Method Article

上肢障害の有無にかかわらず人に飲酒のタスクの 3 D モーションを用いた運動解析をキャプチャします。

DOI:

10.3791/57228

⸱

March 28th, 2018

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1Institution of Neuroscience and Physiology, Rehabilitation Medicine, Sahlgrenska Academy, University of Gothenburg, 2Securesoft Sweden, 3Departement of Occupational Therapy and Physiotherapy, Sahlgrenska University Hospital

In This Article

Summary

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

このプロトコルでは、運動性能とストロークと健全なコントロールを個人に適用される上肢の感覚運動機能を評価する客観的方法について説明します。標準化されたテストの手順では、タスクを飲んでの 3次元モーション キャプチャのための運動学的解析と結果変数が提供されます。

Abstract

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

キネマティック解析は、3 次元 (3 D) 空間における上肢運動の客観的評価のための強力な方法です。光カメラ システムによる 3次元モーション キャプチャは、けがや病気後の運動性能と品質を評価する指標としてますます使用される運動解析のための黄金の標準としてと上肢の動きを含みます。この資料では、脳卒中後上肢に障害のある個人に適用されるタスクを飲んでの運動解析のための標準化されたプロトコルについて説明します。飲酒のタスクは到達把持、飲む、戻って、カップを置くと、手をテーブルの端に移動するテーブルからカップを持ち上げるを組み込んだ。個人の体の大きさに統一すると座位で自分のペースで快適な速度で実行するタスクと代償運動が制約されません。意図は、自然とプロトコルの生態学的妥当性を改善するために現実の状況に近いタスクを維持することです。5 カメラ モーション キャプチャ システムを使用して、腕、体幹、顔の解剖学的ランドマークに配置されている 9 再帰反射マーカーから三次元の座標位置を収集します。単純な単一のマーカー配置、臨床プロトコルの有効性を確保するため使用されます。カスタムメイドの Matlab ソフトウェアは、データ移動の自動化と高速解析を提供します。運動時間、速度、ピーク速度、ピーク速度、および体幹の動きと同様、肩と肘関節の角度運動学空間とともに滑らかさ (運動単位の数) の時間の時間の運動が計算されます。飲酒のタスクは、中等度から軽度の上肢障害を持つ個人のための有効な評価です。構築、差別と同時妥当性応答性 (感度を変更する) と共に飲む作業から得られた運動学的変数の確立されています。

Introduction

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運動学的分析では、線形および角度変位、速度、加速度を含む時間と空間を介して体の動きについて説明します。光のモーション キャプチャ システム赤外線マーカから反射をキャプチャする光信号を送信するか、体に複数の高速カメラを使用または赤外線を含むアクティブ マーカーから動きデータを送信発光ダイオード。これらのシステムは、運動学的データ1の獲得のため「ゴールド スタンダード」として考慮されます。これらのシステムは、その高精度と多様なタスクの測定の柔軟性の評価されています。運動学的措置を運動パフォーマンスに小さな変更をキャプチャするのに有効であること示しているし、臨床従来検出されることがあります品質スケール2,3。作業4の業積の間 (病前の運動特性の回復) の真の回復と代償 (代替) 運動パターンの使用間の区別に使用するその運動が示唆されています。 5。

上肢の動きがハンド マーカーから一般に得られるエンドポイント運動と関節やセグメントからアンギュラー キネマティックを使用して示すことができる (すなわち。、トランク)。終点運動がアンギュラー キネマティック時空のジョイントとセグメントの角度の面での動きのパターンを特徴付ける間、軌跡、速度、時間的な動き戦略、精度、真直度、滑らかさ、に関する情報を提供します。角速度と interjoint の調整。終点の運動、運動の時間、速度、および滑らかさが効果的かどうかストローク6,7、8アンギュラー キネマティック ショー後に運動パフォーマンスの改善と財政赤字をキャプチャするよう、関節や体のセグメントの動きは、特定のタスクに最適です。運動障害を持つ人々 から多くの場合、障害8,9のない個人で運動パフォーマンスと比較されます。エンドポイントとアンギュラー キネマティック実効速度、滑らかさと、移動が行われ、精度良い運動制御、調整および効果的かつ最適な運動パターンの使用が必要になる方法に相関しています。たとえば、移動ゆっくりと通常滑らかさ (運動単位の増加数)、低下も脳卒中患者は最大速度を下げるし、トランク変位8に増加します。一方、エンドポイント運動学、運動速度、滑らかさなどの改善は、トランクの代償性の運動戦略の変更から個別に発生して腕の10可能性があります。キネマティック解析がけがや病気は、ターンで最適な運動機能回復に到達するための個別の効果的な治療に不可欠です後タスクがどのように達成されるかについての追加より正確な情報を提供する可能性がありますが確立します。11. 運動解析はますます運動回復7,を評価するストローク8,9, 後上肢障害のある方の動きを記述するための臨床試験に使用12,13または治療上の介在の10、14の効果を判断します。

運動タスクのストロークでよく勉強したポイントしに達すると、実際の日常のオブジェクトの操作を組み込む機能のタスクの使用は1増加しています。それは、意図的かつ機能的なタスク中の動きを評価するために不可欠な到達運動は、選択したオブジェクトとタスク15の目標など実験的制約に依存しているので個々 の本当の難しさ毎日の生活をより密接に反映されます。

したがって、本稿の目的は、急性および慢性の段階で上肢に障害のある個人に適用されるタスクを飲んで、意図的かつ機能的なタスクの運動解析に使用される単純な標準化されたプロトコルの詳細な説明を提供するためには脳卒中では。中等度から軽度の脳卒中障害を持つ個人のためのこのプロトコルの検証の結果が集約されます。

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Protocol

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ここで説明したすべてのメソッドは、ヨーテボリ、スウェーデン (318-04, 225-08) 地域の倫理審査委員会で承認された研究の一部をされています。

1 モーション キャプチャ システムの設定

  1. 測定エリアに直面して 1.5 〜 2.5 m の高さで測定エリアから約 1.5 ~ 3 m の壁に 4 台のカメラをマウントします。測定領域 (図 1) のすぐ上の天井に 1 台のカメラをマウントします。カメラ システムを起動します。
  2. テーブルの端に沿って短軸と長軸前方を指すとテーブルの上の L 字型校正フレームを配置します。
    注: 前方 (前方に矢状面) 監督の x 軸、y 軸が横方向 (前頭面) の監督および z 軸上向き指示 (上方に、横の平面に垂直) と座標系が定義されます。
  3. 3 D トラッキング ・ データ集録ソフトウェア (トラック マネージャー) を開き、のキャプチャを選択して校正を開始 |調整、校正時間の 30 s とクリックを入力して[ok]。
  4. 上記の椅子とテーブル 5 のすべてのカメラが可能な16,17として多く向きの杖をキャプチャできるように全体測定全域 (75 × 75 × 65 cm) 四方の杖を移動します。キャリブレーション後、結果は画面に表示します。0.5 mm 以下の校正の残差を受け入れます。
  5. 件名を持つ、ノースリーブを着てトップ、シットイン、chair´s バック、内転ニュートラルで上腕を背で高さ調節可能な椅子にテーブルと手首の安静時の手のひらの上がテーブルの端に整列します。膝、股関節、肘の角度が約 90 ° であることを確認します。
  6. 一方でテストされた骨格ランドマーク18ダブル粘着テープで再帰反射マーカを配置 (第 3 中手指節関節)、手首 (尺骨茎状突起)、肘 (外側上顆)、右と左の肩 (中央部肩峰) の胸郭 (胸骨の上の部分)、および額 (ノッチの眉毛の間)。
  7. カップ (上部と下部のエッジ) の 2 つのマーカーを配置します。

2. 運動の手順を飲むタスクのキャプチャします。

  1. 体の正中線に硬質プラスチック カップ (直径 7 cm、高さ 9.5 cm) 100 ml 水テーブルの端から 30 cm を配置します。テーブルの上のカップの位置が自然と現実の状況に近いタスク パフォーマンスを保つために意図的に選択されます。
  2. I) に達することによって快適自己ペース速度で飲酒を実行する対象のタスクし、カップを把握、ii) の口に向かってテーブルからカップを持ち上げ、iii) 飲み物 (一口) を取って、iv)、カップを置く (タブから 30 cm の印を付けた行の後ろのテーブルのバックアップを求めるルの端)、および v) テーブルの端に手で初期位置に戻る。
  3. その主題の指示を理解し、前傾することがなく快適に少ない影響を受ける腕カップを達することができることを確認します。
  4. 各事前準備ができているし、手動でキャプチャを開始「あなたが今すぐに開始できます」教示を与える対象を求める開始位置 (最初位置) が正しいことを確認、記録。
  5. 件名は、タスクを終了する、録音を停止手動で。
  6. 各試行間の短い一時停止で 5 つの試験の記録 (約 30 秒) より少なく影響を受けた腕を開始。
  7. データの取得が成功したことを確認してください (各識別マーカーの 95-100% データ)。
    注: マーカーのデータは自動的に転送データ集録ソフトウェア (トラック マネージャー) にリアルタイム。事前に定義された自動マーカー同定 (AIM) モデルは、マーカーの自動識別に使用されます。
  8. 不完全なデータが検出された場合は、問題を特定して、試験の実績を少なくとも 3 を得るためにマーカーの完全な可視性を確保するため坐るか、またはマーカーの位置を調整後余分な試験を実行します。
    注: 発生する可能性のある問題、マーカーが落ちる可能性が、彼らはカメラの視野角は、不完全なデータの結果から隠れています。ただし、カメラとマーカーの設定、このプロトコルにおいては、非常にまれなケースでのみギャップによるデータの損失を生成します。合計では、モーション キャプチャ セッションは完了に約 10-15 分かかります。

3. データ分析

  1. ファイルをクリックして、Matlab に直接トラック マネージャーから、記録されたデータの転送 |エクスポート |Matlab に直接。
  2. Matlab のコマンドを使用して、コマンド プロンプトで: (>> ワークスペース) に Matlab 変数のセットを参照してください。
    メモ: 手順と分析の作成に使用するデータを含むキー Matlab 変数です。
    QTMmeasurements.Frames - キャプチャされたフレーム数
    QTMmeasurements.FrameRate - 毎秒 (240) キャプチャされたフレーム数
    QTMmeasurements.Trajectories.Labeled.Count - 数のラベル (10)
    QTMmeasurements.Trajectories.Labeled.Labels - トラック マネージャーで定義されたラベル
    QTMmeasurements.Trajectories.Labeled.Data - 10 x 3 x フレーム、フレームごとの各ラベルの 3 つの座標が記録数の 3 D 配列の測定データ
  3. Matlab で x、y、(バター) を使用して z 値をフィルター処理し、(filtfilt) 手順 6 Hz 2 次バタワースと前方の両方でフィルター処理し零位相歪みと記載順序がフィルタ リングを与える方向を逆に。
    注: 例
    [b を] = バター (2, 6/240/2);% カットオフ周波数 6 Hz と ½ のサンプリング周波数に関して
    xfiltered = filtfilt (b, QTMmeasurements.Trajectories.Labeled(1,1,:));
  4. Matlab で x、y、z 値を各フレームのサンプルの各ラベルを使用して、手と関節角度の接線速度などの運動学的変数を計算するプログラムを作成します。運動学的変数は、表 2のとおりです。
  5. Matlab でのサンプル シーケンスを 5 つの論理フェーズに分割するプログラムを作成: トランスポート、飲酒、バックのトランスポート、および初期位置 (図 2) に手を返すに達し、転送。表 1に詳細では、各フェーズの開始と終了の定義を示した。
  6. Matlab での位置、速度、関節角度および角度角度図のプロットを作成するのに (プロット) 命令を使用します。

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Results

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この資料で説明されているプロトコルは、ストロークと健全なコントロール2,6,8,19,20,21を持つ個人に適用されています。合計では、さまざまな研究でストローク 55 健常者と 111 人の個人からの運動学的データを調べた。中程度 (FMA UE スコア 32 57) として定義されているか、または軽度脳卒中後上肢障害 (FMA UE スコア 58 66)8,22,23,<...

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Discussion

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プロトコルは、すべての段階で脳卒中後運動性能と中等度から軽度の上肢の感覚障害を持つ個人の品質を定量化するため正常に使用できます。このプロトコルの実現可能性を早ければ 3 日後にストローク、臨床設定で証明されており、訓練を受けた医療専門家では特定の技術的な資格なしでシステムを利用できるということを示した。技術的な専門知識は、ただし、作成およびデータ分析のためのプログラムを開発する必要。この視点から、既製の解析プログラムは一般的に直接メーカーから提供される、歩行分析と上肢のモーション キャプチャは異なります。日常生活の中で腕と手が操作と様々 なサイズがあり、場所とアフォー ダンスの別のオブジェクトとの相互作用を含むさまざまなタスクで使用できます。これは、それぞれの設定を一意になります。さらに、異なる目標とタスクの制約運動が高いタスク固有運動の結果に影響します。今後より多くの努力すべきであるように基本的なタスクの運動解析のための標準化されたプロトコルを作成する飲む、食べる、口と両手オブジェクト操作の結果のよりよい比較を可能にする手を取ってさまざまな研究。

区切りとのギャップの問題が観察さ...

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Disclosures

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著者が明らかに何もありません。

Acknowledgements

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

このプロジェクトの開始のヘルプ感謝ボー Johnels、ナセル ・ ホセイニ、ロイ ・ トランバーグとパトリック Almströmこのプロトコルで提示された研究データは、Sahlgrenska 大学病院で収集されました。

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
5カメラオプトエレクトロニクス ProReflex モーションキャプチャシステム(MCU 240 Hz)Qualisys AB、グテンブルク、スウェーデンN/Aパッシブ再帰反射マーカー付き動き分析システム
マーカーQualisys AB、グテンブルク、スウェーデンN/Aレトロフレクティブパッシブサーキュラーマーカー、直径12 mm
キャリブレーションフレームとワンドQualisys AB、グテンブルク、スウェーデンN/AL字型キャリブレーションフレーム(座標系の原点と向きを定義します)。T字型ワンド(300mm)
Qualisys Track ManagerQualisys AB, Gthenburg, SwedenN/A3Dトラッキングソフトウェア
MatlabMathworks, Inc, Natick, CaN/Aデータ解析ソフトウェア

References

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