מדריך קלינאי מבוסס רשת להקליט וידאו תואם של קינמטיקה סטנדרטית של שתייה לניתוח ראיית מחשב

Justin Huber

doi:10.3791/69336

מאמר שיטה

מדריך קלינאי מבוסס רשת להקליט וידאו תואם של קינמטיקה סטנדרטית של שתייה לניתוח ראיית מחשב

DOI:

10.3791/69336

⸱

28 בנובמבר 2025

Justin Huber¹^,²

¹Department of Physical Medicine and Rehabilitation, University of Kentucky, ²Department of Mechanical and Aerospace Engineering, University of Kentucky

במאמר זה

סיכום

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מדדים קינמטיים של משימת השתייה הומלצו לשימוש בשיקום שבץ בגפה עליונה, אך גישות קונבנציונליות למחקרים קינמטיים נחשבות לבלתי מעשיות. הפרוטוקול הנוכחי מתאר מדריך מבוסס רשת ללכידת סרטונים של משימת השתייה, התואמים לראיית מחשב כדי להפיק מדדים קינמטיים מומלצים.

תקציר

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

הערכת הגפה העליונה היא קריטית במחזור השיקום. במהלך שני העשורים האחרונים, הוכח כי הערכה קינמטית של פעילות השתייה תקפה ומגיבה לשינויים קליניים באוכלוסיות שיקום המושפעות ממחלות רחבות היקף, כולל שבץ ומחלות שריר-שלד. עבודה יסודית זו על קינמטיקה של משימות שתייה הובילה להמלצות מוסכמות לאימוץ קינמטיקה של הגפה העליונה במחקר שיקום. עם זאת, עלו חששות מעשיים, המסכנים את הקבלה בקהילת המחקר ואת המעבר לפרקטיקה קלינית. חסמים לאימוץ כוללים את המורכבות הטכנית של שיטות לכידת תנועה קונבנציונליות לרכישת קינמטיקה ואת הדיוק של פרוטוקולי הפעילות שמאחורי הקינמטיקה. לגבי הראשון, פריצות דרך בתת-תחום הבינה המלאכותית הידוע כראיית מחשב מפחיתות באופן דרסטי את העומס הטכני של ניתוח קינמטי. לגבי האחרון, אנו מציגים כעת אפליקציה מבוססת רשת שנועדה להדריך קלינאים באמצעות צילום וידאו של פרוטוקול פעילות שתייה סטנדרטי מאוד, באמצעות מצלמת סטריאו מוכנה, מחשב אישי וחומרים בסיסיים הזמינים בסביבה קלינית אמבולטורית. בנוסף, אנו מדגימים את התאימות של צילום וידאו זה עם צינור ראייה ממוחשבת מותאם אישית להפקת מדדים קינמטיים של משימת השתייה. באמצעות מחקרי אימות ושימושיות מתמשכים, אנו מדמיינים שכלי כזה ישפר משמעותית את הגישה למדדים קינמטיים סטנדרטיים של הגפה העליונה, שצפויים לקדם מחקר וטיפול קליני באוכלוסיות שיקום עם פגיעה בגפה העליונה.

מבוא

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

רוב המשימות בגפיים העליונות בחיי היומיום דורשות את שתי הגפיים. אובדן יכולות הגפה העליונה מתרחש לעיתים קרובות לאחר פגיעות נוירולוגיות, כאשר כ-80% מהניצולים של שבץ חווים ליקויים בגפה העליונה¹. ליקויים אלו ידועים כמפחיתים תפקוד ואיכות חיים². השיקום נותר התערבות עיקרית לשיקום תפקוד³, ושיקום תואר כמחזור המבוסס על הערכה מדויקת⁴. הערכת קינמטית של הגפה העליונה זכתה לתשומת לב גוברת בעשרים השנים האחרונות. תשומת לב זו נובעת בחלקו מהמגבלות של ההערכות הקליניות הנוכחיות, שזיהו חסרונות, כולל סובייקטיביות של מעריכים אנושיים ופתרון לקוי לשינויים עדינים⁵.

קינמטיקה היא תת-תחום בביומכניקה הכולל חקר תנועת האדם במהלך תנועות הגוף, הגפיים והמפרקים. מבין מחקרים קודמים, מחקרים קינמטיים על משימת השתייה זכו לתשומת לב^{רבה מהקהילה} המחקרית. הפופולריות של משימת השתייה בהערכה קינמטית מיוחסת למורכבות התנועה שלה, לספציפיות הממשימה הממוקדת במטרה, ולתנועה המחזורית⁷. בנוסף למגוון מחקרים על מבוגרים וילדים נוירוטיפיים, משימת השתייה נחקרה גם במגוון רחב של מחלות נוירולוגיות 8,9,10,11. באוכלוסיות שבץ, מחקרים אלו זיהו מדדים קינמטיים חשובים, שהם תקפים, אמינים ומגיבים לשינוי קליני 12,13,14. עם זאת, הערכה קינמטית נחשבה במשך זמן רב לבלתי מעשית בשל המערכות המורכבות והיקרות והידע הטכני הנדרשים¹⁵.

עם הופעת הבינה המלאכותית, מחסומים מעשיים להערכה קינמטית מצטמצמים משמעותית. לדוגמה, ראיית מחשב – תת-תחום של בינה מלאכותית שמפיק מידע מתמונות דיגיטליות – יכולה כיום לשמש להשגת מערכות לכידת תנועה ללא סימנים באמצעות מצלמות ומחשבים פשוטים יחסית 16,17,18. כדי לנצל את ההתקדמות הזו בראיית מחשב, מטרת מאמר השיטה היא לתאר כלי מבוסס רשת שפותח כדי להנחות קלינאים בנושאים הבאים: (i) יישום פרוטוקול פעילות סטנדרטי למשימת השתייה ו-(ii) הקלטת סרטונים של משימת השתייה התואמים לזרימת עבודה של ראיית מחשב להפקת מדדים קינמטיים. למרות שמדדים קינמטיים אלו עדיין אינם חלק מהטיפול הקליני הסטנדרטי, מטרת הפרוטוקול הנוכחי היא לשלב קלינאים המעוניינים לשלב מחקר ביומכני בפרקטיקה שלהם. ההשפעה הצפויה היא שיפור משמעותי בגישה הקלינית למדדים קינמטיים של הגפה העליונה, שצפויה להנחות את פרוטוקולי השיקום הנוכחיים ולתמוך במחקר ובפיתוח פרוטוקולי טיפול חדשים.

פרוטוקול

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

הנתונים המוצגים בחלק התוצאות המייצגות תואמים לשני מחקרי מקרה נפרדים שבוצעו בהתאם להצהרת הלסינקי. התקבלה הסכמה מדעת מכל המשתתפים לפני איסוף הנתונים. מכיוון שמחקרי מקרה נפרדים אלו כללו רק שני משתתפים, הם לא עמדו בהגדרת מחקר קליני כפי שהוגדרה על ידי מועצת הביקורת המוסדית המקומית; לכן, מספר פרוטוקול IRB שהוקצה אינו זמין.

הערה: הפרוטוקול והאפליקציה המבוססת על הרשת מחולקים בעיקר לשלושה שלבים כדלקמן: (i) הגדרת workspace; (ii) פעילות כיול; ו-(iii) פעילות משימת שתייה. אינפוגרפיקה (איור 1) מספקת המחשה חזותית של שלבים אלו, כולל תהליכי העבודה שמשתמשים יכולים לצפות להיתקל בהם במהלך השימוש באפליקציה מבוססת הרשת (https://mobile-motion-lab-public.web.app).

figure-protocol-1
איור 1: אינפוגרפיקה המסכמת את הפרוטוקול. יחד עם צילומי מסך מהאפליקציה האינטרנטית, מסופק איור לכל שלב עיקרי, כולל הגדרת סביבת העבודה (פאנל שמאל), זרימת הכיול (הפאנל האמצעי), וזרימת העבודה של משימת השתייה (הפאנל הימני). אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

1. הגדרת מרחב עבודה

הערה: שלב זה מפרט כיצד להגדיר נכון את מרחב העבודה (איור 2) עבור פעילות הכיול והפעילות השתייה הבאה. הגדרה נכונה היא המפתח להבטחת סטנדרטיזציה ואיכות של צילומי וידאו לעיבוד וחילוץ אמינים של מדדים קינמטיים באמצעות זרימת עבודה של ראיית מחשב.

מיקום כיסא, שולחן ונושא
1. מקמו כיסא בגובה מתכוונן עם משענת מושב כך שהנבדק יוכל לשבת עם כפות ידיו מונחות הפוכות כלפי מטה על השולחן וקפל פרק כף היד מיושר לקצה השולחן.
2. כוונו את גובה המושב כדי להבטיח שהירכיים והברכיים של הנבדק יהיו בכיפוף של כ-90°.
3. כוונו את גובה השולחן כדי להבטיח שהידיים מונחות בנוחות בצדדים עם יציבת ישיבה זקופה וכיפוף מרפק של 90°.
מיקום משטח פעילות השתייה
1. צור את שטיח המקום באמצעות קובץ ההדפסה (מיקום פעילות משימת שתייה) בתפריט המשאבים באפליקציית האינטרנט (https://mobile-motion-lab-public.web.app/resources) ונייר מדפסת בגודל טבלואיד בגודל 10 אינץ' על 17 אינץ'.
2. יישר את קצה השולחן הקדמי עם קצה השולחן ישירות מול הנושא. ודא שתיבת הריבוע המטרה ממוקמת במרכז קו האמצע של הנבדק.
3. הצמיד את שטיח השולחן היטב למשטח השולחן עם סרט דבק.
מיקום הגביע
1. הנח פלסטיק בנפח 250 מ"ל בריבוע על משטח המקום. זה ממקם את הכוס 30 ס"מ מקצה השולחן וישירות מול הנבדק. מלא את הכוס ב-100 מ"ל מים לשתייה.
מיקום מצלמה
1. מקמו את מצלמת הסטריאו (עם אורך מוקד של 4 מ"מ) כך שתתפוס את הנושא והכוס ממבט חזיתי מעל. נדרש מצלמת סטריאו עם חיבור תואם למחשב אישי עם גישה לאינטרנט (למשל, חיבור USB לתחנת עבודה מבוססת מרפאה). מומלץ להשתמש במצלמת סטריאו עם אורך מוקד גבוה יותר כדי למזער את השפעות עיוות העדשה על תמונות/וידאו מוקלטות. ניתן להשתמש בחצובה סטנדרטית למצלמה.
  הערה: לאחר כיול המצלמה (שיבוצע בשלבים הבאים), שמירה על כיול זה תלויה בשמירה על מיקום המצלמה. מסיבה זו, עדיף למצלמה בסיס מוצק, כמו חצובה רצפתית או חצובה שולחנית על משטח מוצק, למשל משטח עבודה קבוע או שולחן כבד.
2. כוון את מיקום המצלמה כדי ללכוד את נפח המטרה, כלומר את הקובייה המדומה שמכילה את הנבדק לחלוטין במקומו ההתחלתי עם מספיק אפשרות ללכוד במלואו את פעילות הגפה העליונה הקרובה והרחוקה (למשל, כולל תנועת היד) שתבצע על ידי הנבדק במהלך ניסויי פעילות עתידיים (למשל, במהלך משימת השתייה).
  1. בעוד שהמיקום האידיאלי של מצלמת הסטריאו תלוי בפרמטרים פנימיים של המכשיר הספציפי (כגון גודל חיישן התמונה, אורך מוקד, שדה ראייה), התחילו במיקום המצלמה הסטריאו כ-150 ס"מ מקצה השולחן (כלומר, קצה השולחן הקרוב ביותר לנושא) ועם גובה מצלמה מוגדר לכ-100 ס"מ מעל פני השולחן.
  2. מנקודת התחלה זו, ניתן לכוון לפי הצורך כדי לאופטם את מיקום המצלמה כך שעוצמת היעד שהוזכרה תיקלט. ראוי לציין שתהליך כיול המצלמה יתחשב אוטומטית בשינויים בפרמטרים החיצוניים של המצלמה (למשל, גלגול/סיבוב/גובה גובה).
הגדרת תאורה
1. ודאו שהחדר מואר היטב עם תאורה רכה ואחידה אם אפשר. הימנע מתאורה אחורית חזקה, כמו אור שמש חזק מחלון סמוך, שכן סנוור עלול להפריע לזיהוי מוצלח של דפוס הרשת של לוח השחמט במהלך פעילות הכיול.
2. הימנעו מהצגת צללים בתצוגת המצלמה, שכן הצללים עלולים לפגוע בהצלחה בכיול ובהצלחת הערכת תנוחה אנושית מאוחרת באמצעות ראייה ממוחשבת. השתמש באור תקרה או מנורות שממוקמות כדי להפחית צללים על הנושא. אם הסנוור הוא בעייתי, אז כדאי לשקול לשנות את התאורה עם מפזרי אור.

2. פעילות כיול

הערה: שלב זה מפרט כיצד להשלים בהצלחה את פעילות הכיול ולהבטיח אוצרות נכונה של תמונות ליעד שמירה מתאים דרך אפליקציית האינטרנט. הכיול יכול להתבצע פעם ביום לפני איסוף נתוני וידאו עם הנבדקים. אם מיקום המצלמה משתנה מכל סיבה במהלך היום, כולל שינויים לא מכוונים כתוצאה מפגיעה של עובר אורח במצלמה/חצובה, מומלץ לבצע כיול חדש, וכל הפעילויות המוקלטות בווידאו צריכות להיות קשורות לכיול החדש הזה במהלך כל תהליך ראיית מחשב.

הכנת כיול
1. צור את תבנית הרשת של לוח המשבטה לכיול באמצעות קובץ ההדפסה (Calibration Checkerboard Printout) מתפריט המשאבים באפליקציית האינטרנט (https://mobile-motion-lab-public.web.app/resources).
2. הדפיסו את תבנית הרשת בשחור-לבן עם נייר בגודל מכתב סטנדרטי בגודל 8.5 אינץ' על 11 אינץ'. השתמש באפשרויות נייר ומדפסת בלי גימור מבריק.
3. חבר את ההדפסה של תבנית הרשת של לוח השחמט למשטח שטוח (למשל, גב לוח כתיבה) ומאובטח אותו עם סרט דבק. ודא שהסרט אינו מסתיר אף חלק מדפוס לוח השחמה, ודא שלהדפסת הנייר המוצמדת יש עיוותים מינימליים. אחרת, חסימות או עיוותים של דפוס רשת השחמט עשויים להפחית את הסיכוי לכיול מוצלח באמצעות פתרון ראיית מחשב.
צילום תמונות כיול
1. פתח את מודול פעילות הכיול (מדריך פעילות הכיול) הממוקם בתפריט לוח הבקרה של אפליקציית האינטרנט (https://mobile-motion-lab-public.web.app/calibrationActivity). מודול זה נועד להנחות את תהליך הכיול.
  1. בצע את הכיול בתהליך הבא: (i) צפייה בהדגמת וידאו של פעילות הכיול; (ii) אימות זהות מצלמת הסטריאו; ו-(iii) תצוגה מקדימה של שידור חי של מצלמת הסטריאו לפני ההקלטה. לבסוף, לבצע הקלטה ללכידת פעילות הכיול, הכוללת הזזת דפוס לוח השחמט דרך אזור העבודה בזמן צילום התמונות.
2. המשיכו לעבור על המדריך עד שתצוגה מקדימה של מצלמת הסטריאו וסמל התחלת הקלטה.
3. לפני תחילת ההקלטה, מקם את לוח השחמט במקומו ההתחלתי. בהתבסס על אדם שיושב ליד השולחן כפי שתואר קודם, מיקום ההתחלה של לוח השחמט כולל החזקת הדפוס בערך בגובה החזה ובניצב למשטח השולחן (איור 3).
4. התחל הקלטה על ידי לחיצה על סמל התחל הקלטה באפליקציית האינטרנט. כאשר האפליקציה מתחילה, ספירה לאחור ויזואלית/אודיו של 3 שניות תסופק על ידי האפליקציה, ולאחר מכן רמז ויזואלי/שמעי נוסף יציין מתי להתחיל לבצע את פעילות הכיול.
  הערה: אם הכיול מתבצע לבד, הספירה לאחור מאפשרת למשתמש זמן להתחיל הקלטה ואז למקם את דפוס ה-checkboard לפני תחילת ההקלטה.
5. כאשר מאותת להתחיל את פעילות הכיול, הזיזו את דפוס לוח השחמט קדימה דרך אזור העבודה (לכיוון המצלמה) בצורה חלקה ומבוקרת. ברגע שהזוז קדימה במלואו דרך מרחב העבודה (הקוביה המדומיינת שהוקצתה לנושא ולכוס), עוברים תנועה לאחור כדי להזיז את הדפוס אחורה (הרחק מהמצלמה) בצורה חלקה ומבוקרת. חזור על תנועת דפוס לוח השחמט קדימה ואחורה עד לסיום צילום התמונה. משך התמונה הכולל הוא 10 שניות.
  1. הימנע מהזזת דפוס לוח השחמט מהר מדי. תנועות מהירות עלולות לגרום לטשטוש התמונות שצולמו על ידי המצלמה, וטשטוש זה עלול להפחית את היכולת של זרימת עבודה בראיית מחשב לחלץ פרמטרי כיול מתאימים.
    הערה: לתזכורת, האפליקציה כוללת הדגמת וידאו במהלך מודול פעילות הכיול. לחילופין, תנועת דפוס הכיול מוצגת גם בסרטון התחלה הממוקם בדף המשאבים של אפליקציית האינטרנט.
סקירת הקלטת הכיול
1. בדוק את הכיול המוקלט. מיד לאחר הקלטת פעילות הכיול, מוצג השמעת וידאו באפליקציית האינטרנט. עיין בהשמעת הווידאו הזה עם תשומת לב קפדנית לפריטים הבאים.
  1. איכות התמונה: ודא שכל תבנית לוח השחמט נראית במלואה לאורך כל הסרטון. יש להימנע מטשטוש תמונה ככל האפשר, ואם יש סימנים משמעותיים לטשטוש, שקול לנסות שוב את הקלטת הכיול עם תנועות איטיות יותר של דפוס הלוח. על ידי שיפור איכות התמונה, תהליכי ראייה ממוחשבת עתידיים יהיו בעלי סיכוי גבוה יותר לזהות בהצלחה את דפוס לוח השחמט, שהוא נקודת ייחוס הכרחית להפקת מדידות עומק ומיקום.
  2. ראות ברורה: ודא שהתאורה מספקת. הימנעו מצללים כהים ברורים או מבריקים לבנים שמסתירים את דפוס הלוח. ודא שאין חסימות לקו הראייה של המצלמה במהלך צילום התמונה (למשל, עובר אורח שעובר דרך החזית).
    הערה: כהפניה למדידת איכות התמונה ונראותה, דוגמאות לסרטון כיול זמינות בתוך מודול פעילות הכיול וכן בסרטון התחלה הממוקם בתפריט המשאבים באפליקציית האינטרנט.
  3. נסה שוב, אם צריך. אם יש חששות לגבי ביצועי פעילות הכיול ואיכות הקלטת הכיול, אז בחר באפשרות Retry כדי להפעיל מחדש את הקלטת הווידאו לניסיון נוסף. אחרת, המשיכו להגיש/לשמור תמונות כיול.
שמירת תמונות כיול
1. לאחר השלמת פעילות הכיול וההקלטה בהצלחה, בחרו בסמל שמירת תמונות כיול . זה יפתח פתיחת חלון שתאפשר לבחור את יעד שמירת הקובץ לתמונות כיול. כברירת מחדל, יעד שמירת הקובץ מוגדר כשולחן העבודה עם קונבנציה ברירת מחדל של שמות קבצים (למשל, calibration_[תאריך]_[שעון]_[סוג מצלמה]).
2. לאחר אימות שמירת תמונות הכיול, בחר באישור שמירה כדי להמשיך. הודעת אישור תופיע לאחר השמירה, וכן אפשרויות להמשיך למודול מדריך פעילות משימת השתייה הבא או להפעיל מחדש את מודול מדריך פעילות משימת הכיול.

3. פעילות שתייה

הערה: שלב זה מפרט כיצד להנחות את הנבדקים בהשלמת פעילות השתייה, כיצד ליצור הקלטות וידאו של משימת השתייה, וכיצד להבטיח איסוף נכון של סרטונים ליעד שמירה באמצעות אפליקציית האינטרנט.

הכנה לפעילות השתייה
1. מקם את הנבדק במיקום ההתחלה/סיום המתאים לפעילות השתייה. כוון את גובה המושב כך שהנבדק יוכל לשבת בנוחות עם ירכיים וברכיים כפופות בזווית של 90°. כוון את גובה השולחן לפי הצורך. ודאו שהנבדק יושב זקוף על כיסא, זרועותיו רפויות לצדדים, המרפקים כפופים בזווית של 90°, כפות ידיו מונחות בנוחות על השולחן ברוחב הכתפיים, קפל פרקי הידיים מיושר עם קצה השולחן, וקו האמצע מיושר למיקום הכוס על השטיח.
2. הנחו את הנבדק להשתמש ביד מסוימת (ימין או שמאל) להקלטה ראשונית.
  הערה: ניסויים נוספים נוספים של פעילות השתייה אפשריים דרך האפליקציה. במהלך כל ניסויים נוספים, ניתן לציין את הלטרליות של היד באפליקציית האינטרנט, אשר תשויך אוטומטית לשמות קבצי הניסוי הרלוונטיים במהלך אוצרות הנתונים.
3. הנחו את הנבדק לתרגל את פעילות השתייה. הנבדקים יכולים לבצע ניסוי תרגול אחד או שניים של פעילות השתייה (ללא הקלטה). תזכירו לנבדק שצריך לגימה קטנה בלבד לפני שמחזירים את הכוס והיד למצב ההתחלה שלהם.
  1. הימנע מהדרכה מופרזת של הנבדק בנוגע לפעילות השתייה. המטרה היא ללכוד את ההתנהגות כפי שהיא מתרחשת בעולם האמיתי. אם הנבדק מבקש הדרכה נוספת, יש להמליץ לו לשקול מצב מהעולם האמיתי בחיי היומיום שלו.
רשם את פעילות השתייה
1. פתח את מודול פעילות משימת השתייה (מדריך פעילות משימת השתייה) הממוקם בתפריט לוח הבקרה של אפליקציית האינטרנט (https://mobile-motion-lab-public.web.app/drinkingTaskActivity).
  הערה: מודול זה נועד להנחות הקלטת וידאו של נבדק המבצע את פעילות השתייה. תהליך זה כולל את הדברים הבאים: (i) צפייה בהקלטה לדוגמה של פעילות משימת השתייה; (ii) אימות זהות מצלמת הסטריאו והזנת מזהה הנושא; (iv) הזנת הצדדים של היד שתשמש למבחן הספציפי, למשל, ימין או שמאל; ו-(v) תצוגה מקדימה של שידור חי של מצלמת הסטריאו לפני ההקלטה.
2. לפני תחילת ההקלטה, כוון את הנבדק לספירה לאחור. ספירה לאחור חזותית/קולית של 3 שניות תסופק על ידי האפליקציה הניידת, ולאחר מכן רמז ויזואלי/שמעי נוסף יציין מתי להתחיל לבצע את פעילות השתייה.
3. התחל את הקלטת הווידאו על ידי לחיצה על אייקון Start Recording באפליקציית האינטרנט. באמצעות הספירה לאחור/רמזים, בקש מהנבדק לבצע את פעילות השתייה (איור 3). משך הפעולה הכולל המוקצה לפעילות השתייה הוא 20 שניות.
  הערה: הנבדק צריך רק לשתות לגימה קטנה מהכוס לפני שהוא מחזיר את הכוס לאזור המסומן על משטח השולחן ואז מחזיר את היד לאזור המסומן.
עברו על הקלטת הווידאו של משימת השתייה. מיד לאחר ההקלטה, מוצג השמעת וידאו באפליקציית האינטרנט. עיין בהשמעת הווידאו עם תשומת לב לפריטים הבאים.
1. הנבדק במסגרת: ודא שהפנים, החזה, הגפיים העליונות והכוס של הנבדק מצולמים במלואם בכל פריימים במהלך כל משימת השתייה.
2. היעדר הפרעות ויזואליות: ודא שהתאורה מספקת, ללא צללים או סנוורים מסיחים דעת. הימנע מללכוד בטעות אנשים אחרים בקדמת התמונה או ברקע של הסרטון. אחרת, הסיכויים שתהליך עבודה של ראיית מחשב יזהה בהצלחה את נושא העניין עלול להיפגע.
3. השלמת משימה: ודא שהנבדק משלים את כל המשימה, כולל הרמת הכוס, שתיית לגימה מהכוס, החזרת הכוס למקומה המקורי, והחזרת הגוף/הידיים למצב ההתחלה.
4. נסה שוב, אם צריך. אם יש חששות לגבי איכות הקלטת הווידאו של משימת השתייה, בחר באפשרות 'נסה מחדש ' כדי להפעיל מחדש את הקלטת הווידאו לניסיון נוסף.
  הערה: אפשרות הניסיון מחדש תסתיר את הקלטת הווידאו הקודמת. אם לא רצוי להשליך את הסרטון, הימנע מבחירת ניסיון מחדש ובמקום זאת המשך בניסיונות נוספים כפי שמתואר להלן.
תיעוד ניסיונות נוספים של פעילות השתייה
1. אם נדרשים מבחנים נוספים במשימת השתייה עבור אותו נבדק, יש לבחור באפשרות לחזור על ניסיון נוסף.
  הערה: מודול מדריך פעילות משימת השתייה נועד לפעול כמופע ייחודי לכל נושא ייחודי (למשל, יש להפעיל מחדש את המודול עבור כל נושא ייחודי).
2. המשיכו ברישום ובחינת ניסויים נוספים עבור אותו נבדק באמצעות ההוראות שהוזכרו.
  הערה: בניסויים חוזרים עם אותו נבדק, מזהה הנושא והמצלמה שהוזנו במקור ישוישו אוטומטית לכל הניסויים. אחרת, כל ניסוי דורש רק את השלבים הבאים: (i) להכניס את הצד של היד לשימוש הנבדק, למשל, ימין או שמאל; (ii) תצוגה מקדימה של שידור חי של מצלמת הסטריאו לפני ההקלטה; (iii) להתחיל בהקלטת וידאו של פעילות השתייה; ו-(iv) סקירה/ניסיון להקליט לפי הצורך.
שמירת הקלטות וידאו
1. לאחר שכל הניסיונות הרצויים הוקלטו, בחר 'הסתיים עם כל הניסיונות כדי להמשיך בשמירת קבצי וידאו ליעד הרצוי'.
2. בשדה שמסומן הערות, הוסף כל הערה רלוונטית לעיבוד, ניתוח ופרשנות עתידית של הנתונים. בחר את החבילה והוסף הערות כדי להמשיך.
3. בחר באייקון שמור משימת שתייה בסרטונים . זה יפתח פקודה לחלון שמאפשרת לבחור את יעד שמירת הקובץ. כברירת מחדל, יעד שמירת הקובץ מוגדר כשולחן העבודה.
  הערה: לאחר הגדרת יעד שמירת הקובץ, האפליקציה אוטומטית אוספת את נתוני הווידאו עם מבנה תיקייה/תיקיות משנה עם שם המבוסס על קלט המשתמש הקודם שהוזן במהלך השלמת מדריך האפליקציה. כתוצאה מכך, תיקייה ראשית עם שם סטנדרטי (כלומר, subj[identifier]_drinktask_[Date]_[Time]_[Camera Type]) וכן תתי-תיקיות עם שמות סטנדרטיים (כלומר, [Laterality]_[Trial Number]_[Frame Rate]), המכילים את הסרטונים המתאימים לכל ניסוי פעילות.
4. לאחר אימות שמירת הסרטונים, בחר לאשר שמירה כדי להמשיך. תופיע הודעת אישור לאחר השמירה, וכן אפשרות להפעיל מחדש את מודול מדריך פעילות משימת השתייה. כפי שמודגם בחלק התוצאות למטה, ניתן לשלב סרטונים שמורים עם זרימת עבודה של ראיית מחשב כדי להפיק קינמטיקה.

תוצאות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מניע מרכזי למדריך הקלינאי המקוון הוא להפחית את המחסומים הטכניים שעלולים להרתיע רופאים להשתמש בראיית מחשב להערכת ביומכניקת הגפיים העליונות עבור מטופליהם. המדריך הקליני המקוון צפוי להפיק שני פלטים עיקריים למשתמש: (i) סדרת תמונות מסונכרנות של דפוס כיול לוח המשבצות המבוססות על חיישני תמונה כפולים של מצלמת סטריאו, ו-(ii) לכל ניסוי שבוצע על ידי הנבדק, זוג סרטונים מסונכרנים של פעילות השתייה הסטנדרטית (איור 3). המדריך המקוון מספק הוראות בפורמטים שונים, כולל נהלים כתובים, הדגמות וידאו/אודיו, וסיור וירטואלי אינטראקטיבי. כדי להפחית את העומס המנהלי, אוצרות הנתונים היא אוטומטית. נתוני תמונות ווידאו נשמרים בתיקיית קבצים דיגיטלית מועדפת כפי שהמשתמש מציין אותה, לדוגמה, הממוקמת על מחשב שולחני או רשת מבוססת ענן מוסדית. הנתונים מאורגנים אוטומטית בתיקיות דחוסות, כולל תיקיות משנה מקוננות ושמות קבצים סטנדרטיים המבוססים על מזהה נושא, תאריך/שעת איסוף הנתונים, רוחביות היד, סוג המצלמה/צדדיות, ומספר ניסוי.

figure-results-1
איור 2: הקמת מרפאה אמבולטורית לצילום תמונות ווידאו. ניתן להפיק את הקינמטיקה של משימת השתייה מוידאו תואם באמצעות ראיית מחשב, שניתן להשיג באמצעות ההתקנה המוצגת של מצלמת סטריאו, מחשב ופריטים הנפוצים במרפאה (כיסאות, שולחנות, משאבי הדפסה, לוחות כתיבה, כוסות, מים לשתייה). בעוד שמיקום המצלמה המדויק והכיוון משתנים בהתאם לדגם המכשיר, (א) מוצגת מיקום משוער, (ב) שניתן להתאים כדי ללכוד את מרחב העבודה הצפוי שמכיל במלואו את גופו וגפיו העליונות במהלך משימת השתייה. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

figure-results-2
איור 3: תמונות ווידאו תואמים שנוצרו על ידי מדריך קלינאי מבוסס אינטרנט. התוצרים העיקריים מהמדריך הקליני המקוון כוללים (א) סדרת תמונות מסונכרנות של דפוס כיול לוח השחמט ו-(ב) זוג סרטונים מסונכרנים המתעדים את ביצועי הנבדק בכל שלבי פעילות השתייה. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

בהתבסס על נתוני התמונה והוידאו שנאספו, ניתן להפיק ביומכניקה של הגפיים העליונות במהלך משימת השתייה באמצעות ראיית מחשב. חשוב לציין שאיסוף הנתונים הגולמיים ויישום ראיית המחשב יכולים להיות מנותקים. מגוון תהליכי עבודה בראיית מחשב תוארו בספרות קודמת ליישום על נתונים כאלה^16,18 או שמשתמשים עשויים ליישם תהליכי עבודה מותאמים אישית בעצמם. לדוגמה, בעבר פיתחנו תהליך ראייה ממוחשבת להערכת תנוחה תלת-ממדית של האדם (איור 4) ולאחר מכן להפיק שלושה מדדי קינמטיקה. בקצרה, תהליך הראייה הממוחשבת כולל את השלבים המרכזיים הבאים: (i) כיול לחילוץ תכונות מצלמה פנימיות וחיצוניות למיפוי פיקסלים לממדים אמיתיים; (ii) זיהוי תנוחה אנושית לסימון מיקומי הפיקסלים של נקודות מפתח אנטומיות בגוף האדם בתמונות דו-ממדיות; (ג) יישום הליך הרמה לחישוב מידע תלת-ממדי מתמונות דו-ממדיות כפולות; ו-(iv) יישום מסננים להחלקת מסלול, לדוגמה ממוצע נע ומסנני קלמן. תיאור מפורט יותר הוא מעבר להיקף המאמר הנוכחי אך ניתן לגשת אליו בעבודות קודמות¹⁶. באמצעות יישום זרימת עבודה זו, המדדים הקינמטיים שנלקחו מכמים את חלקות התנועה (למשל, מספר יחידות תנועה, NMU), פיצוי (למשל, הזזת גוף, TD) וזמן תנועה (MT), שהוכחו כתקפים, אמינים ומגיבים לשינויים קליניים במחקרי שיקום שבץ ^5,13,14. בהשוואה למערכת לכידת תנועה מבוססת סמן קונבנציונלית, זרימת עבודה זו של ראיית מחשב מניבה שגיאה קטנה (_שגיאת NMU -0.12 יחידות,_שגיאת TD 3.4 מ"מ,_ושגיאת MT 0.15 שניות) יחסית להערכות של שינוי קליני משמעותי (3-7 NMU, 20-50 מ"מ TD, ו-2.5-5 שניות MT)¹⁶. כדי להמחיש מדד קינמטי מסוים, כלומר חלקות תנועה לפי NMU (איור 5), גרף פרופיל מהירות פרק כף היד במהלך משימת השתייה מציג את ה-NMU (למשל, כל יחידת תנועה המסומנת בכוכבית אדומה) שנמדד במהלך מחקר מקרה של אדם עם היסטוריה של שבץ (אישה בת 51, דומיננטית ביד ימין, היסטוריה של שבץ איסכמי במדולה הימנית שגרם להמיפרזיס קל בצד שמאל, הופעת שבץ >6 חודשים קודם, מחלות נלוות כולל יתר לחץ דם ותסמונת התעלה הקרפלית הימנית).

figure-results-3
איור 4: יישום ראייה ממוחשבת לתמונות ווידאו לחילוץ נתוני תנועה אנושית. תוארו מגוון תהליכי ראייה ממוחשבת להשגת הקינמטיקה של משימת השתייה. (א) שלב כיול ראשוני דורש תמונות דו-ממדיות כדי למפות פיקסלים לממדי העולם האמיתי, (ב) שניתן להמיר לקואורדינטות תלת-ממדיות באמצעות גאומטריה פרויקטיבית. בהמשך, על ידי יישום הערכת תנוחה אנושית על סרטונים של משימת השתייה, (C) נקודות מפתח אנטומיות דו-ממדיות יכולות להיות מזוהות אוטומטית, שניתן להמיר ל-(D) נקודות מפתח תלת-ממדיות לחישובי מטריקה שונים והדמיות, לדוגמה, מסלולי נקודות מפתח. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

figure-results-4
איור 5: מדד קינמטי של חלקות תנועה במהלך משימת השתייה. בהתבסס על נתוני תנועה תלת-ממדית של האדם ממשימת השתייה, ניתן להשיג מגוון מדדים קינמטיים לאחר שבץ. בהתבסס על נבדק בשלב הכרוני של התאוששות משבץ, ניתן להפיק מדד קינמטי של חלקות תנועה (למשל, מספר יחידות תנועה, NMU, כפי שמוצג במספר הכוכביות האדומות בפרופיל מהירות פרק כף היד) מוידאו באמצעות ראיית מחשב, כדי לחשוף הבדל אובייקטיבי בתפקוד המוטורי בין הגפה העליונה השמאלית (A) ל-(B) הימנית. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

דיון

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

הערכה קינמטית של משימת השתייה הומלצה לשימוש במחקר שיקום שבץ⁶. עם זאת, חששות מעשיים צוינו כמחסומים לאימוץ קינמטיקה במחקר שיקום, ודאגות אלו כוללות את העלות והדרישות הטכניות לטכנולוגיות לכידת תנועה המשמשות באופן קונבנציונלי למדידת ביומכניקה אנושית¹⁵. חששות אלו מעכבים לאחר מכן את קליטת הערכה קינמטית והעברת הערכה קינמטית לפרקטיקה קלינית. חלופה לכך, ניתן לממש גישה מעשית יותר להפקת קינמטיקה באמצעות ראיית מחשב באמצעות מצלמת סטריאו אחת, מחשב אישי ופריטים הנפוצים במרפאה אמבולטורית¹⁶. אנו מציגים פרוטוקול המיועד לקלינאים המשתמש במדריך מבוסס אינטרנט להקלטת תמונות ווידאו התואמים לזרימת עבודה של ראיית מחשב, כדי להפיק מדדים קינמטיים של משימת השתייה. המטרה לטווח הארוך היא להגדיל את הנגישות למדדים אלו, שפותחו בעבר והמליצו לשימוש במחקר שיקום שבץ 5,6,12,13,14.

סנכרון וידאו חשוב לגישות עם מצלמה כפולה לראיית מחשב. מערכות מצלמה כפולות מחקות עיניים אנושיות, שתופסות בו זמנית סצנה בעולם האמיתי מנקודות מבט מעט שונות כדי לאפשר תפיסת עומק. במקרה של ראיית מחשב, סנכרון מתאים הוא קריטי לדיוק המידע התלת-ממדי (למשל, מיקום פרק כף היד האנושי במערכת קואורדינטות קרטזית) שנקבע משני מקורות דו-ממדיים (למשל, מיקום הפיקסלים של פרק כף היד האנושי בתמונה). לפי ניסינו, מצלמות כפולות יכולות לספק תוצאות סבירות כאשר הן מסונכרנות לטווח של 1ms¹⁶. מספר גורמים עשויים להפחית סנכרון, כולל קצב פריימים לא אמין במצלמה, קצב העברת נתונים מוגבל בכבלים, חוסר יעילות תוכנה ומפרטי חומרה מוגבלים (למשל, זיכרון RAM נמוך או מעבדים ברמה נמוכה). כדי להקל על בעיות סנכרון, פרוטוקול זה עושה שימוש במצלמת סטריאו מוכנה, שמרוויחה משטח פיזי קטן יותר ומתוכננת כהתקן חיבור והפעלה (למשל, חיבור USB יחיד למחשב אישי סטנדרטי) ללכידת תמונות מסונכרנות אוטומטית משני חיישני תמונה מובנים.

מאפייני המצלמה דורשים התייחסות קפדנית לכל יישום ראייה ממוחשבת. בתיאוריה, תמונות ברזולוציה גבוהה יותר והקלטות בקצב פריימים גבוה יותר של תנועת אדם מספקות יותר נתונים לזיהוי נקודות מפתח אנטומיות בדיוק מרחבי-זמני גבוה יותר. עם זאת, יש צורך באיזון בלתי נמנע בין כמות הנתונים למשאבי המחשוב הזמינים לעיבוד הנתונים. הפרוטוקול המתואר מבוסס על מצלמת סטריאו שמקליטה וידאו ברזולוציה של 1280 x 720 פיקסלים בקצב פריימים של 60 הרץ, דבר השווה למחקרים קודמים שיישמו ראיית מחשב לקינמטיקה של משימות^{שתייה 16,18}. בהקלטת סרטונים אלו, ראינו הצלחה אמינה בשימוש במחשב צרכני ברמה גבוהה יותר (למשל, מעבד 3.2GHz עם 128 GB RAM) והצלחה מעורבת בשימוש במחשב נייד (למשל, מעבד 2.6GHz עם 16GB RAM). כאשר משתמשים במחשבים ברמה נמוכה יותר, בעיה טיפוסית היא חסרי פריימים וידאו, שלרוב מתבטאים כפלט וידאו עם משך קצר מההקלטה המתוכננת של 20 שניות. ראוי לציון, בעוד שמחשוב נתונים הוא גורם נפוץ לפריימים וידאו חסרים, גם העברת נתונים חשובה. במסגרת הבריאות, למשל, הגדרות אבטחה הקשורות ליציאות גישה למחשב (למשל, כונני USB) עלולות לגרום לעיכובים בהעברת נתונים שמפריעים להקלטת וידאו אמינה.

הפרעות בקו ראייה תאתגר שלבים מרכזיים בתהליך ראיית מחשב, כולל כיול והערכת יציבה אנושית. הכיול מתבסס על תמונות דיגיטליות בתבנית לוח שחמט בגודל סטנדרטי, המאפשרת ראייה ממוחשבת למפות פיקסלים של תמונה לממדים הפיזיים של העולם האמיתי. המחשה ברורה של דפוס לוח השחמט משפרת את שיעור ההצלחה של המיפוי הזה. הפרעות ויזואליות עשויות להיגרם ממספר סיבות, כולל אך לא מוגבל להבאות: (i) בעיות תאורה (למשל, סנוור חזק מחלון סמוך או צללים כהים); (ii) תנועות מהירות מדי של לוח השחמט (למשל, טשטוש תמונה עקב זמן חשיפה ממושך למצלמה); או (iii) תכונות מצלמה פנימיות לא מתאימות (למשל, אורך מוקד שגוי או עיוות עדשה חמור). הערכת תנוחה אנושית עושה שימוש בבינה מלאכותית כדי להוסיף סימני ציון אנטומיים באופן אוטומטי מתמונות של אדם אחד (הערכת תנוחה אחת) או מספר אנשים (הערכת תנוחה מרובה). הדמיה ברורה של האדם היא קריטית להערכת קצב ההצלחה בתנוחה. חלק מהפרעות חזותיות עשויות להיות נסבלות בהתאם לפרמטרי ראיית המחשב (למשל, ארכיטקטורת בינה מלאכותית, ספי חיזוי). עם זאת, כדי להעריך את ההתאמה של וידאו להערכת תנוחה אנושית, מלכודות נפוצות שיש להיזהר מהן כוללות: (i) עוברי אורח הנמצאים במקרה של הערכה בתנוחה אחת; (ii) קטעי גוף מחוץ לשדה הראייה של המצלמה לסירוגין; ו-(iii) חסימה עצמית עקב חפיפת מקטעי גוף.

ניתוק איסוף הנתונים מתהליך הראייה הממוחשבת עצמו מציע יתרונות וחסרונות. חיסרון בולט הוא העיכוב במידע קליני הזמין לרופאים ולמטופלים כדי להנחות את קבלת ההחלטות. יתרון פוטנציאלי הוא הפחתת התערבות באינטראקציה בין רופא למטופל. לדוגמה, בהנחה שהכיול מתבצע לפני תור המטופל, הקלטת וידאו של 10 חזרות על משימת השתייה כפי שתוארה בספרות קודמת¹² תדרוש פחות מ-4 דקות של צילום וידאו בנוסף לכל זמן שיידרש כדי לכוון מטופלים תמימים לפרוטוקול. יתרה מזאת, ניתוק זה עשוי לשפר את קבלת הרופאים על ידי חלוקת האחריות למידע. בתוך הפרדת תפקידים זו, הקלינאי לוקח אחריות על מתי ולמה מתבצעות הערכות וידאו, ומדעני נתונים/מהנדסי מידע לוקחים אחריות על שיפור זרימת העבודה של ראיית המחשב האחראית למדדים קליניים מדויקים ואמינים (למשל, קינמטיקה של משימות שתייה). למעשה, ניתן להשוות זאת למציאות הנוכחית של בדיקות מבוססות דם רבות (למשל, פאנלים מטבוליים מלאים) ובדיקות מבוססות תמונה (למשל, מחקרי MRI) שמזמינים באופן שגרתי על ידי רופאים. לבסוף, ניתוק זה עשוי להיות יתרון ככל שתחום הבינה המלאכותית ממשיך להתקדם. נתוני הווידאו שנרכשו היום עשויים לעבור ניתוח חוזר על ידי פתרונות ראייה ממוחשבת מתקדמים יותר של מחר, שעשויים להפיק מדדים קינמטיים נוספים במהירות, דיוק ואמינות גבוהים יותר.

מטרתנו היא לקדם עוד יותר את הגישה לקינמטיקה של הגפיים העליונות בקרב קהילת השיקום, הכוללת קלינאים במרפאות אמבולטוריות וככל הנראה גם אנשים בסביבה ביתית (למשל, שיקום מרחוק). פרוטוקול זה והאפליקציה המקוונת צריכים להיחשב כשלב מוקדם בפיתוח, שעד כה שקל פעילות ממוקדת מאוד (כלומר, משימת השתייה) וקבוצה יחסית ממוקדת של בעלי עניין (כלומר, משתמשים קלינאיים ונבדקים שיכולים לבצע את משימת השתייה בקלות). גרסאות עתידיות יהיו נחוצות כדי להתאים לקבוצת משתמשים מגוונת יותר, פעילויות מגוונות יותר, ואוכלוסיות נבדקים מגוונות יותר (למשל, אנשים עם ליקויים חמורים הדורשים התאמת פעילות). בנוסף, הפיתוח העתידי יכלול נקודות ביקורת חשובות לפני יישום נרחב, כגון שילוב ברשומות רפואיות אלקטרוניות ושמירה על פרטיות וסודיות המטופל. גרסאות עתידיות אלו כנראה ישלבו גם טכנולוגיה חדשה וישפרו את הטכנולוגיה הקיימת כיום. לדוגמה, הפרוטוקול הנוכחי מניח תהליך ראייה ממוחשבת המבוסס על ראייה בינוקולרית (למשל, מצלמות סטריאו). פיתוח הגיוני הבא הוא פרוטוקול הכולל ראייה מונוקולרית (למשל, מצלמות בסיסיות יותר), שניתן להשיג באמצעות שימוש בבינה מלאכותית המאומנת על מערכי נתונים בינוקולריים. ראוי לציין שהפרוטוקול הנוכחי מספק נתוני תמונה ווידאו התואמים לפתרונות ראייה ממוחשבת המתקדמים ביותר, שכבר מוחלפים בביצועים על ידי פתרונות חדשים¹⁸. הפרוטוקול המקוון המתואר כאן עשוי לאפשר לרופאים ליישם בפרקטיקה שלהם בסיס לראייה ממוחשבת, שצפויה להתקדם משמעותית ככל שטכנולוגיית הבינה המלאכותית תחדור לתעשיית הבריאות.

תודות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ברצוננו להודות למיטשל אמברי על תרומתו לפיתוח אתרים ליישום עיצוב אפליקציית הרשת המתוכנן. אנו גם מודים לד"ר מיכאיל קופארנוס וד"ר קרולין לאוקנר, מנהיגי ברית המודרניזציה והמוביליזציה של יישומי mHealth (MAMMA) של אוניברסיטת קנטקי (בריטניה). המימון סופק על ידי ברית MAMMA דרך המכללה לרפואה הבריטית, סגן הנשיא למחקר ו-UK HealthCare.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שם	חברה	מספר קטלוג	הערות
זרוע הרכבה למצלמה, דו-מקטעי יחיד מפרקי עם פלטפורמת מצלמה	מנפרוטו	196B-2	הרכבה למצלמת סטריאו
חצובת מצלמה, תואמת לברגים סטנדרטיים בגודל 1/4 אינץ' ו-3/8 אינץ'	iFootage	בסיס CB3	חצובה להרכבה של מצלמת סטריאו
לוח כתיבה, גודל אות סטנדרטי	לא זמין	לא זמין	משטח לקיבוע תבנית הכיול
, פלסטיק של 8 אונקיות	לא זמין	לא זמין	מיכל מים למשימת שתייה
כיסא מתכוונן לגובה, עם גלגלי גלגל נעילה	ורמונד לארסן A/S	VELA אינדיפנדנס	כיסא לנושא
שולחן מתכוונן לגובה, עם גלגלי קסם נעילה	חברת מידמרק	תחנת עבודה מלבנית 6215	שולחן למשימת שתייה
הדפסה של לוח הכיול	לא זמין	לא זמין	תבנית לסרטון קליברייטון
הדפסה של משטח פעילות השתייה,	לא זמין	לא זמין	שטיח להכוונת משימת השתייה
מצלמת סטריאו, אורך מוקד 4 מ"מ, ללא קיטוב, כבל USB 3.0 של 5 מטר	סטריאולאבס	זד 2i	מצלמת סטריאו להקלטת וידאו
קלטת	לא זמין	לא זמין	דבק להדפסות

מקורות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Tsao, C. W., et al. Heart Disease and Stroke Statistics-2022 Update: A Report From the American Heart Association. Circulation. 145 (8), e153-e639 (2022).
Morris, J. H., van Wijck, F., Joice, S., Donaghy, M. Predicting health related quality of life 6 months after stroke: the role of anxiety and upper limb dysfunction. Disability Rehabilitat. 35 (4), 291-299 (2013).
Winstein, C. J., et al. Guidelines for Adult Stroke Rehabilitation and Recovery: A Guideline for Healthcare Professionals From the American Heart Association/American Stroke Association. Stroke. 47 (6), e98-e169 (2016).
World Report on Disability. Malta. , World Health Organization. http://who.int/teams/noncommunicable-diseases/sensory-functions-disability-and-rehabilitation/world-report-on-disability (2011).
Alt Murphy, M., Willén, C., Sunnerhagen, K. S. Kinematic variables quantifying upper-extremity performance after stroke during reaching and drinking from a glass. Neurorehabil Neural Repair. 25 (1), 71-80 (2011).
Kwakkel, G., et al. Standardized measurement of quality of upper limb movement after stroke: Consensus-based core recommendations from the Second Stroke Recovery and Rehabilitation Roundtable. Int J Stroke. 14 (8), 783-791 (2019).
Valevicius, A. M., Jun, P. Y., Hebert, J. S., Vette, A. H. Use of optical motion capture for the analysis of normative upper body kinematics during functional upper limb tasks: A systematic review. J Electromyogr Kinesiol. 40, 1-15 (2018).
Aprile, I., et al. Kinematic analysis of the upper limb motor strategies in stroke patients as a tool towards advanced neurorehabilitation strategies: a preliminary study. Biomed Res Int. 2014, 636123(2014).
Kim, K., et al. Kinematic analysis of upper extremity movement during drinking in hemiplegic subjects. Clin Biomech. 29 (3), 248-256 (2014).
Santos, G. L., Russo, T. L., Nieuwenhuys, A., Monari, D., Desloovere, K. Kinematic Analysis of a Drinking Task in Chronic Hemiparetic Patients Using Features Analysis and Statistical Parametric Mapping. Arch Phys Med Rehabil. 99 (3), 501-511.e4 (2018).
Unger, T., et al. Upper limb movement quality measures: comparing IMUs and optical motion capture in stroke patients performing a drinking task. Front Digit Health. 6, 1359776(2024).
Alt Murphy, M., Murphy, S., Persson, H. C., Bergström, U. B., Sunnerhagen, K. S. Kinematic Analysis Using 3D Motion Capture of Drinking Task in People With and Without Upper-extremity Impairments. J Vis Exp. (133), e57228(2018).
Alt Murphy, M., Willén, C., Sunnerhagen, K. S. Movement kinematics during a drinking task are associated with the activity capacity level after stroke. Neurorehabil Neural Repair. 26 (9), 1106-1115 (2012).
Alt Murphy, M., Willén, C., Sunnerhagen, K. S. Responsiveness of upper extremity kinematic measures and clinical improvement during the first three months after stroke. Neurorehabil Neural Repair. 27 (9), 844-853 (2013).
Krakauer, J. W., Carmichael, S. T., Corbett, D., Wittenberg, G. F. Getting Neurorehabilitation Right: What Can Be Learned From Animal Models. Neurorehabil Neural Repair. 26 (8), 923-931 (2012).
Huber, J., Slone, S., Bae, J. Computer vision for kinematic metrics of the drinking task in a pilot study of neurotypical participants. Sci Rep. 14 (1), 20668(2024).
Uhlrich, S. D., et al. OpenCap: 3D human movement dynamics from smartphone videos. PLoS Comput Biol. 19 (10), e1011462(2023).
Unger, T., et al. Differentiable Biomechanics for Markerless Motion Capture in Upper Limb Stroke Rehabilitation: A Comparison with Optical Motion Capture. ArXiv. , (2024).

הדפסות חוזרות והרשאות

בקש הרשאה לשימוש חוזר בטקסט או באיורים של מאמר JoVE זה

בקש הרשאה

מדריך קלינאי מבוסס רשת להקליט וידאו תואם של קינמטיקה סטנדרטית של שתייה לניתוח ראיית מחשב

במאמר זה

סיכום

תקציר

מבוא

פרוטוקול

תוצאות

דיון

תודות

חומרים

מקורות

הדפסות חוזרות והרשאות

תגיות

מאמרים קשורים