上肢リハビリテーションロボットによる脳卒中の上肢機能と運動能力の向上

Summary

このプロトコルは、4つのモードを通じてインテリジェントなフィードバックを提供する上肢リハビリテーションロボットについて説明しています。これらのモードは、上肢の機能と柔軟性を強化し、それによって患者の生活の質を向上させます。

Abstract

脳血管障害は、一般に脳卒中として知られており、重大な上肢障害につながる一般的な神経学的事象を表しており、それによって個人の日常生活動作に深刻な影響を及ぼし、生活の質を低下させます。脳卒中後の上肢回復のための従来のリハビリテーション方法は、セラピストや患者の疲労、単一のトレーニング方法への依存、持続的なモチベーションの欠如などの制限によって妨げられることがよくあります。これらの課題に対処するために、本研究では、インテリジェントなフィードバックモーションコントロールを使用して治療結果を改善する上肢リハビリテーションロボットを紹介します。このシステムは、運動中の痙攣性の動きの検出に基づいて、力のフィードバックの方向と大きさを動的に調整する能力が特徴で、それによってカスタマイズされた治療体験を提供します。このシステムには、4つの異なるトレーニングモード、関節可動域のインテリジェントな評価、およびトレーニングプログラムをパーソナライズする機能が装備されています。さらに、没入型のインタラクティブなゲーム体験と包括的な安全対策を提供します。この多面的なアプローチは、従来のリハビリテーションプロトコルを超えて参加者の関与と関心を高めるだけでなく、片麻痺患者の上肢機能と日常生活活動の大幅な改善を示しています。このシステムは、上肢リハビリテーションの高度なツールを例示し、精度、パーソナライゼーション、インタラクティブなエンゲージメントの相乗的なブレンドを提供し、脳卒中生存者が利用できる治療の選択肢を広げます。

Introduction

脳卒中は、脳血管の閉塞や破裂によって引き起こされる急性の神経学的事象とされ、脳循環を阻害する疾患¹であり、死因の第2位であり、世界の長期障害の主な原因となっています。脳卒中発症後の最初の日に、生存者の最大80%が上肢の機能障害を経験し、30%〜66%は6か月後も依然として課題に直面しています²。1年後、上肢に障害のある人は、不安感が増し、生活の質が低下し、幸福感が低下したと報告しています³。さらに、脳卒中後16か月までに、病院でのリハビリテーションを必要とする片麻痺の人の約60%だけが基本的な日常生活で機能的自立を達成し、感覚障害、運動障害、視覚障害に苦しむ人々は介護者のサポートに著しく依存しています⁴。さらに、上肢の機能障害は手の有用性を妨げ、特に身体作業中に弱くなった屈筋と伸筋の筋肉の緊張が増加することで注目されます⁵。

さまざまなリハビリテーションの努力にもかかわらず、脳卒中生存者の上肢損傷に効果的に対処することは、手ごわい課題を提示しています⁶。高強度で反復的なタスクトレーニングは最適な結果を示していますが、かなりのセラピストの関与が必要であり、高いコストと物流上の負担につながります⁷。したがって、セラピストの作業負荷を増やさず、患者のトレーニングへの関心を高める低コストの介入が必要です。上肢リハビリテーションロボットは、高強度の運動を促進し、セラピストへの依存を減らすための代替治療として役立つことができます¹。これは、新開発の上肢インテリジェントフィードバックリハビリテーションロボットシステムです( 資料表を参照)。このデバイスは、客観的な指標(速度、トルク、可動域、位置など)を出力して、患者の改善を評価および監視し、さまざまな程度の運動障害に応じて治療をカスタマイズできます。高い一貫性と再現性を持ち、広く使用できます。さらに、脳卒中後の運動回復を促進するための高強度、高反復性、およびタスク指向のトレーニングを支持する強力な証拠^{があります}8。

一方、リハビリテーションロボットは、高い安全性や耐久性などの利点を備えた比較的新しい支援治療アプローチです⁹。米国脳卒中協会は最近、ロボット支援運動トレーニングが患者が従来の治療法に加えて脳卒中後の運動機能と可動性を改善するのに役立つと報告するガイドラインを発表しました¹⁰。Journal of Rehabilitation Medicineの2018年の記事では、ロボット支援トレーニングと従来のリハビリテーションを組み合わせることで、脳卒中患者の上肢運動機能を大幅に改善できると報告されており、臨床推進が正当化されます¹¹。このシステムには、コンスタントスピードトレーニング、パワーアシストトレーニング、アクティブトレーニング、レジスタンストレーニングの4つのトレーニングモードがあり、関節の可動域の評価を行うことができます。亜急性脳卒中患者に対するロボット支援リハビリテーションのレビューでは、Functional Independence MeasureおよびFugl-Meyer Assessment Scaleによって評価されたように、ロボット介入が上肢機能、特に肩、肘、および前腕のパフォーマンスを大幅に改善したことが示されました。これらの介入はまた、日常生活活動を強化し、生活の質を向上させました¹⁰。

この研究は、脳卒中後早期片麻痺患者の上肢運動機能のリハビリテーションにおけるインテリジェントフィードバックリハビリテーションロボットの有効性を評価することを目的としており、片麻痺の脳卒中患者のリハビリテーション戦略に科学的根拠を提供します。

Protocol

この研究は、中国の浙江大学第一付属病院の倫理委員会によって承認され、すべての研究プロトコルはヘルシンキ宣言の原則に準拠して策定されました。すべての患者は、この研究に参加するための書面によるインフォームド コンセントを提供しました。この研究では、2023年1月から2023年6月までに浙江大学第一付属病院のリハビリテーション病棟に入院した上肢片麻痺の患者24人を募集しました。選択基準は、ニューロイメージング(CTまたはMRI)によって確認された最初の虚血性または出血性脳卒中、45歳から75歳、発症から6か月以内、上肢の運動機能障害および片側性片麻痺(Fugl-Meyer Assessment for Upper Extremity、FMA-UE ≤40)^12,13、修正アシュワーススケール≤2¹⁴、Mini-Mental State Examination(MMSE)>20(適切な認知機能を示す)¹⁵、および基礎疾患が十分に制御され、インフォームドコンセントに署名された臨床的に安定した状態。除外基準は、不安定な頭蓋内状態、認知および言語障害、肩亜脱臼、肩/肘/手首の可動性障害、重度の痙縮(Ashworth 3-4)、および視覚障害でした。本研究で使用したロボットとソフトウェアの詳細は、資料表に記載されています。

1. スタディデザイン

1. SASソフトウェアを使用して乱数を生成し、すべての患者を実験グループと対照グループの2つのグループに分け、それぞれに12人の患者を含めます。
2. 盲検化されたリハビリテーション療法士による FMA-UE¹²、Brunnstrom スコア (BRS)¹⁶、および修正バーセル指数 (MBI)¹⁷ を使用して、上肢の運動機能とセルフケア能力の初期評価を実施します。
3. 試験期間中、血圧コントロール、血糖管理、血中脂質調節、発作予防などに焦点を当てた基本的な薬物療法をすべての患者に投与します。
4. 対照群に、能動的および受動的な関節トレーニング、筋力強化、指の動きのエクササイズなど、毎日30分間の定期的な上肢リハビリテーショントレーニングを提供します¹⁸。
   1. さらに、毎日30分のサンディングボードトレーニングを含めます¹⁹。下肢機能障害、失語症、嚥下障害、その他の機能障害に対して、必要に応じて専門のセラピストによる専門的な治療を提供し、週5回、8週間実施します。
5. 実験群には、対照群と同じ 30 分間の日常的な上肢リハビリテーション療法を毎日提供し、さらに毎日 30 分間の上肢リハビリテーション ロボット トレーニングを追加します。対照群に提供された他の機能障害と同等の治療を提供します。

2. 上肢リハビリテーションロボットの具体的な操作ステップ

1. 関節可動域と運動制御能力の評価
   1. 患者にロボットの前に座ってもらい、胸部をプラットフォームから1パンチ離します(図1)。
   2. 影響を受けた手をロボットのエンドプロセッサに置き、手袋とバインダーを使用して手首と手を固定し、運動中の滑り落ちを防ぎます。
   3. 患者に上腕を最大に動かし、できるだけ伸ばすように依頼します。
      注:機器は、患者の手の動きの軌跡を自動的に記録して、患者のアクティブな関節の動きの範囲を決定します。
   4. 健康な手を患部の手に置き、健康な側の助けを借りて患部の上腕を最大限に動かします。
      注:この機器は、患者の手の動きの軌跡を記録し、受動的な関節の可動域を取得しました。受動的な可動域の測定は、患者が両側の運動障害を持っている場合、セラピストによって支援される場合があります。
   5. 目標の繰り返し時間、1回の運動時間、1回のリラクゼーション時間などの運動制御評価パラメータを設定します。
      注: 運動制御評価パラメータは、患者の FMA-UE スコア¹²と、ロボットの組み込み評価システムを使用した毎週の評価に従って、セラピストによって設定されました。たとえば、上肢の強度が高い参加者の難易度を上げる、繰り返し回数を増やす、休息時間を減らすなど、患者の運動制御をより正確に評価します。
   6. 画面に表示されるモーションパスと方向に応じて、ターゲットポイントをさまざまな方向に移動するように制御します。
      注:この機器は、患者の運動能力に応じて患者の運動制御能力を評価します。
2. トレーニングモードの選択
   1. 患者の上肢の筋肉がまったく収縮しない、または収縮が少量しかない場合は、 等速性パッシブ トレーニングモードを選択します(BRS 1-2)。
      注:ロボットは、受動的な動きのトレーニング運動タスクのために、影響を受けた上肢を駆動するための完全な支援を提供します。
   2. 患者の上肢が部分的な関節運動を実行できるが、動きが非常にわずかで、随意運動能力が悪い場合(BRS 3)は 、補助運動 トレーニングモードを選択します。
      注:このシステムは、患者の実際の力の程度に応じて、対応する補助力をリアルタイムで提供し、トレーニングプロセス全体で患者の上肢の積極的な参加を最大限に誘導して、正しい移動モードを形成することができます。
   3. 患者の上肢の筋力が大きな力または部分的な抵抗を引き起こす可能性がある場合は、 アクティブ トレーニングモードを選択します(BRS 4)。
      注:ロボットは、患者の上肢の主な運動能力をさらに強化することができます。
   4. レジスタンストレーニングモードを選択して、患者の上肢の強度がすでに強く、より大きな抵抗に耐えることができる場合(BRS 5-6)、患者の上肢の精度と照準制御をさらに向上させます。
3. トレーニング手順の選択
   1. システムが10以上の興味深いゲームプログラムを提供し、患者がさまざまなVRシーンやインタラクティブな体験を体験できるようにすることで、患者のトレーニング熱率が大幅に向上していることに注意して、トレーニング手順を選択します(図2)。
4. ゲームパラメータの設定
   1. 患者の体調に応じてトレーニング時間を設定します(通常は約10〜20分)。
      注:患者の上肢の強度が良好な場合は、患者の運動耐性を改善するために単一のトレーニング時間を増やします。患者の上肢の筋力が悪い場合は、1回のトレーニング時間を短くし、患者が複数のセッションでトレーニングプログラムを完了できるようにします。
   2. 関節の評価された可動域に応じて、フルレンジ、中レンジ、またはスモールモーション範囲から選択して 、可動域 を設定します。
   3. 患者の上腕筋力の特性に応じて 活動軌道 を設定し、弱い筋肉をターゲットにして強化するための適切な活動経路を選択します。
   4. 患者の筋力に応じて パワーアシストまたは抵抗 値を設定します。
      注:トレーニングプロセス中、機器は患者の実際の力のフィードバックに応じて、パワーアシストと摩擦力を自動的に調整することもできます。
   5. メカニカルフィードバック技術を使用して 保護閾値 を設定し、患者の体力が閾値に達したことを検出し、痙攣(不快感、筋肉緊張の急激な増加、または異常な関節のこわばりとロッキングとして現れる)を示します。このデバイスはアラームを発し、患者のトレーニングの安全性を確保するためにすぐに停止します。
5. 特定のトレーニングプロセス
   注:患者は1日あたり2〜3個のゲームアイテムでトレーニングを受けており、さまざまなゲームアイテムを定期的に交換できます。
   1. 野菜農場に参加する: 仮想農場では、患者に小さな手を操作して果物や野菜をつかみ、できるだけ多くの星を集めるように依頼します。
      注:このアクティビティは、主に肘と手首の屈曲と伸展の可動域を対象としています。
   2. 基地の防衛に参加する:仮想軍事基地のシーンで、患者にブルズアイを正確に制御して、排除されたすべてのモンスターを撃つように依頼します。
      注:このエクササイズは、肘と手首の筋肉制御を強化し、射撃アクションの精度を向上させることを目的としています。
   3. プレイカラードッジボール:さまざまな道路や障害物で、患者にボールを制御してさまざまな色の障害物を避け、金貨を獲得するように依頼します。
      注:このエクササイズには、筋力と関節の可動性を向上させるために、肩、肘、手首の動きが含まれます。
   4. Star Warsをナビゲートする:仮想空間環境で、患者に撃つ航空機の位置を制御してもらい、動きや敵の攻撃を避けながらウイルスを破壊し、筋肉の持久力と反力を鍛えます。
      注:このトレーニングは、上肢の持久力、反応速度、精度を向上させ、肘と肩の協調と筋力を向上させます。
   5. 質の高いボールに参加する:患者にボールを制御して、ブルズアイに到達して滞在するように依頼します。ボールがブルズアイに近いほど、スコアは高くなります。
      注:このアクティビティは、肘の屈曲、伸展、肩の内転、外転を運動し、上腕二頭筋と上腕三頭筋を活性化して正確に制御します。
   6. スーパー卓球をする:仮想ボール環境で、患者に卓球ボードを操作してボールを打つように依頼し、対戦相手と卓球をします。難易度が上がってアップグレードされ、反応能力と手と目の協調能力が訓練されます。
   7. ブロックの世界に参加する:患者にブルズアイシューティングを制御してブロックを破壊し、敵の攻撃に注意してできるだけ多くのコインを集め、思考戦略と手と目の協調を訓練するように依頼します。
   8. プレイボール:患者にボールを制御してターゲットに触れるように依頼します。ボールが得点され、敵の攻撃に注意し、できるだけ多くのコインを集めます。
   9. 伝説のガンナーに参加する:患者にハンドルを持ち、矢の方向に力を絶えず加えるように依頼します。上肢の筋肉群は等尺性収縮であり、力は標的を破壊するために発射するために蓄えられます。

3. フォローアップ手続き

1. 同じリハビリテーション療法士による 8 週間のトレーニングの後、すべての患者を FMA、BRS、および MBI について再度評価します。
2. 統計分析のために、すべてのデータをソフトウェアに入力します。対応のある標本 のt検定 をグループ内比較に使用し、2つの独立した標本 のt検定 をグループ間比較に使用します。 0.05 を統計的に有意であると考えます。

Results

合計24人の患者が登録され、対照群または実験群のいずれかに無作為に割り付けられた(表1)。性別、年齢、疾患期間、脳卒中の種類について、2群間に統計学的に有意な差は認められなかった(P > 0.05)。8週間の上肢トレーニングの後、Fugl-Meyer Assessment for Upper Extremity(FMA-UE)¹² を使用して上肢の運動機能を評価し、Brunnstrom Recovery Stage for Arm(BRS-Arm)¹⁶ およびBrunnstrom Recovery Stage for Hand(BRS-Hand)を使用して上肢の回復段階を評価しました。修正バーセル指数(MBI)¹⁷ は、患者の日常生活能力を評価するために用いられた。

リハビリテーショントレーニング後、両群ともFMA-UEとBRS-Handで有意な改善を示しました(図3、 表2)。さらに、上肢リハビリテーションロボットの訓練群は、対照群と比較してFMA-UEおよびMBIのスコアが優れており、上肢リハビリテーションロボットの訓練と従来の訓練を組み合わせることで、回復期間中の脳卒中患者の上肢運動機能の向上と日常生活能力の回復を促進できることが示されました。

有効性については、従来の上肢リハビリテーション訓練と組み合わせた上肢リハビリテーションロボットのリハビリテーションアウトカムは、従来の訓練のみを用いた場合よりも良好であり、上肢リハビリテーションロボットは臨床現場での補助治療法と見なすことができることが示唆された。

図1:上肢のリハビリテーションのセットアップ。 被験者は上肢リハビリテーションロボットに座り、理学療法士の支援を受けます。このセットアップは、被験者とリハビリテーション機器との間の位置決めと相互作用を示しています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図2:上肢リハビリテーションロボットのゲームインターフェース。 この図は、上肢リハビリテーションロボットの動作スキームに統合されたゲームコンテンツを示しています。このインターフェースは、インタラクティブなゲームプレイを通じて被験者を引き付け、治療的なエクササイズを促進するように設計されています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図3:リハビリテーションアウトカムの統計分析。 この図は、治療前後の対照群と実験群について、(A) Fugl-Meyer Assessment for Upper Extremity (FMA-UE)、(B) Brunnstrom Recovery Stages for Arm (BRS-Arm) および (C) Hand (BRS-Hand)、および (D) Modified Barthel Index (MBI) の統計分析を示しています。有意差は、*P < 0.05、**P < 0.01、および***P < 0.001で示されます。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

群	n	性別 (n)		年齢 ('x±s, y)	病気の経過('x±s、d)	ストロークの種類 (n)		片麻痺側(n)
		男性	女性			虚 血 性	出血	左	右
コントロールグループ(n = 12)	12	7	5	52.25±6.81	33.33 ± 9.51	8	4	6	6
実験群(n = 12)	12	8	4	53.50±7.98	32.41 ± 9.39	6	6	5	7
P		0>0.05		0>0.05	0>0.05	0>0.05		0>0.05

表1:対照群と実験群のベースライン特性。

群		FMA-UEの	BRSアーム	BRSハンド	MBIの
コントロールグループ(n = 12)	治療ごと	18:50±3:09	2.75 ± 0.97	1.92 ± 0.79	53.58±11.22
	後処理	21.08±2.94*	3.17 ± 1.03	2.75 ± 0.97 *	56.75±12.18
実験群(n = 12)	治療ごと	18.67 ± 3.73	2.92 ± 0.79	2.00±0.60	54.5 ± 12.04
	後処理	24.08 ± 2.78 ***#	3.83±0.94	3.5 ± 1.09 ***	67.83 ± 12.63 *#
*P <前処理と比較して0.05。#P < 0.05、対照群と比較

表2:トレーニング前とトレーニング後のFMA-UEスコアとMBIスコアの比較。 この表は、トレーニング期間の前後に、対照群と実験群の間で、上肢のFugl-Meyer Assessment (FMA-UE) と Modified Barthel Index (MBI) スコアを比較したものです。値は、平均±標準偏差 (x ± s) として表示されます。

Discussion

これまでの研究²⁰に基づき、本研究では、上肢リハビリテーションのためのロボットトレーニングと、脳卒中後の回復のための従来の治療法を組み合わせることにより、統合的なアプローチを採用している。現在の調査結果は、この統合が上肢の運動機能を大幅に強化し、日常生活動作 (ADL) を実行する能力を向上させ、従来のリハビリテーション技術だけで達成される結果を上回ることを示唆しています。

この調査では、仮想環境内でのロボット介入の有効性を調査します。本鳥らは、ウェブカメラを用いたカラーマーカートラッキングを用いた手指リハビリテーションシステムを開発しましたが、外部マーカーへの依存やハンドトラッキング精度などの制約に直面していました²¹。同様に、CipressoらとAvolaらは、VRベースのリハビリテーションのためにKinectと赤外線深度カメラを使用したが、これはゲームの多様性とヘッドマウントディスプレイからの不快感によって制限されていた^22,23。これに対し、当社のシステムは、高度なビジュアルフィードバックとリアルタイムの定量データを採用しており、患者のエンゲージメントとトレーニングの効果を大幅に向上させています。

外骨格手袋の改良と遠隔リハビリテーション能力の強化において、さらなる進歩が見られました。CordellaらとFarullaらは、洗練されたカメラシステムとマスタースレーブ制御メカニズム^24,25を使用して、正確なモーションレプリケーションとフォースフィードバックに焦点を当てました。外骨格支援手のリハビリテーションのためのジェスチャー制御と脳/神経コンピューターインターフェースの最近の進歩は、Liu WeiとSoskadarらによって導入されました。彼らはMYOアームバンドを利用し、EEGおよびEOGテクノロジーを組み込んで、ジェスチャー認識とシステムの適応性を経時的に強化します26,27,28.私たちのシステムは、患者の筋力に基づいて補助または抵抗の自動調整を提供することにより、これらの進歩に基づいて構築されており、パーソナライズされた動的なトレーニングの最適化を保証します。これは、パーソナライズされたトレーニングの利点を実証した以前の研究と一致しています²⁹。

本研究では、上肢リハビリテーションロボットのユニークな特徴と、臨床現場で従来のリハビリテーション方法を超える能力について徹底的な分析を行いました。最初に、上肢リハビリテーションロボットは、高度な視覚フィードバックシステムを利用し、大画面とシナリオインタラクション³⁰を通じて、リアルタイムで定量的な視覚フィードバックを提供する。このシステムはプログレッシブゲーム形式を採用しており、トレーニングのインタラクティブ性と魅力を高めるだけでなく、以前の研究の結果と同様に、患者の関与と積極性を大幅に向上させます。研究によると、この方法は、筋線維の動員プロセスを最適化することにより、影響を受けた上肢の機能回復を効果的に改善することが示されています³¹。

従来のサンディングボードトレーニングと比較して、上肢リハビリテーションロボットの視覚的なフィードバックとタスク指向のトレーニングは、以前の研究結果を反映して明確な利点を提供します³⁰。ある研究では、システムの視覚的フィードバックメカニズムが、感覚収集と運動制御との間の正しいリンクを促進するだけでなく、継続的な脳刺激を通じて正確な運動パターンを促進し、上肢の動きの調整と精度を向上させることが実証されています³⁰。さらに、上肢リハビリテーションロボットは、患者の筋力の変化に基づいて適用される補助または抵抗を自動的に調整できるため、トレーニングのパーソナライズされたダイナミックな最適化を実現できます。この特徴は、患者のイニシアチブとトレーニングの成果を大幅に向上させ、先行研究³²と一致しています。

このシステムの設計は、リハビリテーションの成果を向上させるだけでなく、治療資源の配分を最適化し、治療効率を大幅に向上させる³²。セラピストが上肢リハビリテーションロボットを用いて複数の患者を同時に指導することで、リハビリテーション科のセラピストのエネルギーを効率的に活用することが可能で、これまでの研究と同様です。したがって、上肢リハビリテーションロボットは、技術革新のブレークスルーを示すだけでなく、継続的かつ効率的なリハビリテーションサービスを提供する上で大きな可能性を示しており、脳卒中後の上肢障害を持つ患者のリハビリテーショントレーニングを改善するための重要なツールとなっています。これらの特徴により、上肢リハビリテーションロボットは、上肢リハビリテーションの分野で臨床的に重要な関連性を持つ機器として確立されています。

上肢リハビリテーションロボットによって促進される広範な反復トレーニングを通じて、患者の複数の機能を改善することができます¹¹。ロボットシステムが提供する集中的で反復的なトレーニングは、神経可塑性と機能回復を促進し、固有受容感覚障害を標的にし、感覚運動統合を強化するのに役立ちます。このシステムのタスク指向のゲーム環境と進歩的なトレーニングプロトコルは、患者のモチベーションを高めるだけでなく、運動制御の顕著な改善にも貢献しています^33,34。ただし、サンプルサイズが小さいなど、この研究の限界は、より広範な母集団を完全に表していない可能性があります。さらに、この研究の期間が限られており、長期的な追跡調査が行われていないことは、脳卒中リハビリテーションの文脈におけるロボット支援トレーニングの永続的な利点を確認するためのさらなる研究の必要性を浮き彫りにしています。この研究は、ロボット療法と従来の治療法の統合を提唱し、回復転帰の大幅な向上を指摘し、個別化された魅力的なリハビリテーション戦略の広範な臨床採用を支持しています。

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
上肢リハビリテーションロボット[フーリエM2]	上海フーリエインテリジェンス、中国	ArmMotus M2	上肢インテリジェントフォースフィードバックモーションコントロールトレーニングシステム[M2]は、上海フーリエインテリジェンスが独自に開発した新世代の上肢インテリジェントフォースフィードバックリハビリテーションロボットトレーニングシステムです。フォースフィードバックなどのコアテクノロジーをベースに、あらかじめ決められたアクションを完了したときに患者の力や痙縮の有無を感知し、デバイス自体のパワーアシストや抵抗を変化させることで、上肢の運動機能障害を改善することができます。目標指向のトレーニングを通じて、M2はゲームにトレーニングを提供し、患者の熱意を高め、患者の上肢の粗大運動機能と認知機能をより効果的に運動させます。
SAS ソフトウェア	SAS Institute
https://www.sas.com/en_in/home.html SPSS ソフトウェア	IBM	バージョン 26	https://www.ibm.com/products/spss-statistics