Name: アクティブなビデオゲームセッション中の脳性麻痺を持つ若者からの心電図データからの心拍変動の計算 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-06-05T13:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 12 s
Description: 学ぶ心電図データから心拍変動を計算する方法。脳性麻痺の若者のアクティブビデオゲームセッション中の有酸素機能を評価し、理学療法の個別化に役立つ洞察を得ることができます。

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著者らは、研究への参加に費やされた時間と労力に対して、参加者とその家族に感謝しています。また、著者らは、人事監視のタイミング計算とKOLLECTアクティブビデオゲームソフトウェアの開発のためのポール・ディーフェンバッハ博士の支援について、Yichuan Liu博士とハサン・アヤズ博士を認めています。この作品の資金は、コールター財団助成金#00006143(O'ニール;ディーフェンバッハ、ピ)と#00008819(O'ニール;ディーフェンバッハ、ピ)。

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</ol>

現時点では、著者(CLおよびPAS)は開示するものがない。オニール博士はenAbleGames,LLCの共同創設者であり、コレクトはこのウェブベースの会社が提供するゲームの一つです。enAbleGamesはゲーム開発段階にあり、現時点では上場企業ではありません(www.enAbleGames.com)。

CPを有する10人の青少年(平均+SD)[年齢(yrs)=15.53±3.57;身長(cm)154.8±12.6;重量(kg)50.69±11.1;ボディマス指数(BMI)50.46±29.2;mHR 9 bpm)=186.8.8)。患者の人口統計については、表5を参照してください。
人事モニターの使用に関する考慮事項と、修正およびトラブルシューティングに関連する HR および HRV の関連する対策があります。データを取得するために使用される技術にかかわらず、明らかな2つの問題は、1)モーションアーティファクトと2)異所性ビートです。モーションアーティファクトと異所性ビートから生じる問題は、通常、RR間隔12、13、18、22の取得後の後処理活動を通じて対処されます。,<...

脳性麻痺(CP)は、小児期の最も一般的な身体障害1である。CPは、発達中の脳への神経学的侮辱によって引き起こされ、筋肉の衰弱、痙攣、脱コンディショニング、および運動制御とバランスの低下などの運動障害に関連しています 2,3.CPは非進行性の状態であるが、年齢とともに、子供たちは典型的な発達(TD)を持つ同僚と比較して身体的に活動的で、より落ち着きを持つようになる。筋骨格系4.
CPを持つ青少年は、通常、機能的な移動性を改善し、身体活動とフィットネスを促進するために理学療法(PT)サービスを受ける(例えば、好気性および筋肉の持久力)2.多くの場合、これらの PT 目標5,6 を達成し、維持するために、PT サービスとコミュニティ リソースへのアクセスが制限されています。アクティブビデオゲーム(AVG)は、クリニック、家庭またはコミュニティの設定7、8で活動ベースのPT介入で実現可能な戦略である可能性があります。商用ARPGは、ゲームプレイを適応させ、CP9を持つ青少年のための特定のニーズとPT目標を満たすために限られた柔軟性を持っています.しかし、カスタマイズされたAVGは、身体活動とフィットネス10を促進しながら、CPで若者に挑戦する柔軟なゲームパラメータを提供します。
私たちのチームは、青少年の運動反応(例えば、身体活動や有酸素運動)を調べるためにカスタマイズされたAVG(KOLLECTと呼ばれる)を開発しました。ゲームは、ゲームプレイ中に若者の動きを追跡するためにモーションセンサーを使用しています。ゲームの目的は、ハイスコアのためにできるだけ多くのオブジェクトを「収集」し、ポイントを失うことを避けるために危険を回避することです。オブジェクトは、柔軟なゲームパラメータでセラピストによって決定された手や足のアイコンで収集することができる。
有酸素運動を促進するために身体活動強度を投与する活動ベースのPT介入を設計することは、CP11を持つ若者にとって重要である。カスタムARPGは、強度を用量し、フィットネス10を促進するために身体活動に若者を従事させる効果的な戦略である可能性があります。心拍数(HR)モニターは、多くの場合、有酸素性能と活動強度を決定するために臨床PTの練習で使用されます。したがって、HRモニターは、有酸素フィットネス9を促進するために身体活動強度を測定するAMGの実現可能性を決定するのに役立ちます。HRモニタから生成されたECGデータは、心拍変動(HRV)を計算するために使用することができます。分析法を用いて、ECGデータからHRVを生成し、好気性ワークロードを調べた。HRVの最近のアプリケーションは、短期的な測定(5分の試合)が適切であり、HRVバイオフィードバックが様々な健康状態における症状と生活の質を改善するのに役立つ可能性があることを示しています32,33,34.短期的なHRV対策の適用は、AVGセッション中に心血管機能を評価する適切な手段である。HRVが心電図のR-R間隔から導き出されたことを考えると、選択した時間領域および周波数領域測定を用いた。HRVの時間領域測定は、連続するハートビート間の時間を表すインタービート間隔における変動性の量を定量化する。AVNN(平均NN間隔)、RMSSD(連続差のルート平均二乗)、SDNN(NN間隔の標準偏差)、NN50(NN間隔の数>50ミリ秒)、PNN50(NN間隔のパーセンテージ)を用いた。周波数領域測定は、絶対電力または相対電力の4つの周波数帯域への分布を推定し、LF/HF比と共に低周波(LF)電力と高周波(HF)電力の2つのバンドに特に取り組んだ。HRはよく受け入れられている臨床尺度であるが、HRVは自律神経システム機能、回復、適応に関する情報を提供し、AVGセッション28の間に有酸素ワークロードの推定を提供するので有用であるかもしれない。
本研究の目的は、身体活動とフィットネスを促進するためにAVG戦略を使用する可能性を検討することにあった。第二の目的は、AVGデータ収集プロトコルとHRモニタを介して得られたECGデータからHRVを計算する方法論を提示することであった。これらの措置およびこのプロトコルは、PT介入セッションを監視し、投与する臨床医に関連があることを証明するかもしれない。

<table><tbody><tr><td>BioHarness Bluetoothモジュール(電子センサー)&nbsp;</td><td>Zephyr</td><td>9800.0189</td>は<td>、心拍数、残留率、姿勢、皮膚温度を検出します。</td></tr><tr><td>BioHarnessチェストストラップ</td><td>Zephyr</td><td>9600.0189、9600.0190</td><td>サイズスモールXS-M、ラージM-XL</td></tr><tr><td>バイオハーネスチャージクレードル&USBケーブル</td><td>Zephyr</td><td>9600.0257</td>は<td>、分析のためにモジュールからコンピューターにデータを転送するために使用されます。</td></tr><tr><td>BioHarness Echo Gateway</td><td>Zephyr</td><td>9600.0254</td>は<td>、被験者の心拍数をリアルタイムで表示することができます。</td></tr><tr><td>MATLAB R2016a</td><td>Mathworks</td><td>1.7.0_.60</td><td>をすべてのプログラミングに使用。</td></tr></tbody></table>

アクティブなビデオゲームセッション中の脳性麻痺を持つ若者からの心電図データからの心拍変動の計算

Calculating Heart Rate Variability from ECG Data from Youth with Cerebral Palsy During Active Video Game Sessions

本研究の目的は、心電図(ECG)波形から心拍変動(HRV)を計算する方法を生成することを目的とした。波形は、参加者(脳性麻痺(CP)を持つ若者)がアクティブなビデオゲーム(AVG)セッション中に着用したHRモニターによって記録されました。AVGセッションは、参加者の身体活動とフィットネス(有酸素性能)を促進するために設計されました。目標は、理学療法(PT)介入戦略としてのAVGの実現可能性を評価することにあった。最大HR(mHR)は参加者ごとに決定され、20分AVGセッションにおける3つの運動段階(ウォームアップ40-60%mHR、60-80%mHRでのコンディショニング、および40-60%mHRで冷却)の3つの運動段階のそれぞれについて、目標心拍数ゾーン(THRZ)を計算した。各参加者はAVGセッション中に3つの20分のゲームをプレイしました。CPを持つ多くの若者が長時間立つことができないため、すべての試合はベンチに座っている間に行われました。各ゲームの条件は、オブジェクトを収集するためにのみ手のアイコン、手と足のアイコンを一緒に、または足のアイコンを使用して参加者と異なっていました。ゲームの目的(KOLLECTと呼ばれる)は、ポイントを獲得し、ポイントを失わないために危険を避けるためにオブジェクトを収集することです。ハザードは、ウォームアップおよびクールダウン段階で使用され、ターゲット心拍数ゾーン(THRZ)でHRを維持するために、より遅く制御された動きを促進するためにのみ使用されました。より高いレベルとより強い身体活動を促進するためのコンディショニング段階で危険はありませんでした.分析法を用いて、ECGデータからHRV(選択された時間領域および周波数領域測定)を生成し、有酸素ワークロードを調べた。HRVの最近のアプリケーションは、短期的な測定(5分の試合)が適切であり、HRVバイオフィードバックが様々な健康状態における症状と生活の質を改善するのに役立つ可能性があることを示しています。HRは、PT介入における有酸素性能と強度を調べるのに十分に受け入れられている臨床尺度であるが、HRVはAVGセッション中に自律システム機能、回復および適応の情報を提供するかもしれない。

この方法は、新たに開発された方法が被験者の心拍変動(HRV)に及ぼす影響を分析する際に使用するデータを提供する。これは、図6に示すように、被験者の心電図データのQRS波形のR部分を特定し、そこから様々なHRV値を計算することによって行われます。HR モニタがサブジェクトと適切に接触している場合、データは均一になり、修正の必要性が大幅に減少します (図 4参照)。
しきい値は、図 1および図 2に示すように、乱雑で不規則なデータを処理するように設定する必要があります。HR モニターのスキン接触の一時的な変化によってデータが十分に変動している場合、最初の分析では、図 3 に示すようにピー...

このプロトコルは、心電図(ECG)波形から心拍変動(HRV)を計算する方法について説明する。アクティブビデオゲーム(AVG)セッション中の連続心拍数(HR)記録からの波形は、脳性麻痺(CP)を有する青少年の有酸素性能を測定するために使用された。

The aim of this study was to generate a method for calculating heart rate variability (HRV) from electrocardiogram (ECG) waveforms. The waveforms were ...

プロトコルは、心電図データを用いて好気性機能を決定する心拍変動を測定するための分析方法を提供する。そして、これにより、理学療法プロトコル内の自律システム機能に関する洞察を得る手助けとなります。この技術は、有酸素負荷、要求および脳性麻痺の若者のための理学療法戦略を測定するために使用することができる。例えば、理学療法では、アクティブなビデオゲームを使用して健康とフィットネスを促進する技術を行っています。心拍数変動は有酸素負荷を測定し、患者に心血管機能測定を提供し、患者に最も適切に会い、挑戦するレベルで理学療法を投与することを可能にする。方法論は心臓の心配および心臓リハビリテーションで有用である。そして、計算は心臓監視装置に統合され、結果として心電図または心電図からの心拍変動を提供する可能性があります。計算は最初は難しいかもしれません。しかし、トレーニングビデオを作成することで、臨床医や研究者が心臓ケアの有効性を評価するためのこれらの措置をより効果的に活用するのを支援することができます。アクティブなビデオゲームデータ収集セッションでは、手のアイコンのみ、足のアイコンのみ、またはオブジェクトコレクションの手と足の両方のアイコンを選択して、過度に厳しく、早期の疲労を引き起こすことなく、身体活動とフィットネスを促進するのにどのゲームがより効果的かを判断します。青少年に脳性麻痺を心拍数モニターを装備するには、まず完全に充電されたBluetoothモジュールをデータコンピュータに差し込み、充電クレードルにして構成ツールを開きます。濡れた手で心拍数モニターの胸のストラップの導電領域を湿らせなさい。Bluetoothモジュールを、胸のストラップの表面に並べた導電性の表面を持つ胸のストラップに入れなさい。モニタがクリックインします。次に、心拍数モニターの胸のストラップとBluetoothモジュールを、左の中型の腋窩線と胸筋のすぐ下のストラップに合わせたモジュールで被写体に塗布します。適切に配置されたら、デバイスを締めて、セッション中に動かないようにしますが、被写体に不快な状態にならないようにします。被験者は、床に足を平らにしてベンチに座り、膝と腰を姿勢のサポートと安定性のために90度に曲げます。データを表示するために使用されるコンピュータのUSBポートにコネクタを差し込み、ライブモードタブを使用して、被験者の心拍数、呼吸数、姿勢をリアルタイムで監視します。次に、被験者の休止期間を記録し、被検者の最初のアクティブなビデオゲームを開始する前に、被験者の心拍数のベースライン記録を取得します。ゲームセッションの終了時に、心拍モニターから心電図データをダウンロードし、対象からストラップを取り外します。心電図データから心拍変動を計算するには、MATLABを開き、5分間隔でデータを整理し、相間のデータを比較可能にします。ゲーム開始の5分前、回復期を冷却停止フェーズ終了後5分で、生心電図信号に対してRピーク検出を行うように休息期間を計算する。これらの時間が取得されたら、ECGファイル内の関心のあるゲームフェーズの位置を特定し、関心のある5分間のセクションを選択します。波形の平均と標準偏差に基づいて、ピーク検出のしきい値を計算します。また、Rピークの最小高さと共に、ピーク間の最小距離0.3秒を割り当てて、希望するRの周囲の誤ったピークの検出を最小限に抑えます。波形を処理し、拍間間隔と心拍変動計算のためのRのピークをすべて識別しようとします。図のように不規則性を確認できるように、予備プロットを生成します。多くのデータ セッションは、かなり一様であるため、いくつかの修正が必要です。しかし、いくつかのケースはかなり乱雑であり、適切なRの位置を確認し、取得するためにより多くの時間を必要とします。これらの不規則性を修正するには、1 列目のピークのマイクロボルト読み取り値と、列 2 の現在のゲーム セッション内の位置を含む検出変数を手動で編集します。ほとんどの場合、適切な R ピークは、問題の場所にズームインすることで簡単に見つけることができます。1.5秒より大きい間隔を無視して間隔の行列を取得し、データの検証でさらなる計算のためにこれらのインタービート間隔を保存します。次に、これらの間隔を使用して、連続する差の二乗平均平方根を計算します。心拍数変動測定を計算する前に、波形を開いて正しいピーク検出を確認します。拡大ツールを使用して、ウィンドウが視覚的に簡単に検査されない場合に、ズームインまたはアウトの出力されるプロットの領域を選択します。データ ヒント ツールを使用して、必要に応じて、見逃したピークの位置を検索します。ピーク補正の場合は、検出変数を探し、ワークスペース内をダブルクリックして、誤って検出されたピークまたは欠落したピークを修正します。ポイントが誤検知の場合は、配列からポイントを削除し、マークされていないピークに隣接する誤ってマークされたピークの値を、マークされていないピークの値に変更します。次に、心拍数変動測定の計算を取得するには、hrvmeasuresを実行します。m をクリックし、ワークスペース ウィンドウから心拍変動変数を開きます。この方法は、新しく開発されたアクティブなビデオゲーム法が、QRS波形のR部分を被検者のECGデータに配置することによって、特定の被験者の心拍数変動に及ぼす影響を分析するためのデータを提供する。心拍数モニタが被験者と適切に接触した場合、データは一様になり、補正の必要性が大幅に減少します。心拍数モニタの皮膚接触の瞬間的な変化によりデータが十分に変動する場合、最初の分析では、示されたとおりにピークに誤ったラベルが付く可能性があります。ピーク間の最小時間でしきい値レベルを変更すると、生産および調整済みプロットの検出値をクリーンアップするのにも役立ちます。各波形をパンして、適切なピーク検出を確実に行い、誤検知を除去し、誤ったラベルのピークをシフトしてから、心拍数変動データを計算することが重要です。心拍数変動測定を使用したその他の考慮事項と影響には、生理学的な考慮事項、水和状態、環境への影響などがあります。この方法は、過去10年間に障害ベースの介入からより多くの健康増進とフィットネスへの動きがあり、この方法は私たちがフィットネスと機能の移動性を測定することを可能にするように、活動ベースの理学療法介入に有用である。心拍数モニターを適用する前に、皮膚が刺激されないこと、および皮膚の擦り傷を避けるためにデバイスが良好な修復を行っていることを確認します。

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Research

JoVE Journal

Behavior

行動

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学ぶ心電図データから心拍変動を計算する方法。脳性麻痺の若者のアクティブビデオゲームセッション中の有酸素機能を評価し、理学療法の個別化に役立つ洞察を得ることができます。

アクティブなビデオゲームセッション中の脳性麻痺を持つ若者からの心電図データからの心拍変動の計算

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