séquences de tâche 1 et 2 de la tâche pour supprimer l’effet rémanent.
<ol><li>Expliquer au participant les détails de la tâche et fournir les 8 mesures pour achever la tâche dans l’environnement virtuel. Les étapes sont (1) insérer la carte dans le distributeur, (2) sélectionnez le menu « retirer », (3) sélectionnez le montant à retirer, (4), sélectionnez le type de projet de loi, (5) Entrez le code PIN (numéro d’identification personnel), (6), sélectionnez l’option de réception, (7) Retirez la carte et (8) prennent l’argent de l’ATM (voir Figure 4).</li>
	<li>Sur l’ordinateur principal, lancez le logiciel middleware. Sous l’onglet « Simulations », sélectionnez un fichier de simulation pour la tâche 1 et un fichier de configuration. Appuyez sur le bouton « Exécuter » ; « Tâche 1 : retirer de l’argent » se déroulera dans l’environnement virtuel. Remarque : Pour le fichier de tâche 1, voir la pièce jointe « Tâche 1 retirer Money.zip » dans le dossier supplémentaire de 1. Notez que la tâche virtuelle a été développée avec le moteur 3D de l’unité.</li>
	<li>Si la « tâche 1 : retirer de l’argent » s’exécute dans l’environnement virtuel, demander au participant d’effectuer comme suit : « s’il vous plaît retirer 70 000 KRW (équivalent à environ 60 USD) de l’ATM pour faire du shopping. Sélectionnez deux différents types de notes, une note KRW 50 000 50 000 KRW et deux 10 000 KRW notes pour 20 000 KRW. Le mot de passe pour votre transaction est publiée aujourd'hui. Par exemple, si l’expérience est réalisée sur le 11 novembre, la goupille est 1111. S’il vous plaît garder le reçu pour plus de renseignements. »</li>
	<li>Une fois la tâche terminée, vérifiez les données cinématiques enregistrées dans des fichiers CSV (valeurs séparées par des virgules) pour une analyse plus approfondie d’un dossier partagé. Remarque : L’utilisation des systèmes de capture de mouvement, au cours de « tâche 1 : retirer de l’argent » enregistrer la position et l’orientation de la main dominante lorsqu’il effectue une tâche avec une fréquence d’enregistrement de 1 ms.</li>
	<li>Donne environ 5 min pause au participant avant de commencer « tâche 2 : prenez le bus. »</li>
</ol>7. effectuer la « tâche 2 : prenez le bus »
<ol><li>Expliquer au participant les détails de la tâche et de fournir des instructions sur la façon de remplir « tâche 2 : prenez le bus » comme suit : « s’il vous plaît attendre à l’arrêt de bus et prendre le bus de la cible. L’information d’autobus cible se verront à l’écran VR par un numéro de ligne, couleur et de destination. Quand l’autobus cible arrive, n’oubliez pas de marcher hors de l’arrêt de bus et à la porte de l’autobus de la cible. 8 bus de cibles différents seront aléatoirement générés et présentés. » Voir la Figure 5.</li>
	<li>Sur l’ordinateur principal, lancez le logiciel middleware. Sous l’onglet « Simulations », sélectionnez un fichier de simulation pour la tâche 2 et un fichier de configuration. Appuyez sur le bouton « Exécuter », puis « tâche 2 : prenez le bus » se déroulera dans l’environnement virtuel. Remarque : Pour le fichier de tâche 2, voir la pièce jointe « Tâche 2 prendre un Bus.zip » dans les 2 fichier supplémentaire. Notez que la tâche virtuelle a été développée avec le moteur 3D de l’unité.</li>
	<li>Si la « tâche 2 : prenez le bus » s’exécute dans l’environnement virtuel, demandez aux participants d’attendre à l’arrêt de bus. Cliquez sur la touche « Espace » du clavier pour faire les autobus arrivent à l’arrêt de bus.</li>
	<li>Une fois que la tâche est terminée, vérifiez les données cinématiques enregistrées dans des fichiers CSV pour une analyse plus approfondie d’un dossier partagé. Remarque : L’utilisation des systèmes de capture de mouvement, au cours de « tâche 2 : prendre le bus « enregistrer la position et l’orientation de la tête lorsqu’il procède à la tâche avec une fréquence d’enregistrement de 1 ms.</li>
	<li>Le protocole est terminé. Aider le participant à enlever les lunettes stéréoscopiques et détacher les marqueurs réfléchissants de la main dominante et la tête.</li>
</ol>

<ol><li>Reppermund, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Impairment+in+instrumental+activities+of+daily+living+with+high+cognitive+demand+is+an+early+marker+of+mild+cognitive+impairment%3A+the+Sydney+Memory+and+Ageing+Study%5BTitle%5D)+AND+%22Psychol.+Med%22%5BJournal%5D)">Impairment in instrumental activities of daily living with high cognitive demand is an early marker of mild cognitive impairment: the Sydney Memory and Ageing Study.</a> Psychol. Med. 43 (11), 2437-2445 (2013).</li>
<li>Graf, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Lawton+instrumental+activities+of+daily+living+scale%5BTitle%5D)+AND+%22Am.+J.+Nurs%22%5BJournal%5D)">The Lawton instrumental activities of daily living scale.</a> Am. J. Nurs. 108 (4), 52-62 (2008).</li>
<li>Gold, D. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+examination+of+instrumental+activities+of+daily+living+assessment+in+older+adults+and+mild+cognitive+impairment%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Clin.+Exp.+Neuropsychol%22%5BJournal%5D)">An examination of instrumental activities of daily living assessment in older adults and mild cognitive impairment.</a> J. Clin. Exp. Neuropsychol. 34 (1), 11-34 (2012).</li>
<li>Jekel, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mild+cognitive+impairment+and+deficits+in+instrumental+activities+of+daily+living%3A+a+systematic+review%5BTitle%5D)+AND+%22Alzheimers.+Res.+Ther%22%5BJournal%5D)">Mild cognitive impairment and deficits in instrumental activities of daily living: a systematic review.</a> Alzheimers. Res. Ther. 7 (1), 17(2015).</li>
<li>Suchy, Y., Kraybill, M. L., Franchow, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Instrumental+activities+of+daily+living+among+community-dwelling+older+adults%3A+discrepancies+between+self-report+and+performance+are+mediated+by+cognitive+reserve%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Clin.+Exp.+Neuropsychol%22%5BJournal%5D)">Instrumental activities of daily living among community-dwelling older adults: discrepancies between self-report and performance are mediated by cognitive reserve.</a> J. Clin. Exp. Neuropsychol. 33 (1), 92-100 (2011).</li>
<li>Desai, A. K., Grossberg, G. T., Sheth, D. N. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15521790">Activities of Daily Living in patients with Dementia.</a> CNS drugs. 18 (13), 853-875 (2004).</li>
<li>Ma, M., Jain, L. C., Anderson, P. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aMa%2C+M+%22Virtual%2C+augmented+reality+and+serious+games+for+healthcare+1%22">Virtual, augmented reality and serious games for healthcare 1</a>. 68, Springer Science & Business Pubs. Berlin. (2014).</li>
<li>Allain, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Detecting+everyday+action+deficits+in+Alzheimer%27s+disease+using+a+nonimmersive+virtual+reality+kitchen%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Int.+Neuropsychol.+Soc%22%5BJournal%5D)">Detecting everyday action deficits in Alzheimer's disease using a nonimmersive virtual reality kitchen.</a> J. Int. Neuropsychol. Soc. 20 (5), 468-477 (2014).</li>
<li>Klinger, E., et al. <a target="_blank" href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1959031813000183">AGATHE: A tool for personalized rehabilitation of cognitive functions based on simulated activities of daily living.</a> IRBM. 34 (2), 113-118 (2013).</li>
<li>White, D., Burdick, K., Fulk, G., Searleman, J., Carroll, J. <a target="_blank" href="http://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/1626702/">A virtual reality application for stroke patient rehabilitation.</a> ICMA. 2, 1081-1086 (2005).</li>
<li>Dimbwadyo-Terrer, I., et al. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/article/10.1007/s10055-015-0276-2">Activities of daily living assessment in spinal cord injury using the virtual reality system Toyra: functional and kinematic correlations.</a> Virtual Real. 20 (1), 17-26 (2016).</li>
<li>Preische, O., Heymann, P., Elbing, U., Laske, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Diagnostic+value+of+a+tablet-based+drawing+task+for+discrimination+of+patients+in+the+early+course+of+Alzheimer%27s+disease+from+healthy+individuals%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Alzheimers.+Dis%22%5BJournal%5D)">Diagnostic value of a tablet-based drawing task for discrimination of patients in the early course of Alzheimer's disease from healthy individuals.</a> J. Alzheimers. Dis. 55 (4), 1463-1469 (2017).</li>
<li>Seo, K., Kim, J. K., Oh, D. H., Ryu, H., Choi, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Virtual+daily+living+test+to+screen+for+mild+cognitive+impairment+using+kinematic+movement+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22PLOS+ONE%22%5BJournal%5D)">Virtual daily living test to screen for mild cognitive impairment using kinematic movement analysis.</a> PLOS ONE. 12 (7), e0181883(2017).</li>
<li>Albert, M. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+diagnosis+of+mild+cognitive+impairment+due+to+Alzheimer%27s+disease%3A+Recommendations+from+the+National+Institute+on+Aging-Alzheimer%27s+Association+workgroups+on+diagnostic+guidelines+for+Alzheimer%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Alzheimers.+Dement%22%5BJournal%5D)">The diagnosis of mild cognitive impairment due to Alzheimer's disease: Recommendations from the National Institute on Aging-Alzheimer's Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer's disease.</a> Alzheimers. Dement. 7 (3), 270-279 (2011).</li>
<li>MiddleVR. User Guide. [FR]. , Available from:
 <a target="_blank" href="http://www.middlevr.com/doc/current/">http://www.middlevr.com/doc/current/</a> c2014-c2017 (2017).</li>
<li>OptiTrack. Motive Quick Start Guide. , Available from:
 <a target="_blank" href="https://optitrack.com/public/documents/motive-quick-start-guide-v1.10.0.pdf">https://optitrack.com/public/documents/motive-quick-start-guide-v1.10.0.pdf</a> c1996-c2017 (2017).</li>
<li>Kennedy, R. S., Lane, N. E., Berbaum, K. S., Lilienthal, M. G. <a target="_blank" href="http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1207/s15327108ijap0303_3">Simulator sickness questionnaire: An enhanced method for quantifying simulator sickness.</a> Int. J. Aviat. Psychol. 3 (3), 203-220 (1993).</li>
<li>Singh, N. B., Baumann, C. R., Taylor, W. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Can+Gait+Signatures+Provide+Quantitative+Measures+for+Aiding+Clinical+Decision-Making%3F+A+Systematic+Meta-Analysis+of+Gait+Variability+Behavior+in+Patients+with+Parkinson%27s+Disease%5BTitle%5D)+AND+%22Front.+Hum.+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Can Gait Signatures Provide Quantitative Measures for Aiding Clinical Decision-Making? A Systematic Meta-Analysis of Gait Variability Behavior in Patients with Parkinson's Disease.</a> Front. Hum. Neurosci. 10, 319(2016).</li>
<li>Hernandez, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Six+degree-of-freedom+measurements+of+human+mild+traumatic+brain+injury%5BTitle%5D)+AND+%22Ann.+Biomed.+Eng%22%5BJournal%5D)">Six degree-of-freedom measurements of human mild traumatic brain injury.</a> Ann. Biomed. Eng. 43 (8), 1918-1934 (2015).</li>
<li>Gamito, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cognitive+training+on+stroke+patients+via+virtual+reality-based+serious+games%5BTitle%5D)+AND+%22Disabil.+Rehabil%22%5BJournal%5D)">Cognitive training on stroke patients via virtual reality-based serious games.</a> Disabil. Rehabil. 39 (4), 385-388 (2017).</li>
</ol>

Les auteurs ne déclarent aucun conflit d’intérêt.

Nous avons détaillé d’un protocole de mesure cinématique des mouvements de la vie quotidienne avec systèmes de capture de mouvement dans un environnement immersif de VR. Tout d’abord, le paramètre expérimental guidé à la façon de mettre en place, préparer et de familiariser les participants avec l’environnement immersif de VR. Deuxièmement, nous avons développé deux tâches normalisées de l’AIJD en VR. En troisième lieu, étape 3 et l’étape 5 de la section de protocole sont des opérations plus critiques afin de minimiser l...

Activités instrumentales de la vie (AIJD), comme traitement des transactions financières, en utilisant les transports en commun et la cuisine, sont des marqueurs médicales car ils nécessitent de multiples fonctions neuropsychologiques1quotidienne. Ayant une déficience des capacités AIVQ sont donc considérés comme des précurseurs à des maladies neurologiques, telles que la déficience cognitive légère (DCL) et2de la démence. Examen approfondi de l’or de l’AIJD tâches3 a indiqué que des tâches plus cognitif exigeantes, telles que la gestion des finances et de l’utilisation des transports en commun, étaient le premier prédicteur de MCI et la démence.
A ce jour, les évaluations plus couramment utilisées de l’AIJD sont autodéclarées questionnaires, axée sur l’informateur questionnaires et évaluations fondées sur le rendement4. Évaluations basées sur le questionnaire de l’AIJD sont rentables et faciles à utiliser, mais sont sujettes à un biais subjectif. Par exemple, lorsque l’autodéclaration, patients ont tendance à plus ou moins estimate leurs capacités IADL5. De même, des informateurs méconnaître des capacités en raison des perceptions erronées de l’observateur ou les lacunes de connaissances4IADL. Évaluations fondées sur le rendement qui demandent les patients pour effectuer des tâches spécifiques de l’AIJD ont donc été préférées, bien que bon nombre des tâches ne conviennent pas à un milieu clinique général6.
Récemment, la réalité virtuelle (VR) ont démontré que cette technologie pourrait avoir des applications importantes en médecine et en soins de santé, qui comprend tout, de la formation à la réhabilitation d’évaluation médicale7. Tous les participants peuvent être testés dans les mêmes conditions VR, qui imitent le monde réel. Par exemple, Allain et al. 8 mis au point une tâche de café virtuelle et a montré que les patients avec des troubles cognitifs n’a pas eu la tâche. Klinger et al. 9 mis au point un autre environnement de VR postale et du shopping de tâches et trouvé un lien significatif entre le délai d’exécution de tâche en VR et les résultats des tests neuropsychologiques. Des études antérieures de VR de l’évaluation de l’AIJD ont principalement axés sur les mesures du rendement simples tels que le temps de réaction ou de l’exactitude lorsque vous utilisez des périphériques d’entrée classiques comme une souris et un clavier8,9. Des données de performances plus détaillées sur IADL sont donc nécessaire pour dépister efficacement les patients atteints de MCI4.
L’analyse cinématique des données de capture de mouvement en temps réel est une approche puissante pour documenter quantitativement les données de performances détaillés associées aux tâches IADL. Par exemple, blanc et al. 10 a développé une cuisine virtuelle qui capture les données angle articulaire du participant au cours des tâches de la vie quotidiennes et utilisé les données capturées pour évaluer quantitativement l’efficacité de la thérapie physique. Dimbwadyo-Terrer et al. 11 a développé un environnement immersif de VR pour évaluer les performances supérieurs lorsqu’il effectue des missions fondamentales de la vie quotidienne et ont montré que les données cinématiques enregistrement dans un environnement de VR fortement corrélé avec les échelles fonctionnelles du membre supérieur. Ces analyses cinématiques avec les systèmes de capture de mouvement pourront fournir d’évaluer rapidement un patient des troubles cognitifs12. Inclusion des données cinématiques détaillées dans le dépistage des patients avec MCI a considérablement amélioré la classification des patients par rapport aux témoins sains,13.
Nous décrivons ici un protocole afin d’évaluer la cinématique des mouvements de la vie quotidienne avec systèmes de capture de mouvement dans un environnement immersif de VR. Le protocole comprend deux tâches complexes de l’AIJD : « tâche 1 : retirer de l’argent » (qui gère les transactions financières) et « tâche 2 : prenez le bus » (en utilisant les transports en commun). Tandis que les tâches sont exécutées, un système de capture de mouvement retracer la position et l’orientation de la main dominante et la tête. Après avoir terminé la tâche 1, la trajectoire de la main dominante, la distance de mouvement et temps d’exécution ont été recueillis. Dans la tâche 2, tête trajectoire, la distance de mouvement et temps d’exécution ont été recueillis. La section de résultats représentant dans cet article détaille l’essai préliminaire des patients avec MCI (c.-à-d.AIVQ capacités sont affaiblies) par rapport aux témoins sains (c.-à-d., les capacités de l’AIJD sont intactes).

<table><tbody><tr><td>Ordinateur</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>Configuration requise :&nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; &nbsp ; - Single socket H3 (LGA 1150) prend en charge - Intel&reg ; Xeon&reg ; E3-1200 v3, 4e génération Processeurs Core i7/i5/i3 - Intel&reg ; C226 Express PCH - Jusqu’à 32 Go DDR3 ECC/non-ECC 1600 MHz UDIMM dans 4 sockets - Deux ports LAN Gigabit Ethernet - 8 ports SATA3 (6 Gbit/s) - 2 ports PCI-E 3.0 x16, 3 ports PCI-E 2.0 x1 et 2 emplacements PCI 5V 32 bits - 6 ports USB 3.0 (2 à l’arrière + 4 via les en-têtes) - 10 ports USB 2.0 (4 à l’arrière + 6 via les en-têtes) - HD Connecteur audio 7.1 canaux par Realtek ALC1150 - 1x connecteur d’alimentation DOM et 1x SPDIF Out Header - Alimentation haute efficacité 800W - Intel Xeon E3-1230v3 - DDR3 PC12800 8GB ECC - WD 1TB BLEU WD 10EZEX&nbsp ; 3,5" - NVIDIA QUADRO K5000 & Projecteur</td></tr><tr><td>3D stéréoscopique</td> SYNC <td>Barco</td><td>F35 AS3D WUXGA</td><td>Résolution : - WQXGA (2 560 x 1 600) - Panorama (2 560 x 1 080) - WUXGA (1 920 x 1 200), 1080p (1 920 x 1 080)</td></tr><tr><td>Lunettes stéréoscopiques</td><td>Volfoni</td><td>Edge 1.2</td><td>Pour plus d’informations, visitez http://volfoni.com/en/edge-1-2/</td></tr> <tr><td>Motion Capture Systems</td><td>NaturalPoint OptiTrack</td><td>17W</td><td>Pour plus d’informations, visitez http://optitrack.com/products/prime-17w/</td></tr> <tr><td>OptiTrack (logiciel de capture de mouvement)</td><td>NaturalPoint OptiTrack</td><td>Motive 2.0</td><td>Pour plus d’informations, visitez https://optitrack.com/downloads/motive.html</td></tr><tr><td>MiddleVR (logiciel Middleware)</td><td></td><td>MiddleVR MiddleVR For Unity</td><td>Pour plus d’informations, visitez http://www.middlevr.com/middlevr-for-unity/</td></tr> <tr><td>VRDaemon (Middleware logiciel)</td><td>MiddleVR</td><td>MiddleVR pour Unity</td><td>Pour plus d’informations, visitez http://www.middlevr.com/middlevr-for-unity/</td></tr> <tr><td>Unity3D (moteur de jeu)</td><td>Unity Technologies</td><td>Personal</td><td>Pour plus d’informations, rendez-vous sur https://unity3d.com/unity</td></tr></tbody></table>

mesurer la cinématique des mouvements de la vie quotidienne avec les systèmes de capture de mouvement en réalité virtuelle

Measuring the Kinematics of Daily Living Movements with Motion Capture Systems in Virtual Reality

L’incapacité de terminer les activités instrumentales de la vie quotidienne (AIVQ) est un précurseur à diverses maladies neuropsychologiques. Évaluations basées sur le questionnaire de l’AIJD sont faciles à utiliser mais sujettes à un biais subjectif. Nous décrivons ici un test de la nouvelle réalité virtuelle (RV) pour évaluer deux tâches complexes de l’AIJD : traitement des transactions financières et l’utilisation des transports en commun. Si un participant effectue les tâches dans un cadre de VR, une motion capture système traces la position et l’orientation de la main dominante et la tête dans un système de coordonnées cartésiennes tridimensionnel. Données brutes cinématiques sont collectées et transformé en « mesures performances cinématiques, » c'est-à-dire, mouvement, trajectoire, la distance de déplacement et temps d’exécution. Trajectoire est le chemin d’une partie du corps spécifique (par exemple, main dominante ou chef) dans l’espace. Distance de déplacement se réfère à la distance totale de la trajectoire, et temps d’exécution est de combien de temps il a fallu pour accomplir une tâche IADL. Ces mesures cinématiques pourraient discriminer des patients atteints de troubles cognitifs de contrôles sains. L’élaboration du présent protocole mesure cinématique permet de détecter des déficiences cognitives AIVQ liés au début.

CSV files de « tâche 1 : retirer de l’argent » ont été analysées à l’aide du logiciel statistique R pour calculer la trajectoire de la main dominante, la distance mobile et temps d’exécution. La trajectoire du mouvement de la main dominante est visualisée (Figure 6). La distance de déplacement de la main dominante est calculée en additionnant la distance totale entre les positions de main séquentiel lors de l’exécution de la tâche 1. La distance entre les pos...

Nous avons conçu un test de réalité virtuelle pour évaluer les activités instrumentales de la vie quotidienne (AIVQ) avec un système de capture de mouvement. Nous vous proposons une analyse détaillée de cinématique du participant d’interpréter divers mouvements, dont la trajectoire, la distance de déplacement et temps d’exécution pour évaluer les capacités de l’AIJD.

Mesurer la cinématique des mouvements de la vie quotidienne avec les systèmes de Capture de mouvement en réalité virtuelle

The inability to complete instrumental activities of daily living (IADL) is a precursor to various neuropsychological diseases. Questionnaire-based ...

L’objectif global de cette procédure expérimentale est d’évaluer les mesures de performance cinématique des mouvements de la vie quotidienne avec des systèmes de capture de mouvement dans un environnement virtuel immersif. Cette méthode peut aider à répondre à des questions clés dans le domaine médical, telles que la façon de diagnostiquer la démence et les troubles cognitifs légers à un stade précoce grâce à la capacité d’accomplir des tâches quotidiennes. Le principal avantage de cette technique est qu’elle permet de documenter quantitativement des données cinématiques détaillées, telles que la trajectoire, la distance de déplacement et l’achèvement chronométré tout en effectuant des tâches quotidiennes en temps réel.L’implication de cette technique s’étend au diagnostic précoce de la démence dans l’EMSCI, car la capacité d’accomplir des tâches quotidiennes telles que l’utilisation des transports en commun est étroitement liée aux fonctions neuropsychologiques. Nous avons eu l’idée de cette méthode pour la première fois lorsque nous avons réalisé le potentiel de la réalité virtuelle en tant qu’environnement d’évaluation, où les participants peuvent être testés dans les mêmes conditions qui imitent les expériences du monde réel. En général, les personnes qui ne connaissent pas cette méthode auront du mal, car il est difficile de mener des expériences en réalité virtuelle et d’analyser des données cinématiques.Commencez par installer le matériel, y compris quatre ordinateurs, quatre projecteurs tridimensionnels stéréoscopiques et huit caméras de suivi de mouvement pour suivre la position et l’orientation de la main et de la tête dominantes pendant les deux activités instrumentales de la vie quotidienne, les tâches IADL. Assurez-vous que tous les ordinateurs sont équipés des logiciels requis. Pour middleVR, consultez le site Web pour obtenir les dernières versions des bibliothèques pour les périphériques d’entrée, la stéréoscopie, le clustering et les interactions.Ensuite, créez un groupe résidentiel Windows 10 pour connecter les quatre ordinateurs à un réseau domestique. Sur l’ordinateur principal, créez un dossier et partagez-le avec d’autres ordinateurs du groupe résidentiel. Ensuite, montez huit caméras de suivi de mouvement, dans un environnement virtuel pour couvrir entièrement le volume de capture.Fixez les appareils photo en toute sécurité afin qu’ils restent immobiles pendant la capture. Assurez-vous que les objets d’un environnement virtuel seront visibles par au moins deux caméras à tout moment. Installez le logiciel de capture de mouvement sur l’ordinateur principal à l’aide du manuel d’installation.Connectez l’ordinateur principal aux systèmes de capture de mouvement à l’aide de câbles Ethernet de catégorie six. Ensuite, préparez l’environnement virtuel en déplaçant tous les objets réfléchissants. Assurez-vous que tous les ordinateurs, projecteurs 3D stéréoscopiques et systèmes de capture de mouvement sont allumés.Une fois que quatre ordinateurs sont en marche, lancez le logiciel VR en double-cliquant sur VRDaemon.exe. Enfin, sur l’ordinateur principal, lancez le logiciel de capture de mouvement. Cliquez sur le bouton situé à côté du menu supérieur intitulé Ouvrir un projet existant, chargez le fichier d’étalonnage de la caméra.Commencez par fournir au participant des lunettes stéréoscopiques, pesant environ 50 grammes, et assurez-vous qu’elles sont placées confortablement sur les yeux et les oreilles. Ensuite, fixez des marqueurs réfléchissants, pesant moins d’un gramme, à la main et à la tête dominantes du participant. Veillez à bien fixer les marqueurs réfléchissants.Informez le participant qu’il peut se déplacer ou pivoter librement dans l’environnement virtuel en utilisant le mouvement de la tête et qu’il peut cliquer sur des objets virtuels avec la main dominante. Faites-leur savoir qu’une main virtuelle apparaîtra dans l’environnement virtuel pour imiter la position de leur index. Ensuite, demandez au participant de se déplacer librement dans l’environnement virtuel pendant cinq minutes pour se familiariser avec l’environnement VR.Ensuite, demandez-leur de cliquer sur des boutons virtuels pendant cinq minutes afin de se familiariser avec la façon d’interagir avec des objets virtuels avec la main dominante. Enfin, vérifiez si le participant est immunisé contre le mal de la VR à l’aide d’un questionnaire sur le mal du simulateur. Tout d’abord, expliquez au participant les détails de la tâche et fournissez les huit étapes d’action pour accomplir la tâche dans l’environnement virtuel.Informez-les des étapes suivantes : un, insérez la carte dans le distributeur automatique de billets, deux, sélectionnez le menu de retrait, trois, sélectionnez le montant à retirer, quatrièmement, sélectionnez le type de facture, cinquièmement, entrez le code PIN ou le numéro d’identification personnel, sixièmement, sélectionnez l’option de reçu, septièmement, retirez la carte, et huitièmement, retirez l’argent au distributeur. Sur l’ordinateur principal, lancez le logiciel middleware. Dans l’onglet simulations, sélectionnez un fichier de simulation pour la première tâche et un fichier de configuration.Ensuite, appuyez sur le bouton d’exécution. Observez le participant accomplir la première tâche. Une fois la première tâche terminée, vérifiez les données cinématographiques enregistrées et les fichiers csv pour une analyse plus approfondie à partir d’un dossier partagé.Offrez au participant une pause de cinq minutes. Ensuite, commencez la deuxième tâche, prenez un bus, en expliquant les détails. Sur l’ordinateur principal, lancez le logiciel middleware.Dans l’onglet simulations, sélectionnez un fichier de simulation pour la deuxième tâche et un fichier de configuration. Appuyez sur le bouton d’exécution pour démarrer la deuxième tâche. Demandez au participant d’attendre à l’arrêt d’autobus.Cliquez sur la touche de la barre d’espace du clavier pour faire arriver les bus à l’arrêt de bus. Enfin, une fois la tâche terminée, vérifiez les données cinématiques enregistrées et les fichiers csv pour une analyse plus approfondie à partir d’un dossier partagé. Aidez le participant à retirer les lunettes stéréoscopiques et à détacher les marqueurs réfléchissants de la main et de la tête dominantes.Ici, la trajectoire de la main est visualisée à partir de la première tâche, retirer de l’argent, chez les témoins sains et les patients atteints de troubles cognitifs légers. De plus, la trajectoire du mouvement de la tête est visualisée à partir de la deuxième tâche, prendre un bus, chez les témoins sains et les patients atteints de troubles cognitifs légers. Une fois maîtrisée, cette technique peut être réalisée en dix minutes, si elle est exécutée correctement, tout en essayant cette procédure, il est important de se rappeler de fixer la caméra de suivi de mouvement en toute sécurité pour couvrir entièrement le volume de capture, et de familiariser suffisamment le participant avec l’environnement virtuel pour éviter le mal de la VR.À la suite de cette procédure, d’autres méthodes de neuroimagerie non invasives telles que l’électroencéphalogramme et la spectroscopie fonctionnelle dans le proche infrarouge peuvent être effectuées afin de répondre à des questions supplémentaires telles que la relation entre les mesures de performance cinématique et sa manifestation neurophysiologique sous-jacente. Après son développement, cette technique a ouvert la voie aux chercheurs du domaine de la médecine pour explorer la cinématique des mouvements de la vie quotidienne chez les patients atteints de maladies neuropsychologiques. Après avoir regardé cette vidéo, vous devriez avoir une bonne compréhension de la façon de configurer un environnement virtuel, de familiariser le participant, d’effectuer des tâches en VR et de mesurer la cinématique des tâches quotidiennes avec le système de capture de mouvement dans l’environnement virtuel.N’oubliez pas que l’exécution de tâches en réalité virtuelle peut causer le mal de la RV et que des précautions telles qu’une familiarisation suffisante avec l’environnement virtuel, et vérifiez si le participant est immunisé contre le mal de la RV doivent toujours être prises lors de l’exécution de cette procédure.

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Expériences de réalité virtuelle (VR) peuvent être difficiles à mettre en œuvre et nécessitent une planification méticuleuse. Ce protocole décrit une méthode pour la conception et la mise en oeuvre d’expériences VR qui recueillent des données physiologiques des participants humains. Les expériences dans le cadre d’environnements virtuels (EVE) est utilisée pour accélérer ce processus.

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La double fluoroscopie capture avec précision le mouvement dynamique in vivo des articulations humaines, qui peut être visualisé par rapport à l’anatomie reconstruite (par exemple, l’arthrococinematique). Ici, un protocole détaillé pour quantifier l’arthrocinématique de la hanche pendant les activités portantes de la vie quotidienne est présenté, y compris l’intégration de la double fluoroscopie avec la capture de mouvement traditionnelle du marqueur cutané.

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La réalité virtuelle (RV) est une approche puissante mais sous-utilisée pour faire progresser le diagnostic et le traitement des maladies neurologiques. La plate-forme d’achat en réalité virtuelle de la Cleveland Clinic combine un contenu VR de pointe avec un tapis roulant omnidirectionnel pour quantifier les activités instrumentales de la vie quotidienne - un marqueur prodromique proposé de maladie neurologique.

La plate-forme immersive d’achat en réalité virtuelle de la Cleveland Clinic pour l’évaluation des activités instrumentales de la vie quotidienne

Le protocole décrit ici vise à améliorer l’évaluation quantitative des déficits des membres supérieurs, dans le but de développer une technologie supplémentaire pour l’évaluation à distance à la fois en clinique et à domicile. Les technologies de réalité virtuelle et de biocapteurs sont combinées à des techniques cliniques standard pour fournir des informations sur le fonctionnement du système neuromusculaire.

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Découvrez l'analyse cinématique des mouvements quotidiens par capture de mouvement en réalité virtuelle. Cette méthode quantifie trajectoire, distance et temps pour évaluer les fonctions cognitives et diagnostiquer précocement la démence.

Mesurer la cinématique des mouvements de la vie quotidienne avec les systèmes de Capture de mouvement en réalité virtuelle

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