Setup per la valutazione quantitativa del movimento e dell'attività muscolare durante un test virtuale di box e blocchi modificati

Summary

Il protocollo qui descritto mira a migliorare la valutazione quantitativa dei deficit degli arti superiori, con l'obiettivo di sviluppare ulteriori tecnologie per la valutazione a distanza sia in clinica che a domicilio. La realtà virtuale e le tecnologie dei biosensori sono combinate con tecniche cliniche standard per fornire informazioni sul funzionamento del sistema neuromuscolare.

Abstract

La capacità di muoverci ci permette di interagire con il mondo. Quando questa capacità è compromessa, può ridurre significativamente la qualità della vita e l'indipendenza e può portare a complicazioni. L'importanza della valutazione e della riabilitazione dei pazienti a distanza è recentemente cresciuta a causa dell'accesso limitato ai servizi di persona. Ad esempio, la pandemia di COVID-19 ha inaspettatamente portato a normative severe, riducendo l'accesso ai servizi sanitari non urgenti. Inoltre, l'assistenza remota offre l'opportunità di affrontare le disparità sanitarie nelle aree rurali, scarsamente servite e a basso reddito in cui l'accesso ai servizi rimane limitato.

Migliorare l'accessibilità attraverso opzioni di assistenza remota limiterebbe il numero di visite ospedaliere o specialistiche e renderebbe le cure di routine più convenienti. Infine, l'uso di elettronica di consumo commerciale prontamente disponibile per l'assistenza domiciliare può migliorare i risultati dei pazienti grazie a una migliore osservazione quantitativa dei sintomi, dell'efficacia del trattamento e del dosaggio della terapia. Sebbene l'assistenza remota sia un mezzo promettente per affrontare questi problemi, è fondamentale caratterizzare quantitativamente la compromissione motoria per tali applicazioni. Il seguente protocollo cerca di colmare questa lacuna di conoscenza per consentire a medici e ricercatori di ottenere dati ad alta risoluzione sul movimento complesso e sull'attività muscolare sottostante. L'obiettivo finale è quello di sviluppare un protocollo per la somministrazione remota di test clinici funzionali.

Qui, i partecipanti sono stati istruiti a eseguire un compito Box and Block (BBT) di ispirazione medica, che viene spesso utilizzato per valutare la funzione della mano. Questo compito richiede ai soggetti di trasportare cubi standardizzati tra due compartimenti separati da una barriera. Abbiamo implementato una BBT modificata nella realtà virtuale per dimostrare il potenziale dello sviluppo di protocolli di valutazione remota. L'attivazione muscolare è stata catturata per ciascun soggetto utilizzando l'elettromiografia di superficie. Questo protocollo ha permesso l'acquisizione di dati di alta qualità per caratterizzare meglio la compromissione del movimento in modo dettagliato e quantitativo. In definitiva, questi dati hanno il potenziale per essere utilizzati per sviluppare protocolli per la riabilitazione virtuale e il monitoraggio remoto dei pazienti.

Introduction

Il movimento è il modo in cui interagiamo con il mondo. Mentre le attività quotidiane come prendere un bicchiere d'acqua o camminare per andare al lavoro possono sembrare semplici, anche questi movimenti si basano su una segnalazione complessa tra il sistema nervoso centrale, i muscoli e gli arti. Pertanto, l'indipendenza personale e la qualità della vita sono altamente correlate al livello di funzione degli arti di un individuo ^2,3. Il danno neurologico, come la lesione del midollo spinale (SCI) o la lesione dei nervi periferici, può provocare deficit motori permanenti, diminuendo così la capacità di eseguire anche le semplici attività della vita quotidiana ^4,5. Secondo il National Institute of Neurological Disorders and Stroke, oltre 100 milioni di persone negli Stati Uniti sperimentano deficit motori, con l'ictus come una delle principali cause ^6,7,8. A causa della natura di queste lesioni, i pazienti spesso richiedono cure prolungate in cui la valutazione motoria quantitativa e il trattamento a distanza possono essere utili.

Le pratiche attuali per il trattamento dei disturbi del movimento spesso richiedono una valutazione clinica iniziale e continua della funzione attraverso l'osservazione da parte di esperti qualificati come fisioterapisti o terapisti occupazionali. I test clinici standard convalidati spesso richiedono professionisti qualificati per la loro somministrazione, con vincoli di tempo specifici e punteggio soggettivo di movimenti o compiti funzionali predefiniti. Tuttavia, anche in individui sani, movimenti identici possono essere eseguiti con diverse combinazioni di angoli articolari. Questo concetto è definito ridondanza muscoloscheletrica.

I test clinici funzionali spesso non tengono conto della ridondanza individuale alla base della variabilità intersoggetto. Sia per i medici che per i ricercatori, distinguere tra la normale variabilità causata dalla ridondanza e i cambiamenti patologici nel movimento rimane una sfida. Le valutazioni cliniche standardizzate eseguite da valutatori ben addestrati utilizzano sistemi di punteggio a bassa risoluzione per ridurre la variabilità tra valutatori e migliorare la validità dei test. Tuttavia, questo introduce effetti limite, abbassando così la sensibilità e la validità predittiva per i soggetti che possono avere lievi deficit di movimento ^9,10. Inoltre, questi test clinici non sono in grado di distinguere se i deficit sono causati da una meccanica corporea passiva o da una coordinazione muscolare attiva, che può essere importante durante la diagnosi iniziale e nella progettazione di un piano riabilitativo specifico per il paziente. Studi clinici randomizzati hanno rivelato un'efficacia incoerente dei piani di trattamento formulati sulla base delle prove fornite da questi test clinici 11,12,13. Diversi studi hanno sottolineato la necessità di metriche cliniche quantitative e di facile utilizzo che possano essere utilizzate per guidare la progettazione di interventi futuri^14,15.

In studi precedenti, abbiamo dimostrato l'implementazione della valutazione automatizzata del movimento utilizzando dispositivi di motion capture prontamente disponibili nei pazienti con compromissione del braccio post-ictus, nonché la valutazione della funzione della spalla dopo un intervento chirurgico al torace in pazienti con carcinoma mammario^16,17. Inoltre, abbiamo dimostrato che l'utilizzo dei momenti articolari attivi per stimare i momenti muscolari di specifici movimenti attivi è una misura più sensibile dei deficit motori dopo l'ictus rispetto agli angoli articolari¹⁸. La cattura del movimento e l'elettromiografia di superficie (EMG) possono quindi essere di fondamentale importanza nella valutazione dei pazienti che vengono diagnosticati come asintomatici dai test clinici standard, ma che possono ancora avere difficoltà di movimento, affaticamento o dolore. Questo articolo descrive un sistema che può consentire una caratterizzazione dettagliata e quantitativa del movimento durante i test clinici standard per lo sviluppo futuro di metodi per la valutazione e la riabilitazione domiciliare in popolazioni di pazienti con problemi di movimento.

La realtà virtuale (VR) può essere utilizzata per costruire un'esperienza utente coinvolgente durante la modellazione delle attività quotidiane. In genere, i sistemi VR tracciano i movimenti della mano dell'utente per consentire interazioni simulate con l'ambiente virtuale. Il protocollo che descriviamo qui utilizza prodotti di realtà virtuale di consumo per il motion capture per quantificare la valutazione dei deficit motori, in modo simile ad altri studi che dimostrano l'uso di controller per videogiochi standard nella valutazione quantitativa della compromissione dopo ictus o intervento chirurgico alla spalla^16,17. Inoltre, l'EMG è una misura non invasiva dell'attività neurale alla base della contrazione muscolare¹⁹. In quanto tale, l'EMG può essere utilizzato per valutare indirettamente la qualità del controllo neurale del movimento e fornire una valutazione dettagliata della funzione motoria. I danni muscolari e nervosi possono essere rilevati dall'EMG e disturbi come la distrofia muscolare e la paralisi cerebrale sono comunemente monitorati utilizzando questa tecnica^20,21. Inoltre, l'EMG può essere utilizzato per monitorare i cambiamenti nella forza muscolare o nella spasticità, che potrebbero non essere evidenti nelle valutazioni cinematiche^22,23, così come l'affaticamento e la coattivazione muscolare. Metriche come queste sono fondamentali per considerare i progressi della riabilitazione 23,24,25.

Il paradigma sperimentale qui descritto cerca di sfruttare una combinazione di VR ed EMG per affrontare i limiti degli strumenti di valutazione clinica tradizionali. Qui, ai partecipanti è stato chiesto di eseguire un compito Box and Block (BBT) ^modificato26 utilizzando oggetti reali e in VR. La BBT standard è uno strumento clinico utilizzato nella valutazione generale della funzione macroscopica degli arti superiori, in cui ai soggetti viene chiesto di spostare il maggior numero possibile di blocchi di 2,5 cm da un compartimento, su una partizione, a un compartimento adiacente entro un minuto. Sebbene siano spesso utilizzati per valutare in modo affidabile i deficit nei pazienti con ictus o altre condizioni neuromuscolari (ad esempio, paresi degli arti superiori, emiplegia spastica), sono stati riportati dati normativi anche per bambini e adulti sani, di età compresa tra 6 e^{89 e 26} anni. Una valutazione virtuale del movimento viene utilizzata per simulare gli aspetti funzionali del test clinico convalidato eseguito nella vita reale. La realtà virtuale viene utilizzata qui per ridurre l'hardware richiesto, consentendo al contempo la fornitura di istruzioni standardizzate e punteggi programmati e automatizzati. In questo modo, non sarebbe più necessaria una supervisione costante da parte di professionisti qualificati.

La BBT in questo studio è stata semplificata per concentrarsi sulla cattura del raggiungimento e dell'afferramento di un blocco alla volta che appare nella stessa posizione. Ciò ha massimizzato la riproducibilità dei movimenti e ridotto al minimo la variabilità tra soggetti nei dati registrati. Infine, i visori per realtà virtuale possono essere acquistati per un minimo di $ 300 e hanno il potenziale per ospitare più valutazioni. Una volta programmato, ciò ridurrebbe significativamente il costo associato alla tipica valutazione professionale e consentirebbe una maggiore accessibilità di questi test clinici standard e convalidati sia in contesti clinici che remoti/a domicilio.

Protocol

Le procedure sperimentali sono state approvate dal West Virginia University Institutional Review Board (IRB), protocollo # 1311129283, e hanno aderito ai principi della Dichiarazione di Helsinki. I rischi derivanti da questo protocollo sono minori, ma è necessario spiegare tutte le procedure e i potenziali rischi ai partecipanti ed è stato acquisito il consenso informato scritto con la documentazione approvata dal comitato di revisione etica istituzionale.

1. Caratteristiche e design del sistema

NOTA: La configurazione di questo protocollo è costituita dai seguenti elementi: (1) sensori e base EMG, (2) software di acquisizione dati EMG (DAQ), (3) un sistema di motion capture e (4) un visore VR con il software corrispondente. Questi componenti sono visualizzati nella Figura 1.

1. Configurazione dei componenti del sistema
   1. Collegare il sistema EMG.
      1. Collegare la stazione base EMG all'alimentazione.
      2. Collegare la stazione base EMG a un computer dedicato (Figura 1C) contenente gli script DAQ.
         NOTA: Esempi di script sono disponibili all'indirizzo: https://www.dropbox.com/sh/7se5lih4noxj584/AACqFDZytpDm-L8jAULFwfTHa?dl=0. Alcuni prodotti commerciali possono essere forniti con software DAQ con licenza, che può anche essere utilizzato.
   2. Collegare il sistema di motion capture.
      1. Collegare un secondo computer dedicato (Figura 1A) a un router di rete.
      2. Collegare il router di rete a un server di motion capture.
      3. Collegare il server di motion capture al monitor di un computer per la visualizzazione.
      4. Collegare le telecamere al server di motion capture.
   3. Collegare il sistema VR.
      1. Collegare il visore VR a un terzo computer dedicato con gli script DAQ corrispondenti (Figura 1B).
         NOTA: Esempi di script sono disponibili all'indirizzo: https://www.dropbox.com/sh/7se5lih4noxj584/AACqFDZytpDm-L8jAULFwfTHa?dl=0
      2. Caricare l'ambiente di gioco VR contenente le attività previste sul computer collegato al visore VR (Figura 1B).
   4. Prepara l'area in cui il soggetto completerà l'attività.
      1. Utilizzare una sedia robusta e senza braccioli per assicurarsi che non vi siano interferenze con il normale raggiungimento del soggetto.
      2. Per la sicurezza e l'accuratezza dei dati raccolti, verificare che l'area di test sia libera da tutti gli ostacoli.
   5. Sincronizzare i sistemi.
      1. Utilizza una funzione software personalizzata per sincronizzare i sistemi in tempo con un server monouso.
      2. In alternativa, utilizzare un computer o un gestore di messaggi preferito.

Figura 1: Configurazione dell'attrezzatura sperimentale. (A) Le telecamere di motion capture marker sono posizionate sul pavimento e nel soffitto intorno allo spazio sperimentale, stabilendo uno spazio ottimale per il tracciamento del movimento. Un computer dedicato viene utilizzato per eseguire il software di motion capture e salvare i dati. (B) Il visore utilizzato per visualizzare la BBT modificata in VR è collegato a un computer dedicato in cui vengono salvati i dati della valutazione virtuale e dell'attività. (C) La base EMG è collegata a un computer dedicato in cui i dati sull'attività muscolare vengono registrati e salvati durante l'esecuzione dell'attività. I sensori EMG e i marcatori LED per il motion capture sono entrambi posizionati sul braccio del soggetto durante la sessione (vedere la Figura 2). Abbreviazioni: VR = realtà virtuale; EMG = elettromiografia. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

2. Procedure sperimentali

NOTA: una rappresentazione visiva del flusso sperimentale descritto in questo protocollo è mostrata in Figura 2.

1. Configurazione EMG
   1. Per determinare il posizionamento del sensore EMG per la migliore qualità del segnale, palpare il ventre muscolare mentre il partecipante contrae il muscolo²⁷ pertinente. Vedere la Tabella 1 per la selezione muscolare utilizzata in questo protocollo.
   2. Utilizzando una salvietta imbevuta di alcol, pulire accuratamente ciascun elettrodo e il sito di posizionamento del sensore previsto sul braccio del soggetto.
      NOTA: Una pulizia accurata sia dei sensori EMG che della pelle del soggetto garantirà una bassa impedenza elettrodo-pelle. Ciò garantisce che i dati EMG registrati abbiano un elevato rapporto segnale/rumore. L'eccesso di peli nel sito di posizionamento del sensore può causare dati di bassa qualità anche se adeguatamente puliti. In questo caso, potrebbe essere necessario radersi i capelli.
   3. Dopo aver preparato gli elettrodi EMG e la pelle del soggetto, posizionare i sensori EMG sul soggetto, assicurando un buon contatto tra gli elettrodi e la pelle. Gli elettrodi bipolari devono essere posizionati in modo che i sensori siano paralleli alla direzione delle fibre muscolari.
2. Configurare il sistema di motion capture
   NOTA: Questo potrebbe non essere necessario se viene utilizzato solo un visore VR per tracciare i movimenti della mano per la cinematica.
   1. Calibrare le telecamere di rilevamento del movimento seguendo le istruzioni del produttore. Muovi la bacchetta di calibrazione in tutto lo spazio sperimentale per calibrare le telecamere di tracciamento del movimento e impostare l'asse 3D dello spazio.
      NOTA: Il sistema di motion capture del marker utilizzato in questo protocollo include una bacchetta di calibrazione con marcatori LED.
   2. Posiziona i marcatori di motion capture a LED sui punti di riferimento ossei dell'arto superiore e del tronco del soggetto necessari per costruire i modelli biomeccanici desiderati.
   3. Utilizzare il software di motion capture fornito per assicurarsi che tutti i marcatori vengano riconosciuti e tracciati dalle telecamere di motion capture. Istruire il soggetto a eseguire diversi movimenti pratici mentre il personale dello studio monitora visivamente i dati dei marcatori in tempo reale.
3. Configurare l'attività di valutazione delle competenze VR
   1. Posiziona una sedia al centro dello spazio sperimentale di motion capture. Usa una sedia simile a quella utilizzata per il test tradizionale del mondo reale.
   2. Calibra il visore VR sulla sedia in cui il soggetto eseguirà l'attività di valutazione. Una volta calibrato, chiedi al soggetto di sedersi sulla sedia e posizionare il visore VR sulla testa.
   3. Mentre il soggetto è seduto, misurare la distanza tra la spalla del soggetto e il suolo, nonché la lunghezza del braccio del soggetto. Usa queste distanze per impostare la posizione in cui la tabella e l'attività di valutazione verranno generate in VR.
   4. Nello script di controllo delle attività VR, inserisci le misure del soggetto e programma il numero desiderato di ripetizioni di spawn dei blocchi.
      NOTA: In questa BBT modificata, i singoli blocchi verranno generati uno alla volta per aumentare la riproducibilità.
4. Istruire il soggetto a eseguire la valutazione BBT modificata in VR.
   1. Fornisci una breve spiegazione dell'attività al soggetto.
      1. Il blocco virtuale si genererà sul lato sinistro o destro, come determinato dallo sperimentatore.
      2. Spiegare al soggetto che dovrà raccogliere il blocco virtuale, trasportarlo sopra la partizione e posizionarlo sul bersaglio nel compartimento opposto (Figura 2).
         NOTA: Nella BBT virtuale modificata utilizzata qui, il blocco scomparirà automaticamente e si rigenererà nella posizione di partenza tutte le volte che lo sperimentatore lo ha determinato.
   2. Inizia a raccogliere i dati EMG.
   3. Inizia a raccogliere i dati di motion capture.
   4. Avvia l'attività di valutazione delle competenze VR.
      1. Lascia che l'attività venga eseguita per il numero preimpostato di ripetizioni prima di terminare automaticamente.
   5. Salva i dati EMG e cinematici per l'analisi post-hoc.
   6. Determinare un punteggio clinicamente rilevante per la BBT modificata post-hoc come il numero di blocchi trasportati con successo oltre la barriera o le ripetizioni del compito in 60 s.

Figura 2: Protocollo sperimentale, attività VR e configurazione del soggetto. (A) Diagramma di flusso che descrive il protocollo sperimentale qui utilizzato. (B) Esempio di vista di BBT modificata implementata in ambiente VR. Le misurazioni anatomiche vengono utilizzate per calibrare l'attività VR, assicurando che il tavolo virtuale si generi nella posizione relativa corretta. (C) Posizionamento di marcatori di motion capture a LED e sensori EMG sul soggetto. I sensori EMG sono posizionati sui muscoli di interesse e i marcatori di motion capture a LED sono posizionati sui punti di riferimento ossei. Abbreviazioni: VR = realtà virtuale; EMG = elettromiografia; LED = diodo a emissione luminosa. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Results

I dati EMG, cinematici e di forza ottenuti dai soggetti che utilizzano questo protocollo possono essere utilizzati per caratterizzare i movimenti attraverso le ripetizioni dello stesso compito, nonché durante compiti diversi. I dati mostrati qui rappresentano i risultati di partecipanti sani al controllo per dimostrare la fattibilità di questa configurazione. I profili EMG rappresentativi registrati da un soggetto sano che esegue la BBT modificata in VR sono mostrati nella Figura 3. Si può osservare un'elevata attivazione muscolare del deltoide anteriore (DELT_A), suggerendo che è il motore principale del braccio per ogni movimento di raggiungimento. Anche gli estensori dell'avambraccio e del polso (ECU ed ECR) sono stati notevolmente attivati, il che suggerisce che questi muscoli vengono utilizzati per supportare la presa del blocco durante tutto il movimento. Infine, l'aumento dell'attività dei muscoli del pollice (EPB e APB) indica il loro utilizzo nella presa e nel rilascio del blocco. Mentre i profili EMG registrati durante la BBT modificata in VR erano simili al compito del mondo reale, l'attività muscolare massima durante la valutazione VR era ridotta. Questi risultati suggeriscono che sia la BBT standard del mondo reale che la BBT modificata in VR utilizzano meccanismi di controllo motorio simili.

I dati di tracciamento manuale VR sono stati utilizzati per ottenere dati cinematici che hanno prodotto profili uniformi delle traiettorie angolari articolari in tutta la BBT modificata implementata in VR (Figura 4). L'uso del pollice, del medio e dell'indice nell'afferrare il blocco è caratterizzato da variazioni dell'angolo articolare sia nelle articolazioni interfalangee prossimali che in quelle distali (Figura 4). Si vede che gli angoli articolari delle dita 2 (indice) e 3 (centro) cambiano lungo traiettorie simili, a significare il loro uso concomitante per afferrare e quindi rilasciare il blocco. Comparativamente, le dita 4 (anulare) e 5 (mignolo) mostrano un modello distinto nelle variazioni dell'angolo articolare a livello delle articolazioni interfalangee prossimali e distali. Questo non solo suggerisce che non sono stati utilizzati per afferrare il blocco, ma mostra anche che il loro movimento opposto alle dita 2 e 3 può segnare un tipico movimento fuori sinergia in cui queste dita rimangono flesse mentre il blocco viene rilasciato. Questo controllo frazionato dell'estensione delle dita rispetto alla flessione può essere assente in qualcuno con deficit motori post-ictus. La tabella 2 mostra gli intervalli medi degli angoli di giunzione durante l'attività. Inoltre, i tempi di ogni movimento o fase del movimento, come la presa e l'allungamento, e il numero di ripetizioni in un determinato periodo possono essere misurati anche dai dati cinematici ottenuti dal visore VR.

La qualità dei dati ottenuti da questo protocollo può essere massimizzata attraverso un'attenta considerazione di diversi fattori. Come accennato in precedenza, l'acquisizione di dati EMG di alta qualità si basa sullo stretto contatto tra gli elettrodi del sensore e la pelle. Quando i sensori sono posizionati in modo sicuro, i dati EMG avranno un elevato rapporto segnale/rumore con chiari periodi di bursting che indicano quando i muscoli si contraggono attivamente (Figura 5). Esplosioni distinte di attività elettrica corrispondenti alla contrazione muscolare possono essere visualizzate sia nei segnali non filtrati (Figura 5A) che filtrati (Figura 5B), con un rumore minimo. Aumenti aberranti o imprevisti dell'ampiezza del segnale possono essere indicativi di artefatti di movimento che possono derivare da un fissaggio insicuro dei sensori EMG alla pelle. Se si utilizzano sensori cablati, ciò potrebbe anche derivare da fili che penzolano durante il movimento. I dati di motion capture di alta qualità richiedono che gli arti rimangano in una visuale chiara della telecamera in modo che l'algoritmo di tracciamento possa risolvere con precisione le coordinate relative dei punti tracciati. Modifiche grandi o brusche delle coordinate dei punti tracciati o valori delle coordinate mancanti indicano dati di motion capture di bassa qualità. Mentre l'interpolazione dei marcatori può essere utilizzata per calcolare le coordinate mancanti, questo metodo è valido solo per brevi periodi relativi alla durata del movimento.

Figura 3: Profili EMG rappresentativi filtrati e rettificati registrati da un soggetto sano che esegue 10 ripetizioni della BBT modificata in VR. (A) Flessori prossimali del braccio (bicipite a testa corta, rosso; bicipite a testa lunga, grigio; deltoide anteriore, nero). (B) Estensori prossimali del braccio (tricipiti a testa lunga, verdi; tricipiti laterali, blu). (C) Flessori distali del braccio (flessore ulnare del carpo, rosso; flessore radiale del carpo, nero). (D) Estensori del braccio distale (estensore ulnare del carpo, verde; estensore radiale del carpo, blu). (E) Muscoli delle dita e del pollice (flessore superficiale delle dita, rosso; estensore comunicale delle dita, verde; estensore breve del pollice, blu; abduttore breve del pollice, marrone). Questa figura è adattata da Yough²⁸. Abbreviazioni: BBT = Compito di casella e blocco; EMG = elettromiografia; BIC_SH = bicipiti a testa corta; BIC_LO = bicipiti a testa lunga; DELT_A = deltoide anteriore); TRI_LO = tricipiti a testa lunga; TRI_LAT = tricipiti laterali; FCU = flessore ulnare del carpo; FCR = flessore radiale del carpo; ECU = estensore ulnare del carpo; ECR = estensore radiale del carpo; FDS = flessore superficiale delle dita; EDC = estensore comunista delle dita; EPB = estensore breve del pollice; APB = abduttore breve del pollice. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 4: Profili cinematici rappresentativi registrati da un soggetto sano che esegue 10 ripetizioni della BBT modificata in VR. (A) Angoli articolari del pollice alle articolazioni CMC, MCP e IP. (B) Angoli di giunzione dei giunti MCP delle cifre 2-5. (C) Angoli di giunzione dei giunti PIP delle cifre 2-5. (D) Angoli di giunzione dei giunti DIP delle cifre 2-5. I numeri che seguono il nome di ogni articolazione indicano il dito a cui ogni articolazione corrisponde (pollice = 1, indice = 2, medio = 3, anello = 4, mignolo = 5). Questa figura è adattata da Yough²⁸. Abbreviazioni: CMC = carpometacarpo; Ad/Ab = adduzione/abduzione; E/F = estensione/flessione; MCP = metacarpo-falangea; IP = interfalangea; PIP = interfalangeo prossimale; DIP = interfalangeo distale. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 5: Dati rappresentativi del sensore EMG. (A) Segnali EMG grezzi e (B) filtrati da un sensore EMG sicuro e posizionato in modo ottimale sul flessore ulnare del carpo. Questa figura è adattata da Yough²⁸. Abbreviazioni: EMG = elettromiografia. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Numero sensore Delsys	Muscolo
1	Flessore ulnare del carpo
2	Flessore radiale del carpo
3	Estensore ulnare del carpo
4	Estensore radiale lungo del carpo
5	Anconeus
6	Flessore superficiale delle dita
7	Estensore comunicale delle dita
8	Bicipite brachiale - testa mediale/corta
9	Bicipite brachiale - testa laterale/lunga
10	Tricipite brachiale - testa lunga
11	Tricipite brachiale - testa laterale
12	Deltoide anteriore
13	Deltoide laterale
14	Estensore breve del pollice
15	Abduttore breve del pollice

Tabella 1: Selezione muscolare per i sensori EMG per la registrazione in questo protocollo.

Grado di libertà			Angolo minimo di giunzione (rad)	Angolo massimo di giunzione (rad)	Magnitudo (rad)
Supinazione-Pronazione del polso			0.24	0.68	0,44 ± 0,17
Estensione-flessione del polso			-0.47	-0.4	0,1 ± 0,06
Adduzione-Abduzione del polso			-0.18	-0.1	0,08 ± 0,03
Adduzione-Abduzione carpometacarpale			0.35	0.55	0,2 ± 0,09
Flesso-Estensione Carpometacarpale			0.05	0.24	0,18 ± 0,12
Flessione-Estensione Metacarpale del Pollice			-0.23	-0.15	0,08 ± 0,02
Flessione-estensione interfalangea del pollice			-0.56	-0.48	0,09 ± 0,03
Indice Estensione-Flessione Metacarpale			0.25	0.5	0,25 ± 0,13
Indice Estensione-flessione interfalangea prossimale			0.74	0.94	0,0,2 ± 0,14
Indice Estensione-flessione interfalangea distale			0.67	0.81	0,15 ± 0,1
Estensione-flessione del metacarpo medio			0.25	0.46	0,2 ± 0,11
Estensione-flessione interfalangea prossimale media			0.89	1.07	0,18 ± 0,11
Estensione-flessione interfalangea distale media			0.74	0.9	0,15 ± 0,1
Anello Metacarpo Estensione-Flessione			0.22	0.42	0,2 ± 0,14
Estensione-flessione interfalangea prossimale ad anello			0.9	1.1	0,2 ± 0,15
Anello Distale Interfalangea-Flessione			0.78	0.93	0,15 ± 0,1
Piccola estensione-flessione metacarpale			0.32	0.48	0,16 ± 0,04
Piccola estensione-flessione interfalangea prossimale			0.93	1.09	0,16 ± 0,09
Piccola estensione-flessione interfalangea distale			0.76	0.9	0,14 ± 0,09

Tabella 2: Intervalli medi degli angoli di giunzione durante una BBT modificata. Le direzioni di movimento nei nomi DOF corrispondono a direzioni negative-positive. Ad esempio, in "Supinazione-Pronazione del polso", la supinazione è nella direzione negativa e la pronazione è nella direzione positiva.

Discussion

Sistema EMG
L'hardware del sistema EMG è costituito da 15 sensori EMG utilizzati per ottenere i dati di attivazione muscolare. Un'API (Application Programming Interface) disponibile in commercio è stata utilizzata per generare un software di registrazione EMG personalizzato. L'hardware del sistema VR è costituito da un visore per realtà virtuale utilizzato per visualizzare l'ambiente VR immersivo e da un cavo per collegare il visore al computer dedicato in cui è memorizzata l'attività di valutazione virtuale. Il software è costituito da un software di computer grafica 3D per creare ed eseguire l'attività VR. In questo caso, come compito di valutazione è stato utilizzato un Box and Block Test modificato, adattato dal popolare test manuale di destrezza²⁶. L'interazione con l'ambiente VR è stata consentita attraverso l'uso di un programma software progettato per calcolare la posizione in cui la tabella si sarebbe generata, avviare l'attività, generare blocchi e salvare i dati.

Sistema di motion capture
L'hardware del sistema di motion capture è costituito dal visore VR, dal sistema di motion capture marker e dal controller di movimento VR. Il visore VR è dotato di capacità di tracciamento della mano attraverso quattro telecamere a infrarossi integrate (72-120 Hz). Questi dati sono stati estratti dal dispositivo per l'analisi cinematica. Il sistema di motion capture marker è costituito da un server, telecamere con un campo visivo di 60°, diodo a emissione di luce rossa (LED) come marcatori e un oggetto di calibrazione. Per catturare con precisione lo spazio, le telecamere dovranno sovrapporsi leggermente. Durante l'esperimento, una data area di cattura è stata circondata da otto telecamere (480 Hz), di cui quattro erano al soffitto e quattro al pavimento. Questo sistema è stato calibrato e allineato prima dell'esperimento. I sistemi di motion capture con marker possono essere preferiti in quanto forniscono dati cinematici ad alta definizione sia per applicazioni cliniche che di ricerca. Il controller di movimento VR contiene un modulo ottico di tracciamento della mano che cattura il movimento della mano e delle dita. Il controller è dotato di due telecamere a infrarossi nel vicino da 640 x 240 pixel (120 Hz), in grado di tracciare il movimento fino a 60 cm dal dispositivo e in un campo visivo di 140 x 120°. Questo dispositivo è stato collegato al visore VR o fissato sopra la testa durante il movimento. Il software di sviluppo di computer grafica 3D è stato utilizzato per visualizzare il tracciamento delle mani e raccogliere dati dall'ambiente VR. I dati dei sistemi di motion capture markerless e marker sono stati acquisiti e salvati utilizzando script di programmi software personalizzati. Esempi di script di programmi software sono disponibili all'indirizzo: https://www.dropbox.com/sh/7se5lih4noxj584/AACqFDZytpDm-L8jAULFwfTHa?dl=0.

Potenziali sostituzioni di apparecchiature
In questo protocollo vengono utilizzati elettrodi EMG wireless, bipolari e di superficie, tuttavia altre tecnologie EMG (cablate, ecc.) potrebbero essere sostituite. Se si utilizzano sensori standard disponibili in commercio, come descritto nella Tabella dei materiali, è possibile utilizzare il software DAQ in dotazione al posto degli script software personalizzati (frequenza di campionamento di 2.000 Hz). Se si utilizzano sensori EMG alternativi, è necessario utilizzare anche un software compatibile con tale sistema.

Anziché collegare il visore VR al computer tramite cavo, il visore VR è in grado di memorizzare l'ambiente interattivo all'interno del visore. L'implementazione della funzione nelle future applicazioni per la riabilitazione da portare a casa sarebbe vantaggiosa per il paziente. Il visore VR utilizzato in questo caso potrebbe essere sostituito con un altro visore VR immersivo. Prima della sostituzione, ciò richiederebbe la convalida della compatibilità con il software di sviluppo del gioco.

Software di sviluppo alternativo può essere utilizzato per la creazione dell'ambiente virtuale e dell'attività descritta in questo protocollo. Inoltre, altre valutazioni cliniche tradotte in VR possono essere utilizzate al posto della BBT modificata qui illustrata (ad esempio, l'Action Research Arm Test (ARAT) o la Graded Redefined Assessment of Strength, Sensation, and Prehension (GRASSP)). Mentre la BBT può essere utilizzata per valutare un'ampia gamma di lesioni neurologiche, l'uso di compiti clinici alternativi consentirebbe la valutazione di altri disturbi del movimento. Il GRASSP, ad esempio, viene utilizzato principalmente per valutare i pazienti con lesioni del midollo spinale, mentre l'ARAT è più comunemente utilizzato per valutare l'emiplegia dovuta a danno corticale. Le valutazioni virtuali potrebbero anche essere somministrate senza controllo da uno script di programma software (ad esempio, standalone), ma il DAQ e il controllo dell'amministrazione del test dovrebbero essere presi in considerazione. Per la valutazione delle competenze, un tangibile Box and Block Test (BBT) potrebbe essere utilizzato al posto del compito sviluppato in VR²⁶. L'uso di apparecchiature del mondo reale richiederebbe una tecnologia di motion capture alternativa, al posto del tracciamento della mano registrato da un visore VR.

Per tracciare la cinematica della mano è possibile utilizzare un marker affidabile alternativo o un motion capture senza marker. Ad esempio, il motion capture basato su VR può essere utilizzato per semplificare la configurazione, pur ottenendo i dati di tracciamento della mano necessari per estrarre le informazioni cinematiche. Il sistema di motion capture marker utilizzato qui include un software per calibrare lo spazio di motion capture sperimentale e far funzionare le telecamere (frequenza di campionamento di 480 Hz). La tecnologia di motion capture alternativa deve essere utilizzata con il software corrispondente appropriato.

Nella Figura 1 sono illustrati computer separati, ognuno dei quali esegue un componente hardware diverso. Un singolo computer ad alte prestazioni può eseguire tutto il software per la raccolta dei dati e la realtà virtuale. Nel protocollo qui descritto, l'utilizzo di tre computer separati richiede la sincronizzazione dei dati. La sincronizzazione dei dati in tempo tra i dispositivi è fondamentale per l'EMG, la cinematica e i dati di forza per produrre conclusioni significative. Sono stati utilizzati script di programmi software personalizzati che utilizzano una funzione datetime integrata per registrare l'ora universale su ciascun sistema all'inizio dell'attività. Fondamentalmente, tutti i computer devono essere connessi alla stessa rete affinché questi script funzionino correttamente. Dopo che l'ora di inizio è stata registrata utilizzando datetime, gli script DAQ hanno utilizzato le funzioni tic e toc per incrementare il tempo durante la prova. Queste funzioni hanno una precisione di circa 0,000001 secondi, consentendo potenzialmente la registrazione dei dati a 1.000 kHz. Nella nostra configurazione, la frequenza di campionamento più alta è di 30 kHz, che è ben al di sotto delle capacità massime di questo metodo per la registrazione e la sincronizzazione del tempo tra i dispositivi. Un'applicazione di messaggistica TCP-IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol)²⁹ sviluppata in Python è stata utilizzata per trasmettere dati tra l'ambiente VR e l'applicazione DAQ in base all'indirizzo IP.

Oltre a garantire la sincronizzazione dell'ora, era di fondamentale importanza sincronizzare i dati acquisiti a diverse frequenze di campionamento. Due dei computer sono stati avviati manualmente per raccogliere i dati di motion capture (480 Hz) e registrare i dati EMG (2000 Hz). Studi precedenti hanno utilizzato circuiti di sincronizzazione personalizzati per inviare un evento comune tra i sistemi nei punti di riferimento del processo (ad esempio, un impulso di sincronizzazione viene inviato all'inizio della registrazione dei dati e di nuovo al termine della registrazione)³⁰. In questo caso, l'uso delle funzioni datetime, tic e toc del programma software consente la sincronizzazione senza la necessità di hardware aggiuntivo. L'applicazione di messaggistica TCP-IP disponibile in commercio utilizzata in questo caso supportava anche la comunicazione continua tra i sistemi. Questo framework per la sincronizzazione del tempo e delle frequenze di raccolta dei dati tra i sistemi ha anche funzionato per organizzare in modo coerente i dati per l'analisi post hoc avanzata.

Il protocollo sperimentale qui descritto è estremamente personalizzabile per soddisfare le mutevoli esigenze dei gruppi clinici o di ricerca, con la possibilità di essere applicato sia in ambito clinico che a domicilio/remoto. Mentre abbiamo descritto una valutazione dell'attività muscolare e della cinematica utilizzando una BBT modificata in VR, una configurazione simile può essere utilizzata per diversi test clinici e può anche essere semplificata per set di dati ridotti. Ad esempio, i sensori EMG e di forza possono essere esclusi se sono necessari solo i dati cinematici. L'acquisizione dei soli dati cinematici richiederebbe semplicemente l'uso di un sistema di motion capture. Potrebbe essere incluso anche hardware aggiuntivo, come l'elettroencefalografia o l'elettrocardiografia, per registrare dati aggiuntivi. Al posto degli elettrodi EMG di superficie standard, è possibile utilizzare EMG di superficie ad alta densità o intramuscolare per registrare dati più precisi sull'attività muscolare^31,32. Inoltre, altri test clinici funzionali, come l'ARAT o il GRASSP, possono essere utilizzati per valutare i deficit motori in diverse popolazioni di pazienti. Sebbene la configurazione qui descritta sia destinata principalmente a scopi di ricerca per quantificare meglio i deficit di movimento nella realtà virtuale, miriamo a sviluppare una configurazione simile per consentire il monitoraggio e la riabilitazione remota del paziente. Ci aspettiamo che questo protocollo sarà facilmente adattabile utilizzando occhiali VR standard per consumatori dotati di tracciamento del movimento della mano, in combinazione con un dispositivo di registrazione EMG indossabile. Negli studi futuri, miriamo a sviluppare ulteriormente questo protocollo per l'uso domestico incorporando una guaina EMG a basso costo, indossabile e ad alta densità che è attualmente in fase di sviluppo.

Rispetto alla tradizionale terapia fisica o occupazionale in una clinica o in un centro di riabilitazione, la riabilitazione VR offre molti potenziali benefici. Sebbene il protocollo qui descritto sia destinato ad essere utilizzato principalmente per scopi di ricerca, i metodi di valutazione virtuale possono potenzialmente essere implementati da remoto e utilizzando dispositivi standard, senza la necessità di costose apparecchiature mediche specializzate. Inoltre, i sistemi VR sono in grado di tracciare quantitativamente i movimenti della mano per fornire informazioni sulla qualità del movimento, cosa che potrebbe non essere fattibile con la valutazione standard^33,34. La comparabilità dei movimenti nella realtà virtuale rispetto alle attività del mondo reale rimane un argomento di studio intensivo e le intuizioni future influenzeranno il modo in cui la realtà virtuale può essere utilizzata per la riabilitazione. La procedura qui descritta è una configurazione flessibile che utilizza la realtà virtuale per guidare movimenti standardizzati e ottenere dati cinematici ed EMG individuali. I dati ottenuti dagli studi che utilizzano la configurazione descritta possono anche fornire informazioni su come gli individui si muovono nell'ambiente virtuale e sui potenziali meccanismi con cui alcuni soggetti trovano la realtà virtuale più immersiva. Questo è di fondamentale importanza quando si adattano le valutazioni cliniche della vita reale in un ambiente VR.

Diversi passaggi nella configurazione e nell'esecuzione di questo protocollo devono essere attentamente monitorati per ottenere dati accurati e di alta qualità. Di primaria importanza è il corretto posizionamento del sensore EMG. Dati EMG puliti e accurati con un elevato rapporto segnale/rumore richiedono che i sensori siano posizionati su una pelle igienizzata e priva di peli sopra la pancia del muscolo selezionato²⁷. Allo stesso modo, se viene utilizzato un sistema di motion capture con marker, i marker devono essere posizionati con precisione su punti di riferimento ossei per acquisire dati affidabili per il calcolo degli angoli articolari di interesse. Rispetto ai sensori EMG, c'è una certa flessibilità nell'orientamento dei marcatori di motion capture, ma un minimo di tre punti non collineari dovrebbero sempre essere utilizzati per definire la posizione di un corpo rigido nello spazio³⁵. Alcune tecniche per il calcolo degli angoli dei giunti, come la cinematica inversa basata su modelli, richiedono il posizionamento esatto dei marcatori. Se si utilizza questo metodo, le posizioni dei marcatori sperimentali devono corrispondere a quelle del modello³⁶. Il software di modellazione muscoloscheletrica sviluppato per il calcolo della cinematica inversa di solito include funzioni computazionali integrate per la corrispondenza del modello e delle posizioni dei marcatori sperimentali. OpenSim, una piattaforma sviluppata dalla Stanford University³⁷, è comunemente utilizzata per questo tipo di analisi. Sia la sicurezza del sensore EMG che quella dei marcatori devono essere monitorate durante l'attività per garantire la registrazione di dati di alta qualità.

Se i dati ottenuti da questo protocollo sono rumorosi, la risoluzione dei problemi deve concentrarsi sulla considerazione di diversi passaggi. Innanzitutto, un posizionamento inadeguato del sensore EMG può produrre dati rumorosi e deve essere verificato. Per mitigare questo problema, è importante la preparazione della pelle prima del collegamento del sensore EMG, come discusso in precedenza. Inoltre, se i marcatori si spostano fuori dalla portata delle telecamere, possono verificarsi dati di motion capture di bassa qualità. Una breve perdita di punti tracciati può essere risolta attraverso l'interpolazione, ma se i marcatori continuano a non trasmettere dati posizionali accurati, potrebbero esistere problemi sottostanti più gravi. Se un singolo marcatore si interrompe ripetutamente, ciò potrebbe indicare che il marcatore è oscurato dal movimento del soggetto o si sta spostando fuori dal raggio d'azione della fotocamera. Inoltre, una calibrazione errata della fotocamera può causare il guasto di diversi marcatori. In questo scenario, è meglio ricalibrare completamente il sistema di motion capture dopo aver rimosso il soggetto e l'apparecchiatura di test dallo spazio sperimentale. Inoltre, è necessario utilizzare un'illuminazione sufficiente, poiché gli ambienti con scarsa illuminazione possono ostacolare l'acquisizione di dati di motion capture di alta qualità.

Il protocollo descritto presenta diverse limitazioni. Innanzitutto, la configurazione qui illustrata richiede l'uso di più telecamere per l'acquisizione del movimento. Tuttavia, l'intento di questo protocollo è quello di raccogliere dati ad alta risoluzione per quantificare meglio i deficit di movimento in VR prima dello sviluppo di valutazioni cliniche completamente remote che possono essere completate dal solo paziente. Inoltre, le attività eseguite in VR mancano di feedback tattile. Questo è importante da notare poiché il feedback tattile da solo può alterare l'entità della forza di presa^38,39. Ciò può influire sull'attivazione muscolare o sulla cinematica quando un'attività viene eseguita in un ambiente virtuale invece di utilizzare attrezzature tangibili. Se si ritiene che il feedback tattile sia di importanza critica (ad esempio, se i pazienti presentano anche deficit sensoriali), l'uso di robot tattili può essere incluso per imitare il feedback tattile. Nonostante questa limitazione, prevediamo che i dati ottenuti dalla configurazione qui descritta saranno cruciali per quantificare i cambiamenti nella cinematica e nell'attività muscolare nelle attività di sola realtà virtuale per i pazienti con disturbi del movimento. Ciò contribuirà ad adattare tali test clinici per l'uso domestico. Un'ulteriore limitazione di questo protocollo è che durante il test viene presentato un singolo blocco alla volta. Nella BBT standard, 150 blocchi di legno sono collocati in uno scomparto della scatola per cominciare. Questa BBT modificata è stata progettata per aumentare la riproducibilità del motion capture registrato e dei dati EMG simulando un blocco che si rigenera nella stessa posizione virtuale. Pertanto, la BBT modificata implementata nella realtà virtuale è probabilmente un compito più semplificato. Negli studi futuri, sarà importante che la BBT modificata in VR sia coerente con l'impostazione della BBT standard per garantire la validità del contenuto.

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Sedia senza braccioli	N/A		Una sedia su cui i soggetti possono sedersi deve essere senza braccioli in modo che le loro braccia non vengano disturbate.
Computer	Dell Technologies		Tre computer sono stati utilizzati per accompagnare l'apparecchiatura di acquisizione dati.
Leap Motion Controller	Ultraleap		Modulo ottico di tracciamento della mano che cattura il movimento della mano e delle dita. Il controller dispone di due telecamere a infrarossi nel vicino da 640 x 240 pixel (120 Hz), in grado di tracciare il movimento fino a 60 cm dal dispositivo e in una velocità di 140 x 120 gradi; campo visivo. Questo dispositivo è stato collegato al visore VR o fissato sopra la testa durante il movimento.
MATLAB	MathWorks, Inc.		Piattaforma di programmazione utilizzata per sviluppare il software di acquisizione dati personalizzato
Oculus Quest 2	Meta		Visore per realtà virtuale immersiva dotato di capacità di tracciamento della mano attraverso 4 telecamere integrate a infrarossi (72-120 Hz). Può essere sostituito con altri dispositivi simili (es. HTC Vive, HP Reverb, Playstation VR).
Cavo di collegamento Oculus Quest 2	Meta		Utilizzato per collegare il visore al computer in cui è stato memorizzato il gioco VR
PhaseSpace Motion Capture	PhaseSpace, Inc.		Sistema di motion capture marcato, composto da un server, telecamere con campo visivo di 60 gradi, diodo a emissione di luce rossa (LED) come marcatori e un oggetto di calibrazione
Trigno Wireless System	Delsys, Inc.		Di Delsys Inc., include EMG, accelerometro, sensori di forza, una stazione base e un software di raccolta. L'API (Application Programming Interface) di Trigno-MATLAB è stata utilizzata per sviluppare software di registrazione personalizzati.
UnReal Engine 4	Epic Games		Software utilizzato per creare ed eseguire l'attività Box and Block modificata in VR