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。
March 28th, 2018
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。
このモーションキャプチャ方法論の全体的な目標は、脳卒中患者および健康なコントロールの個人における上肢の動きのパフォーマンス、品質、および感覚運動機能を評価するための客観的な方法を提供することです。この方法は、脳卒中が上肢の動きや回復にどのように影響するか、この情報をどのように効果的な治療法の選択に使用できるかなど、神経リハビリテーションの分野における重要な質問に答えるのに役立ちます。この手法の主な利点は、従来の臨床スケールでは検出できなかった可能性のある特定の運動障害と回復を詳細に定量化できることです。
本日の手順のデモンストレーションをお手伝いするのは、サールグレンスカ大学病院の神経リハビリテーションクリニックで働く作業療法士であるUlla-Britt Bergstromです。モーションキャプチャーシステムを設定するには、測定エリアから約1〜3メートル離れた壁面に、測定エリアに面した1.5〜2.5メートルの高さに4台のカメラを取り付けます。測定エリアのすぐ上の天井にカメラを1台取り付けます。
カメラの1台を天井に設置し、測定エリア全体にわたる視野角を確保することは、データ収集にとって非常に重要でした。その結果、データ収集はほぼ100%成功しました。カメラシステムを起動します。
次に、L字型のキャリブレーションフレームをテーブルに置き、短軸をテーブルの端に合わせ、長軸を前方に向けます。次に、データ収集ソフトウェアで3Dトラッキングを開きます。キャプチャを選択してキャリブレーションを開始し、次にキャリブレーションを選択します。
30秒のキャリブレーション時間を入力し、[OK]をクリックします。椅子とテーブルの上の測定エリア全体でワンドを全方向に動かし、5台のカメラすべてができるだけ多くの向きでワンドをキャプチャするようにします。0.5ミリメートル未満のキャリブレーション残差を受け入れます。
次に、ノースリーブのトップスを着た被験者に、背を椅子の背もたれに背負って高さ調節可能な椅子に座るように指示します。上腕はニュートラルな内転位置にある必要があります。アームをテーブルに置き、手首をテーブルの端に合わせます。
膝、股関節、肘の角度は約90度である必要があります。次に、再帰反射パッシブマーカーを二重粘着テープで、テストした手、手首、肘、左右の肩、胸部、額の骨格ランドマークに置きます。その後、カップに2つのマーカーを置きます。
この手順では、テーブルの端から30センチメートルのところに100ミリリットルの水を入れた硬質プラスチックカップを被験者の正中線に置きます。被験者に、カップに手を伸ばしてつかみながら、快適で自分のペースで飲酒タスクを実行するように依頼します。2つ目は、カップをテーブルから彼女の口に向かって持ち上げること。
3つ目は、一口飲むことです。4つ目は、カップをマークされた線の後ろのテーブルに戻します。そして5つ目は、テーブルの端に手を置いて初期位置に戻ることです。
患者ができるだけ自然にタスクを行うように促すことが重要であるため、患者がテストに精通していることを確認するために、キネマティクスの計算には 3 つの中間試行のみが使用されます。被験者が指示を理解し、前かがみにならずに影響を受けにくい腕でカップに快適に手が届くことを確認してください。各録音の前に、開始位置が正しいことを確認し、被験者に準備ができているように依頼してください。
を選択してキャプチャを開始し、キャプチャを開始し、口頭で指示を出して開始するように指示します。被験者がタスクを終了したら、停止を選択して録音を停止します。各試行の間に短い一時停止を挟んで、影響を受けていない群から開始して、5つの試行を記録します。
同定された各マーカーについて、データ取得が95〜100%に達しているかどうかを確認します。不完全なデータが検出された場合は、問題を特定し、座っている位置またはマーカーの位置を調整してマーカーが完全に見えるようにした後、追加の試行を実行して、少なくとも3回の試行を成功させます。この図は、飲酒タスクを実行する健康なコントロールの代表的な速度プロファイルを示しています。
各移動フェーズで 1 つの主要なピークを持つ滑らかなベル型の速度プロファイルが見られ、これは通常の移動に典型的なものです。それどころか、この図は、中程度のストロークを持つ個人の速度プロファイルが、速度ピークの数が増えると滑らかでないプロファイルを示すことを示しています。また、各移動フェーズのピーク速度は低く、合計移動時間が長くなります。
これは、リアルタイムで記録された健康なコントロールによって実行される飲酒タスクのアニメーションです。頭、体幹、左腕のマーカー、コップの2つのマーカー、および移動軌跡が表示されます。これは、脳卒中のある個人の同じアニメーションです。
飲酒作業中の運動軌跡が滑らかでなく、体幹の前方への動きが増加していることに注意してください。これは、より重度の運動障害を持つ個人が実行する同じタスクの例です。この人も痙縮性がありました。
目に見えるサブムーブメントは、加速と減速の繰り返しを示しており、ムーブメントの滑らかさが損なわれていることを示しています。このテクニックを習得すると、特定の技術資格がなくても、訓練を受けた専門家なら誰でも10〜15分で行うことができます。ただし、データ分析のためのプログラムを作成および開発するには、技術的な専門知識が必要です。
この手順は、生態学的に有効なタスクの簡単なデータ取得と分析による簡単なセットアップにより、臨床研究に特に関連します。この方法を使用して、脳卒中患者の動き分析の主要な要素を定量化する、有効で信頼性が高く、応答性の高い運動学を取得します。開発後、この方法は、神経リハビリテーションの分野の研究者が上肢の運動学全般を探求する道を開きましたが、特にグラスから飲むなどの意図的なタスク中にも探求する道
を開きました。脳卒中患者の飲酒課題で特定された主要な変数、例えば、運動時間、滑らかさ、肘の角度、速度、代償性体幹変位などは、他の課題における脳卒中の中心的な課題として認識されています。このビデオを見た後、光学モーションキャプチャシステムを使用して、上肢のタスクのシンプルで臨床的に実行可能な運動学的分析を設定し、実行する方法を十分に理解しているはずです。
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概要
このプロトコルは、脳卒中患者と健常者の上肢運動パフォーマンスと感覚運動機能を客観的に評価することを目的としたモーションキャプチャ方法論を概説しています。標準化された飲酒タスクの運動学的分析を通じて、このプロトコルは従来の臨床的方法では見落とされがちな運動障害を定量化することを目的としています。
主要な研究構成要素
科学の分野
- 神経科学
- リハビリテーション
- 運動制御
背景
- 脳卒中は上肢の動きを著しく損なう可能性があります。
- 従来の評価では、運動障害を十分に捉えられない可能性があります。
- 運動学的分析は動きの詳細な定量化を提供します。
- このアプローチは神経リハビリテーションにおける治療戦略に情報を提供できます。
研究の目的
- 脳卒中患者の運動パフォーマンスを評価するための信頼性の高い方法を確立すること。
- 脳卒中が上肢の動きと回復にどのように影響するかを探ること。
- 効果的なリハビリテーション治療の選択を促進すること。
使用された方法
- 主に使用されるプラットフォームはモーションキャプチャシステムです。
- この研究には、脳卒中患者と健常者が標準化された飲酒タスクを実施します。
- 詳細なセットアップにより、正確なキャリブレーションと成功したデータ収集が保証されます。
- 主要なステップには、運動学的分析のための被験者の位置決めとマーカーの配置が含まれます。
- この手順により、短時間で信頼性の高いデータ取得が可能になります。
主要な結果
- 健常者と脳卒中患者間で速度プロファイルの違いが観察されました。
- 運動の滑らかさと速度は脳卒中患者で著しく影響を受けました。
- この方法論は、運動障害と回復を理解するための妥当な尺度を提供します。
- 結果は、機能的タスクにおける運動時間と滑らかさなどの重要な変数を強調しています。
結論
- この研究は、脳卒中後の運動機能を評価するための妥当な方法を示しています。
- この技術は、脳卒中リハビリテーションにおける運動学の理解を進めます。
- その影響は、個々の運動障害を詳細にすることによって治療戦略の改善にまで及びます。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Objective quantification of upper extremity movement deficits supports target validation in neurorehabilitation by providing measurable endpoints for therapeutic intervention. Kinematic analysis of functional tasks like drinking enables mechanistic de-risking of rehabilitation strategies through sensitive, repeatable biomarkers of motor recovery. This approach enhances predictive confidence in early-stage discovery by linking sensorimotor function to clinically meaningful outcomes.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Quantifies movement performance deficits to interrogate therapeutic hypotheses in neural repair pathways.
- Operational Value: Provides objective, sensor-based endpoints that reduce reliance on subjective clinical scales.
- Strategic Value: Enables biological de-risking by identifying measurable biomarkers of motor impairment and recovery.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Standardized drinking task establishes a reproducible functional assay for upper extremity motor function.
- Operational Value: Automated Matlab analysis ensures high-throughput, consistent processing of kinematic datasets.
- Strategic Value: Supports assay readiness for screening compounds or biologics targeting motor recovery pathways.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Movement time, smoothness, and joint angles serve as translational biomarkers aligned with clinical stroke assessments.
- Operational Value: Enables continuity from discovery to preclinical validation using ecologically valid, naturalistic tasks.
- Strategic Value: Informs risk-adjusted advancement decisions by quantifying sensorimotor recovery with high sensitivity to change.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into discovery biology by enabling hypothesis testing of neuroregenerative or neuroprotective compounds through quantifiable motor outcomes.
- Discovery Biology: Supports pathway clarification by linking kinematic variables to specific neural circuits involved in motor control.
- Screening: Delivers quantitative outputs such as peak velocity and movement units for reliable compound evaluation.
- Analytics: Provides temporal and spatial kinematics that allow cross-condition comparison of motor performance.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity through validated, responsive kinematic variables sensitive to rehabilitation interventions.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable kinematic analysis platform applicable across multiple upper extremity tasks and disease models.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Reduces mechanistic ambiguity by capturing detailed movement deficits invisible to traditional scales.
- Operational Value: Ensures standardization and reproducibility through fixed marker placement and automated data processing.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by delivering sensitive, quantifiable biomarkers of therapeutic efficacy.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of neurorehabilitation candidates based on objective motor recovery data.
Implementation Considerations
- Requires expertise in motion capture systems, marker placement, and kinematic data analysis.
- Dependent on optoelectronic camera systems and calibrated 3D tracking infrastructure.
- Necessitates cross-team standardization for consistent subject positioning and task execution across sites.
- Involves adaptation considerations for varying levels of motor impairment and compensatory movement strategies.
- Limited by the need for technical expertise to develop and maintain custom analysis software despite simple data acquisition.
