Name: パフォーマンスのリアルタイムのフィードバックを使用して再教育運動 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-01-17T13:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 16 s
Description: 学ぼう、リアルタイム運動解析とフィードバックを用いた動作再教育法。反射マーカーによるモーションキャプチャで即座に動作修正し、神経リハビリテーションにおける運動学習と機能回復を促進する革新的リハビリ技術です。

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この作品は、イノベーションのためのカナダ財団によって部分的に資金を供給されています。

1。システムの準備<ol><li>カメラで観察することができる任意の反射材のキャプチャボリュームをオフにします。これは、動きのテスト中に静止背景マーカーと混同されている実際の皮膚ベースマーカーの可能性を減少させ、セッションの全体の精度を向上させます。 </li><li>研究所内の固定位置で静止マーカーにすべてのカメラを目指しによってカメラのキャリブレーションを行います。既知の距離に配置された移動マーカーを使用してダイナミックな動きに静的キャリブレーションを拡張します。キャリブレーションを最適化するために、できるだけキャプチャボリュームのできるだけ多くをカバーするようにしてください。 </li><li>患者検体の調製に使用されるすべての材料（反射マーカー、測定装置、等）を整理します。これはテスト時の効率を改善し、患者の負担を軽減します。 </li></ol> 2。患者の準備<ol><li>測定されることを意図し、関節や身体セグメント上できるだけ多くのスキンとして公開します。 amounを最小限に抑えるゆったり衣類のtと反射マーカーを可視化するカメラの能力を妨げる可能性があり衣類の任意の部分が拘束されていることを確認します。これは、テープやクリップを使用して行うことができます。可能な限り、マーカーは皮膚に直接貼付されていることを確認してください。 </li><li>マーカ固定用のスキンを用意してください。シェービングや面積を研磨すると、髪が存在したとき、または皮膚表面が過度に汗をかいたり、油性であるインスタンスが必要な場合があります。消毒用アルコールまたは類似の液体を使用してクリア領域を拭いておくと便利です。マーカーと肌との密着性を最大化するために、そして脱落マーカーを防ぐために、これらのステップは重要です。 </li><li>使用されるように設置されたマーカーに基づいてキー解剖学的ランドマークを触診する。実際のランドマークで皮膚をマークすると、マーカー配置の精度を向上させ、評価の際に脱落マーカーの例で必要な情報を提供します。 </li><li>によると解剖学的上接辞反射マーカーマーカーセットの仕様。ほとんどのマーカーセットは、下肢と上体の様々な解剖学的ランドマークの上に左右対称に配置さ12から15マーカーの最小値が含まれます。これは、実際の骨格の動きを再作成する能力が皮膚ベースのマーカーの位置に依存することに注意することが重要です。使用する生体力学的モデルを決定する際にこのように、慎重に検討を行う必要があります。 </li><li>必要であれば、重要な人体計測データの測定を行います。生体力学的モデルに応じて、これらのデータは、セグメントの長さ、回転の関節中心の位置、および生体力学データのオフライン処理中に移動するセグメントおよび四肢の全体的な慣性特性を計算するために必要であるかもしれません。 </li></ol> 3。モーション解析とリアルタイムフィードバックの配達<ol><li>約3秒持続する初期静的試験用キャプチャボリュームの中央に被写体のスタンドを持っています。この試験では確実にするために必要なすべてRELEvantのマーカーが表示され、セグメントの向きを計算する。 </li><li>必要に応じて、すべてのマーカーラベル、データ収集用ソフトウェアを使用すると、個々の身体特性に固有のテンプレートを作成します。個々の身体サイズにマーカー配置をマッチングすることで、データをリアルタイムで追跡および分析を向上させます。マーカポジショニングの冗長性を組み込むことができる運動のモデルを作成することが特に重要です。マーカー閉塞またはドロップオフが発生した事例では、追加のマーカ位置に適切な運動学的特性を生成し、データ内の改行せずにリアルタイム表示を維持するために適切なを利用する能力。 </li><li> 10から30秒から続く初動分析試験を行います。これはベースラインデータを取得する必要があり、また、患者への結果のフィードバックを提供する最初のメカニズムとして使用することができます。関連する所見に関する患者との協議は、モータリアを支援するために重要である新しい運動パターンを生成するときに必要な寧。 </li><li>セラピストが意図した動きの修正の目的を説明しています。これは、修正のための生体力学的および臨床的根拠の両方が含まれており、それがどのように与えられた病理学に固有である必要があります。セラピストによる運動修正のデモンストレーションは、患者が運動学習を強化していきます。動きの修正は一般的に治療中の患者の生体力学的および臨床プレゼンテーション、または研究目的であれば単独で検査すべき研究課題に基づいて決定されます。 </li><li>運動訓練セッションを開始します。トレッドミルを使用している場合は、対象者が自分の優先速度を選択し、定常状態に達するのに数分を提供することができます。これはまた、患者が身近で、機器、実験のセットアップ、およびプロトコルを快適にすることができます。 </li><li>運動のパフォーマンスの間に患者にフィードバックを提供します。これは多くの差の形を取ることができるferentアプローチ、およびこれらの組み合わせが初期訓練中に有益である。このようなリアルタイムのバイオフィードバックに口頭フィードバックと進捗状況としてはあまり技術的な方法で開始します。リアルタイムバイオフィードバックの利用率は常に一つずつ結果変数の最大値の明確な表示を含める必要があります。 </li><li>新しい動きを練習するために、患者に十分な時間を提供します。効果的な運動学習は瞬時に達成されない。代わりに、新しい運動特性の定数の練習は、その動きの責任モータープログラムの再定式化を​​確保するために役立ちます。典型的な再訓練介入は8月10日集中的トレーニングセッション、30分および60分の間に永続的なそれぞれが必要な場合があります。 </li></ol> 4。患者デブリーフィングとその後のトレーニングセッション<ol><li>患者とのセッションの重要な知見や成果を議論する。に焦点を当てることの重要な要因は、パフォーマンスの変動性は、所定の移動MODIFの遵守を含むべきであるicationと変更の根拠と重要性の更なる説明。 </li><li>患者からのセッションに関する入力を取得します。それぞれの患者の嗜好性が高いと異なることを考えると、それは与えられた個々の介入の配信を変更する必要があるかもしれません。これらは有効性を最適化するために早期に識別する必要があります。 </li><li>必要に応じて、その後のトレーニングセッションのための計画を決定します。マルチセッションの介入が選択された場合、その後のトレーニングセッションは運動学習を強化するために色あせたフィードバック手法を使用する必要があります。時間フィードバックのブロックと今後のセッションでフィードバックなしの間に少なく全体的なフィードバックと代替を提供します。 </li></ol>

<ol><li>Ivanenko, Y. P., Poppele, R. E., Lacquaniti, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Motor+control+programs+and+walking%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroscientist%22%5BJournal%5D)">Motor control programs and walking.</a> Neuroscientist. 12, 339-348 (2006).</li>
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</ol>

特別な利害関係は宣言されません。

このようなウォーキングなどの運動中のパフォーマンスのリアルタイムのフィードバックは標準モーション解析アプローチに貴重補助することができます。その相対的な幼年期であるにもかかわらず、具体的かつ個別の動きの修正への研究は確かな精度で、リアルタイムで必要な変更を生産する能力の恩恵を受ける。患者が運動修正の具体的な量を必要とする場合は、この金額は実際の動きの間に測定して提供することができる。ここで紹介する手法は、動きの修正と同様の患者集団の広い範囲のための既存のプロトコルの改良に新たなアプローチをテストするために使用することができます。 収集したデータの精度と運動パラメータの離散的な変更を達成するために、その後の能力は、多くの要因に依存しています。最も重要なことは、いかなる種類の運動解析は観察/測定運動はの指標であるという仮定に依存している真の解剖学的運動。であるように、肌ベースマーカーは特定の基本的な解剖学的ランドマークを視覚的に表現できるようにするためのものです。したがって、キャプチャされた動きが正確に、基礎となる骨格の実際の動きを反映していることを確実にするために、非常に注意がマーカ...

下肢の神経筋または筋骨格構造への著しい変化は、おそらく運動と関連する身体機能の特性に影響を及ぼすであろう。したがって、身体機能の改善がどんなリハビリ介入の重要な成果である。このようなウォーキングなどの通常の反復的な動きは、一般的に正しい強度とタイミング1で筋肉を活性化するために必要な制御情報を含むモータープログラムによって管理されています。これらのモータのプログラムは、このように運動に専念制御量を削減し、他の高レベルのタスクに支払われるように注意を可能にして、動きの自動性を向上させる必要があります。ただし、移動し、これらのプログラムは、数年にわたって改良されているという事実にモータプログラムの役割を考えると、けがや病気の後に運動性能を変更することは困難なベンチャー企業です。 伝統的に、動きがintervent再訓練イオンは、新しい情報が新しい、進化するモータのプログラムに組み込まれていることを確実にするために運動性能の十分なフィードバックを提供することを前提とされてきた。 、まだ効果的な、シンプルなアプローチは、グローバルな命令（ 例えば 、 &quot;続きを曲げる&quot; &quot;あなたの膝をまっすぐ&quot;）ならびに、鏡やビデオ記録装置の使用などの視覚的なフィードバックを提供するメカニズムと口頭でフィードバックが含まれています。これらの間接的な戦略が有用であるけれども、特にリソースが限られている臨床現場では、それらは運動変数の離散的かつ定量的な対策を提供する上で、その難易度によって制限されています。その結果、フィードバックの追加のより直接的な方法でこれらの技術を補完する可能性が所望のモータ再学習を強化していきます。 運動特性の離散的、定量結果のフィードバックを提供する動きretraini時のパフォーマンスを向上させることができ、研究および臨床のコミュニティで多くの受け入れがあります<html> ngの介入。例えば、筋電図バイオフィードバック装置を用いて筋活動強度の瞬時の視覚的または聴覚的なフィードバックは、特に脳卒中2-3、脳性麻痺4、または慢性的な麻痺5を持つ人々に、運動のリハビリテーションにおける主力となっている。これとは対照的に、運動のキネマティクスのフィードバック（ジョイントとセグメントの角度）が少なく、迅速かつ正確にこれらの成果を評価し、測定することが困難であるために利用することが証明されています。確かに、運動の生体力学研究における顕著な機能と臨床の設定に組み込まれ始めているの定量的、実験室ベースの分析も、運動解析の使用量の大半は、試験後のオフライン分析のために予約されています。しかし、6を再教育運動の有効性を改善する手段として、歩行対策のフィードバックを提供するために新しい技術を使用している文献の研究が増えている。 ve_content &quot;&gt;現在標準動作解析システムとの統合、リアルタイムのバイオフィードバック機能を使用するために検討されている病理一つは変形性膝関節症（OA）のです。最近の研究では、通過する負荷を軽減するために特別に設計された歩行運動のリアルタイムのフィードバックを利用してきた外部膝関節内転モーメントを用いて定量し、膝関節、 - OAの進行7の認識のリスク要因は、例えば、研究では、大腿部の角度8またはトランク角度9月10日の大きさのリアルタイムバイオフィードバックを利用してきたハントら 11が設けられて。歩行試験中の参加者の前でトランク角のリアルタイム表示や膝の内転モーメントマグニチュードで伴う減少と1つのトレーニング·セッション内リーン展示トランクを増加させる能力を示したのに対し、バリオスら 8は 、8セッションを実施動的な前頭面の膝を変更するに焦点を当てた歩行訓練介入スタンス時の角度とベースラインと比較して1ヶ月の介入後に膝内転モーメント値の有意な低下を示した。これらの研究、および同様の研究は、測定、分析、および継続的に患者に興味のある変数を表示する能力に依存してきた。研究のこの急成長領域には病態の多様性に影響を与える運動特性を持つ患者のための臨床的意義を持っています。膝の変形性関節症（OA）に関連するキネマティック変異の例を用いて、本論文の目的は、パフォーマンスを歩くのリアルタイムバイオフィードバックを用いた運動訓練介入を実施するために必要なメソッドを記述することである。

<table border="1"><tbody><tr><td> 試薬の名称 </td><td> 会社 </td><td> カタログ番号 </td><td> コメント（オプション） </td></tr><tr><td>反射マーカー</td><td> 3x3のデザイン</td><td></td><td>直径12mm </td></tr><tr><td>マーカーテープ·ディスク</td><td>割引使い捨て</td><td> TD-22電極首輪、8ミリメートル</td><td>設計された用法は、電極の襟のようになります。 </td></tr><tr><td>モーション解析カメラ</td><td>モーションアナリシス·コーポレーション</td><td></td><td></td></tr><tr><td> Biofeedtrak </td><td>モーションアナリシス·コーポレーション</td><td></td><td></td></tr><tr><td> MathWorks社のMATLAB </td><td> Mathworks社</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

パフォーマンスのリアルタイムのフィードバックを使用して再教育運動

Movement Retraining using Real-time Feedback of Performance

運動のいかなる変更 - 特に数年にわたって磨かれた動きのパターンは - 運動性能を支配するための責任神経筋パターンの再編成が必要になります。この運動学習は、同様に研究や臨床現場で利用されているメソッドの数によって強化することができます。一般的には、移動に追従した結果のリアルタイムのパフォーマンスや知識の口頭でのフィードバックは、一般的に運動学習を浸透させるの予備手段として臨床的に使用されます。 、患者の好みや学習スタイル、視覚的なフィードバック（ミラーまたはビデオのさまざまな種類の使用などを通じて）またはセラピストのタッチを活かし固有受容ガイダンスに応じてセラピストから口頭で指示を補完するために使用されています。確かに、フィードバックのこれらのフォームの組み合わせは、運動学習と最適化の成果を容易にするために、臨床現場で一般的である。 実験室ベースの、定量的な動き分析では、健康と負傷者集団の動きの様々な正確かつ客観的な分析を提供するために、研究の設定で主力となっている。動きを捉えるの実際のメカニズムは異なるかもしれませんが、現在のすべての運動解析システムは、体節と関節の動きを追跡し、キーの移動パターンを定量化するための運動の設立式を使用する能力に依存する。取得と処理速度、分析、動きの説明に制限があるため、伝統的に与えられたテストセッションの終了後にオフラインで発生しました。 本稿では、動きのパターンと運動解析セッション中の患者に特有の運動特性の表示の近くに瞬間的な評価と定量化に依存している標準的な運動解析手法への新しいサプリメントをハイライト表示されます。結果として、この新しい手法は、メリットがオベたフィードバック配信の新しい方法を提供することができるrは現在のフィードバック方法を使用していました。

変形性膝関節症患者の増加横幹傾斜角度に焦点を当て、単一運動訓練セッションの例を図2に示します。パフォーマンスの口頭およびミラーベースのフィードバックの組み合わせを使用して、トレーニングの約15分後、患者は横体幹屈曲の額に係るリアルタイムデータで提供されていました。この方法でトレーニングはさらに10分間継続した。通常の（変更されていない）試験の間、患者は約2°（スタンスの20％前後点線のピークを参照してください）​​のリーン横トランクの自己選択された量を示した。改質試験の間に、患者は、画面上のターゲット領域で示すように、6°のピークリーン値を達成するように指示された。 図2に見られるように、リーン横トランクの増加を用いた歩行動作パターンの変更は、全体的なパターンでかなりの変化と関連していなかった。むしろ、患者はINCRを出展歩行周期を通してリーン横のトランクに容易になります。 膝関節負荷の結果として得られる効果-などの外部膝関節内転モーメントを用いて定量化は- 図3で見ることができま...

けがや病気に続く再訓練異常な動きのパターンは、物理的なリハビリテーションの重要なコンポーネントです。技術の最近の進歩は、結果のほぼ瞬時に定量化、さまざまなタスクの中に動きの正確な評価を許可している。これはリアルタイムで動作不良パターンの修正のための新たな機会を提供しています。

Any modification of movement - especially movement patterns that have been honed over a number of years - requires re-organization of the neuromuscular ...

この手順の全体的な目標は、関連する人間の動きデータを可能な限り短時間で収集、分析、表示することです。これは、最初にベースライン運動分析セッションを実施して、正常な運動特性を決定することによって達成されます。2番目のステップは、通常の特性の分析に基づいて、どの動作特性を変更するかを決定することです。次に、達成すべき変化の量を示す目標と連動して、リアルタイムの動きのデータを表示する動きの修正試験が行われます。最後のステップは、所定の結果に基づいて変更された動きの有効性を判断し、適切なその後のセッションを計画することです。最終的に、リアルタイムの移動変更を使用して、移動パラメータを迅速かつ正確に変更する方法を提供します。この手法が標準的なモーション解析と比較した場合の主な利点は、データの収集と解析の間に遅延がないことです。この方法は、どの運動修正技術が最も実現可能か、どの技術が機能の回復に最も効果的かなど、運動障害分野の重要な質問に答えるのに役立ちます。手順を実演するのは、研究室の大学院生であるJudです このプロトコルのシステム準備を開始するには、まず、カメラによって観察される可能性のある反射材料のキャプチャボリュームをクリアします。これにより、テスト中に実際のスキンベースのマーカーが静止したバックグラウンドマーカーと混同される可能性が減り、セッションの全体的な精度が向上します。次に、ラボ内の固定位置にある固定マーカーにすべてのカメラを向けて、カメラをキャリブレーションします。次に、既知の距離に配置された移動マーカーを使用して、静的キャリブレーションを動的な動きに拡張します。キャリブレーションを最適化するために、できるだけ多くのキャプチャボリュームをカバーするようにしてください。次に、患者の準備に使用する反射マーカーや測定装置など、すべての材料を整理します。これにより、検査中の効率が向上し、患者の負担が軽減されます 患者の準備を開始するには まず、測定対象の関節や体の部分にできるだけ多くの皮膚を露出させます。ゆったりとした衣服の量を最小限に抑え、テープまたはクリップを使用して、カメラが反射マーカーを視覚化する能力を妨げる可能性のある衣服を拘束します。次に、マーカーと皮膚の間に最大限に密着するように、その領域をきれいに拭きます。消毒用アルコールを使用。次に、使用するマーカーセットに基づいて主要な解剖学的ランドマークを触診します。実際のランドマークでスキンをマークすると、マーカーの配置精度が向上し、マーカーが脱落した場合に必要な情報が提供されます。評価中は、マーカーセットの仕様に従って、反射マーカーを解剖学的ランドマークに貼り付けます。ほとんどのマーカーセットには、下肢と上半身のさまざまな解剖学的ランドマークの上に両側に配置された最低12〜15個のマーカーが含まれます。実際の骨格の動きを再現する能力は、皮膚ベースのマーカーの位置に依存することに注意することが重要です。そのため、使用する生体力学モデルを決定する際には、慎重に検討する必要があります。必要に応じて、重要な人体測定データを測定します。バイオメカニクスモデルによっては、バイオメカニクスデータのオフライン処理中に、セグメントの長さ、関節の回転中心の位置、および移動するセグメントと手足の全体的な慣性特性を計算するために、これらのデータが必要になる場合があります。モーション解析とリアルタイムフィードバックの配信を開始するには、まず、被験者をキャプチャボリュームの中央に立たせて、約3秒間続く最初の静的な試行を行います。この試行は、関連するすべてのマーカーが表示されることを確認し、セグメントの向きを計算するために必要です。次に、データ収集ソフトウェアを使用して、すべてのマーカーに適切なラベルを付け、個人の人体測定特性に固有のテンプレートを作成します。一致するマーカー。個々の体のサイズに配置することで、データのリアルタイムな追跡と分析が向上します。マーカーのポジショニングの冗長性を組み込むことができる動きのモデルを作成することは特に重要です。次に、最初のモーション解析の試行をいくつか実行します。これは、ベースラインデータを取得するために必要であり、患者に結果のフィードバックを提供する最初のメカニズムとしても使用できます。セラピストに、意図した動きの変更の目的を説明してもらいます。これには、修正の生体力学的および臨床的根拠と、それが特定の病状にどのように固有であるかを含める必要があります。セラピストによる動きの変更のデモンストレーションは、患者による運動学習を強化します。動きの変更は、通常、治療中の患者の生体力学的および臨床的症状、または調査される研究課題に基づいて決定されます。研究目的のみの場合。次に、動きの再トレーニングセッションを開始します。トレッドミルを使用する場合は、平地での患者の自己選択歩行速度にできるだけ近づけて速度を合わせ、安定した歩行状態に到達するために数分を提供します。これにより、患者は機器、実験セットアップ、およびプロトコルに慣れ、快適になります。動作中に患者にフィードバックを提供します。口頭でのフィードバックなど、あまり技術的な方法から始め、その後、リアルタイムのバイオフィードバックへと進んでいきます。リアルタイムのバイオフィードバックには、一度に最大1つの動きの変数を明確に表示することが含まれます。これらのアプローチを組み合わせると、初期のトレーニングで役立ちます。患者が新しい動きを練習するのに十分な時間を提供します。効果的な運動学習は、一瞬で達成できるものではありません。代わりに、新しい運動特性の絶え間ない練習は、その運動に関与する運動プログラムの再定式化を確実にするのに役立ちます。一般的な再トレーニング介入には、8〜10回のフォーカストレーニングセッションが必要で、それぞれ30〜60分続きます。最後に、トレッドミルからいくつかのフォローアップモーション分析トライアルを実行します。これは、トレーニングの結果としてどのような即時の保持効果が発生したかを判断するための重要なステップです。これらのデータは、オフラインでの動きの特性をより詳細に分析するためにも使用できます。セッションの様子を追って。デブリーフィングでは、セッションの重要な所見と結果について患者と話し合います。注目すべき重要な要素には、変動性とパフォーマンス、規定されたムーブメントの変更の遵守、および変更の理論的根拠と重要性の詳細な説明が含まれます。また、患者からセッションに関する意見を入手します。各患者の好みが異なる可能性が高いことを考えると、特定の個人に対する介入の提供を変更する必要があるかもしれません。これらの好みは、効果を最適化するために早期に特定する必要があります。最後に、マルチセッション介入を選択した場合は、必要に応じて後続のトレーニングセッションの計画を決定します。その後のトレーニングセッションでは、運動学習を強化し、全体的なフィードバックを減らし、フィードバックの時間ブロックと将来のセッションでフィードバックなしを交互に行うために、色あせたフィードバックアプローチを使用する必要があります。ここでは、通常の歩行試験と、患者が最大約 6 度の体幹の傾きを得るように指示された試験中の体幹側傾角のサンプルを示しています。示されているデータは、0%が片方の手足の最初の接触、100%が同じ手足のつま先から離れている単一の歩行サイクルからのものです。膝関節の負荷に対する結果の影響は、ここで見ることができます。膝関節の動きとその後の関節内の負荷の一般的なパターンは、通常の試験と修正された試験の間で有意な違いはありませんでした。それどころか、全体を通してマグニチュードが減少しました。このビデオを見た後、標準的なモーション分析セッションを実行する方法を十分に理解し、リアルタイムのパフォーマンス情報を患者に提供する機能でそれを補完する方法を理解できるはずです。

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我々は、鳥類の胚のモデルでは動的な、リアルタイム生体イメージングを用いたヒト異種移植腫瘍の血管系でのナノ粒子の局在を定量化する新しいアプローチを提示する。...

生体内イメージングを使ってリアルタイムで腫瘍におけるナノ粒子の取り込みの評価

学ぼう、リアルタイム運動解析とフィードバックを用いた動作再教育法。反射マーカーによるモーションキャプチャで即座に動作修正し、神経リハビリテーションにおける運動学習と機能回復を促進する革新的リハビリ技術です。

パフォーマンスのリアルタイムのフィードバックを使用して再教育運動

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