-1::1
Simple Hit Counter
Skip to content

Products

Solutions

×
×
Sign In

PL

EN - EnglishCN - 简体中文DE - DeutschES - EspañolKR - 한국어IT - ItalianoFR - FrançaisPT - Português do BrasilPL - PolskiHE - עִבְרִיתRU - РусскийJA - 日本語TR - TürkçeAR - العربية
Sign In Start Free Trial

RESEARCH

JoVE Journal

Peer reviewed scientific video journal

Behavior
Biochemistry
Bioengineering
Biology
Cancer Research
Chemistry
Developmental Biology
View All
JoVE Encyclopedia of Experiments

Video encyclopedia of advanced research methods

Biological Techniques
Biology
Cancer Research
Immunology
Neuroscience
Microbiology
JoVE Visualize

Visualizing science through experiment videos

EDUCATION

JoVE Core

Video textbooks for undergraduate courses

Analytical Chemistry
Anatomy and Physiology
Biology
Calculus
Cell Biology
Chemistry
Civil Engineering
Electrical Engineering
View All
JoVE Science Education

Visual demonstrations of key scientific experiments

Advanced Biology
Basic Biology
Chemistry
View All
JoVE Lab Manual

Videos of experiments for undergraduate lab courses

Biology
Chemistry

BUSINESS

JoVE Business

Video textbooks for business education

Accounting
Finance
Macroeconomics
Marketing
Microeconomics

OTHERS

JoVE Quiz

Interactive video based quizzes for formative assessments

Authors

Teaching Faculty

Librarians

K12 Schools

Biopharma

Products

RESEARCH

JoVE Journal

Peer reviewed scientific video journal

JoVE Encyclopedia of Experiments

Video encyclopedia of advanced research methods

JoVE Visualize

Visualizing science through experiment videos

EDUCATION

JoVE Core

Video textbooks for undergraduates

JoVE Science Education

Visual demonstrations of key scientific experiments

JoVE Lab Manual

Videos of experiments for undergraduate lab courses

BUSINESS

JoVE Business

Video textbooks for business education

OTHERS

JoVE Quiz

Interactive video based quizzes for formative assessments

Solutions

Authors
Teaching Faculty
Librarians
K12 Schools
Biopharma

Language

pl_PL

EN

English

CN

简体中文

DE

Deutsch

ES

Español

KR

한국어

IT

Italiano

FR

Français

PT

Português do Brasil

PL

Polski

HE

עִבְרִית

RU

Русский

JA

日本語

TR

Türkçe

AR

العربية

    Menu

    JoVE Journal

    Behavior

    Biochemistry

    Bioengineering

    Biology

    Cancer Research

    Chemistry

    Developmental Biology

    Engineering

    Environment

    Genetics

    Immunology and Infection

    Medicine

    Neuroscience

    Menu

    JoVE Encyclopedia of Experiments

    Biological Techniques

    Biology

    Cancer Research

    Immunology

    Neuroscience

    Microbiology

    Menu

    JoVE Core

    Analytical Chemistry

    Anatomy and Physiology

    Biology

    Calculus

    Cell Biology

    Chemistry

    Civil Engineering

    Electrical Engineering

    Introduction to Psychology

    Mechanical Engineering

    Medical-Surgical Nursing

    View All

    Menu

    JoVE Science Education

    Advanced Biology

    Basic Biology

    Chemistry

    Clinical Skills

    Engineering

    Environmental Sciences

    Physics

    Psychology

    View All

    Menu

    JoVE Lab Manual

    Biology

    Chemistry

    Menu

    JoVE Business

    Accounting

    Finance

    Macroeconomics

    Marketing

    Microeconomics

Start Free Trial
Loading...
Home
JoVE Journal
Behavior
Klinicznie zorientowana metoda trójwymiarowej analizy chodu do oceny zaburzeń chodu

Research Article

Klinicznie zorientowana metoda trójwymiarowej analizy chodu do oceny zaburzeń chodu

DOI: 10.3791/57063

March 4, 2018

Masahiko Mukaino1, Kei Ohtsuka2, Hiroki Tanikawa2, Fumihiro Matsuda2, Junya Yamada3, Norihide Itoh4, Eiichi Saitoh1

1Department of Rehabilitation Medicine, School of Medicine,Fujita Health University, 2Faculty of Rehabilitation, School of Health Science,Fujita Health University, 3Department of Rehabilitation,Fujita Health University Hospital, 4Department of Advanced Rehabilitation Medicine, Graduate School of Medical Science,Kyoto Prefectural University of Medicine

Cite Watch Download PDF Download Material list
AI Banner

Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

In This Article

Summary Abstract Introduction Protocol Representative Results Discussion Disclosures Acknowledgements Materials References Reprints and Permissions

Erratum Notice

Important: There has been an erratum issued for this article. View Erratum Notice

Retraction Notice

The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice

Summary

W tym badaniu przedstawiono przyjazną dla klinicystów metodę trójwymiarowej analizy chodu, która została zaprojektowana do przeprowadzenia w klinice rehabilitacyjnej. Metoda składa się z uproszczonej metody pomiaru i intuicyjnych danych liczbowych, które ułatwiają lekarzom zrozumienie wyników.

Abstract

Trójwymiarowa analiza chodu (3DGA) okazała się użytecznym narzędziem klinicznym do oceny nieprawidłowości chodu spowodowanych zaburzeniami ruchowymi. Jednak stosowanie 3DGA w rzeczywistych klinikach pozostaje rzadkie. Możliwymi przyczynami mogą być czasochłonny proces pomiaru i trudności w zrozumieniu wyników pomiarów, które często są prezentowane za pomocą dużej liczby wykresów. Poniżej przedstawiamy przyjazną dla klinicysty metodę 3DGA, opracowaną w celu ułatwienia klinicznego zastosowania 3DGA. Metoda ta składa się z uproszczonych procesów przygotowania i pomiaru, które można wykonać w krótkim czasie w warunkach klinicznych, oraz intuicyjnej prezentacji wyników, aby ułatwić lekarzom zrozumienie wyników. Szybka, uproszczona procedura pomiarowa jest osiągana dzięki zastosowaniu minimalnych znaczników i pomiarowi pacjentów na bieżni. Aby ułatwić klinicystom zrozumienie, wyniki przedstawiono w postaci liczb opartych na perspektywie klinicystów. Obraz przeglądowy Lissajous (LOP), który pokazuje trajektorie wszystkich markerów z holistycznego punktu widzenia, jest używany w celu ułatwienia intuicyjnego zrozumienia wzorców chodu. Wskaźniki nieprawidłowych wzorców chodu, które opierają się na perspektywach klinicystów w ocenie chodu i są standaryzowane przy użyciu danych zdrowych osób, są wykorzystywane do oceny zakresu typowych nieprawidłowych wzorców chodu u pacjentów po udarze. Przedstawiono również wykres przedstawiający analizę strategii oczyszczania palców, który obrazuje, w jaki sposób pacjenci polegają na normalnych i kompensacyjnych strategiach w celu osiągnięcia prześwitu palca. Metody te mogą ułatwić wdrożenie 3DGA w warunkach klinicznych i jeszcze bardziej zachęcić do rozwoju strategii pomiarowych z punktu widzenia klinicysty.

Introduction

Poprzednie badania wykazały przydatność trójwymiarowej analizy chodu (3DGA) do oceny chodu po udarze1,2,3. Badania z wykorzystaniem wysokiej jakości systemów analizy ruchu dostarczyły istotnych informacji na temat wzorców chodu u ludzi, nie tylko tych u osób zdrowych, ale także tych spowodowanych różnymi zaburzeniami ruchowymi, takimi jak udar mózgu lub porażenie mózgowe4,5. Zrozumienie patologii, ocena pacjentów przed leczeniem w celu zaplanowania lub monitorowanie efektów interwencji mogą być promowane dzięki 3DGA6. Co więcej, kilka ostatnich badań wykazało potencjał 3DGA jako przewodnika po treningu rehabilitacyjnym7,8.

Jednak zastosowanie 3DGA w codziennej praktyce klinicznej jest nadal ograniczone. Jednym z głównych problemów jest jego czasochłonny proces. Zestawy znaczników powszechnie używane w analizie chodu9,10,11 składają się z ponad 30 znaczników do pomiaru całego ciała. Te zestawy markerów umożliwiają bardzo precyzyjną ocenę ruchu kończyn i tułowia. Przyczynia się to do dokładności analizy, która zwykle jest wykonywana na podstawie danych o ograniczonej liczbie kroków, które mogą zostać uchwycone przez kamery umieszczone wokół chodnika. Wymaga to jednak czasochłonnych procesów przygotowania i pomiaru, co utrudnia stosowanie 3DGA w codziennej praktyce klinicznej.

Kolejną wadą korzystania z 3DGA w warunkach klinicznych jest to, że interpretacja dostarczonych wyników może być trudna12. Wyniki 3DGA są często przedstawiane na wykresach przedstawiających takie parametry, jak kąty połączeń i przemieszczenia części ciała. Jednak ocena chodu w klinikach rehabilitacyjnych obejmuje nie tylko ocenę ruchu części ciała, ale także holistyczne wzorce ruchowe. To ostatnie można zrozumieć tylko poprzez ocenę relacji między tymi parametrami, a trudności z tym związane sprawiają, że klinicyści są mniej skłonni do korzystania z 3DGA.

Aby rozwiązać te problemy i ułatwić korzystanie z 3DGA w klinice rehabilitacyjnej, proponujemy uproszczoną i intuicyjną metodę pomiaru dla 3DGA. Metoda pomiaru składa się z następujących elementów: 1) uproszczony zestaw znaczników składający się z 12 znaczników; (2) pomiar pacjentów na bieżni; (3) intuicyjny, holistyczny rysunek wzorców chodu; (4) wskaźniki nieprawidłowego wzorca chodu potwierdzone obserwacją kliniczną; oraz (5) wizualizacja cech strategii chodu. Protokół przedstawiony w tym badaniu jest zgodny z wytycznymi Komisji Etyki Medycznej instytucji.

Protocol

1. Przygotowanie

UWAGA: Proponowana tutaj metoda pomiaru wykorzystuje uproszczony zestaw znaczników składający się z dwunastu znaczników, jak opisano poniżej. Cały proces pomiarowy, łącznie z przygotowaniem, można wykonać w ciągu 20 minut. Wykonalność tego protokołu w rzeczywistych warunkach klinicznych została zweryfikowana w poprzednich badaniach13,14,15,16,17.

  1. Wykonaj proces kalibracji zgodnie z protokołem producenta.
  2. Poinstruuj pacjentów, aby nosili łatwo dopasowane, obcisłe nogawki i umieścili kolorowe znaczniki na pacjencie, jak opisano poniżej.
    1. Umieść znaczniki (o średnicy 30 mm) w następujących punktach na ciele pacjenta: zarówno akromia, biodra (w punktach w jednej trzeciej drogi od krętarza większego kości udowej wzdłuż linii łączącej każdy przedni górny kręgosłup biodrowy z każdym krętarzem większym), kolana (na linii środkowej średnicy przednio-tylnej każdego bocznego nadkłykcia kości udowej), kostki (kostki boczne), palce u nóg (piąte głowy kości śródstopia) i grzebienie biodrowe (w pozycji każdego grzebienia biodrowego na pionowej linii przechodzącej przez biodra).

2. Pomiar

  1. Ustaw prędkość bieżni i zmierz wzorce chodu.
    1. Poinstruuj pacjenta, aby wykonał test chodu 10 m.
    2. Ustaw subiektywnie wygodną prędkość chodu. Ustaw prędkość bieżni, zaczynając od 70% chodu nad ziemią i stopniowo zwiększając prędkość, aby znaleźć wygodną prędkość chodu na bieżni.
    3. Zmierz chód. Na pojedynczą sesję potrzeba 20 sekund. Jeśli konieczne jest porównanie różnych warunków (np. prędkości chodu, ortezy itp.), wykonaj kilka sesji. W takim przypadku należy pozwolić pacjentom odpocząć przez 1 minutę między sesjami.
      UWAGA: Chociaż systemy 3DGA z kamerami termowizyjnymi są powszechnie stosowane w badaniach 3DGA, uproszczony system analizy ruchu oparty na wideo (częstotliwość próbkowania: 60 Hz; np. Kinematracer) jest używany w tym protokole w celu skrócenia procesu kalibracji.

3. Analiza danych

  1. Czynniki czasowo-dystansowe
    UWAGA: Parametry czas-odległość są powszechnymi i podstawowymi parametrami stosowanymi w badaniach analizy chodu. Zdarzenia związane z pierwszym kontaktem stopy i odsunięciem stopy są określane automatycznie przez system na podstawie trajektorii znaczników palców i kostki.
    1. Aby uniknąć błędów w wykrywaniu kroków, poproś dwóch doświadczonych fizjoterapeutów o sprawdzenie dokładności pomiaru czasu i dostosowanie go, jeśli występują błędy w czasie kroku.
    2. Na podstawie tych wykrytych czasów kroków oblicz następujące elementy:
    3. Obliczać Kadencja (kroki/min) = 60 × 2 / SC (s)
    4. Obliczać Długość kroku (m) = GS (m/s) × SC (s) + (Przemieszczenie znacznika kostki od kontaktu stopy do kontaktu stopy po tej samej stronie)
    5. Obliczać Długość kroku (m) = GS (m/s) × (Czas od kontaktu stopy z jednej strony do kontaktu stopy z drugiej strony) + (Średnia różnica w pozycji kostki przy kontakcie stopy z jednej i drugiej strony)
    6. Obliczać Szerokość kroku (m) = Średnia odległość boczna między oboma znacznikami kostki podczas fazy podwójnej postawy
    7. Obliczać Czas trwania podwójnej postawy: Suma fazy podwójnej postawy, która pojawia się dwukrotnie podczas cyklu chodu; czas między kontaktem stopy z jednej strony a późniejszym odsunięciem stopy po drugiej stronie.
    8. Obliczać Czas trwania pojedynczej postawy: Średni czas między oderwaniem stopy a kolejnym kontaktem stopy po przeciwnej stronie.
      UWAGA: SC (Cykl krokowy): Średni czas od kontaktu pięty z jednej strony do kontaktu pięty z tej samej strony. **GS (prędkość chodu)
  2. Lissajous Zdjęcie ogólne (LOP)
    UWAGA: LOP są zaprojektowane jako figura składająca się z markerowych trajektorii stawów na głównych stawach w celu ułatwienia zrozumienia holistycznych wzorców chodu pacjentów rehabilitowanych14 (patrz Rysunek 1).
    1. Generuj LOP z trajektorii o współrzędnych dziesięciu znaczników i wirtualnego środka ciężkości (COG) w płaszczyźnie poziomej (x-y), strzałkowej (y-z) i czołowej (z-x) (x: lewo/prawo, y: przednie/tylne, z: górne/dolne).
      1. Narysuj LOP za pomocą oprogramowania lub konstruując wykres rozrzutu, który obejmuje zakres ruchu wszystkich znaczników w oprogramowaniu arkusza kalkulacyjnego. Oblicz wirtualny COG, stawiając hipotezę dotyczącą każdego segmentu ciała w następujący sposób: tułów, 0,66; udo, 0,1; dolna część uda, 0,05; i stopa, 0,02. Następnie oblicz COG jako środek kompozycji segmentów.
    2. Przy każdym znaczniku wyodrębnij nieprzetworzone dane dla trzech składników (x, y i z) dla każdego cyklu chodu, znormalizuj je według cyklu chodu i uśrednij wartości. Ustaw średnie wartości składowych x i y wirtualnego COG na 0 i użyj ich jako odniesień dla składowych x i y znaczników.
  3. Obliczanie nieprawidłowego wskaźnika chodu dla chodu połowiczego
    UWAGA: Wiadomo, że kilka typowych wzorców chodu jest cechą chodu połowiczego po udarze. Należą do nich wędrówki biodrami, okrążanie i boczne przesuwanie tułowia18. Wskaźniki dla nieprawidłowych wzorców chodu zostały opracowane w celu ilościowego określenia zakresu tych wzorców chodu13,16,17. Do tej pory zgłoszono dziesięć nieprawidłowych wskaźników chodu (wędrówka biodrami, obwódka, kontakt z przodostopiem, odpychanie biodra, nadmierna rotacja zewnętrzna biodra, nadmierne boczne przesunięcie tułowia nad niedotkniętą stroną, wypchnięcie prostownika kolana, chód zgiętego kolana, niewystarczające zgięcie kolana podczas fazy wymachu i bicz przyśrodkowy). Wzór dla każdego indeksu przedstawiono w tabeli 1.
    1. Oblicz surową wartość indeksów zgodnie ze wzorami. Na przykład oblicz surową wartość wskaźnika dla wędrówki biodrowej jako różnicę między maksymalną wartością współrzędnej z markera stawu biodrowego podczas fazy wymachu a jednoczesną współrzędną z znacznika stawu biodrowego po przeciwnej stronie, skorygowaną o średnią różnicę współrzędnej z lewej i prawej podczas fazy podwójnego podparcia.
    2. Oblicz wynik odchylenia (t-score) na podstawie danych pomiarowych zdrowych osób. Oblicz standaryzowany wynik w następujący sposób: T = 50 + 10 × (X−μ) / δ (T: wynik odchylenia; X: dane indywidualne; μ: średnia wartość surowa osób zdrowych; δ: odchylenie standardowe).
  4. Analiza strategii prześwitu z palcami
    UWAGA: Strategie oczyszczania palców u nóg podczas wymachu różnią się znacznie u osób zdrowych i pacjentów z niedowładem kończyn dolnych. U zdrowych osób prześwit palców uzyskuje się poprzez skrócenie kończyn, przy minimalnych ruchach miednicy lub tułowia. Z drugiej strony pacjenci z niedowładem nie mogą w takim samym stopniu skracać kończyn. U tych pacjentów wynikające z tego strategie kompensacyjne, takie jak pochylenie miednicy lub obwódka, również wpływają na prześwit palców19. W tej analizie wysokość prześwitu palców w połowie wymachu jest podzielona na dwie części: przyrost pionowy uzyskany przez skrócenie kończyny i zysk uzyskany przez ruchy kompensacyjne, które bezpośrednio wpływają na prześwit palca. Składowe, które składają się na prześwit palców (pionowa składowa skrócenia kończyny, skośność miednicy, odwodzenie biodra i woltyżerka) oblicza się w sposób opisany poniżej.
    1. Obliczyć całkowity prześwit palca od współrzędnej z piątej głowy kości śródstopia jako wskaźnik prześwitu palca.
    2. Oblicz składową pionową skrócenia kończyny jako współrzędną z zmiany odległości między biodrem a piątą głową kości śródstopia.
    3. Oblicz składową pionową ruchu kompensacyjnego, sumując trzy składowe w następujący sposób.
      1. Oblicz składową pionową skośności miednicy jako różnicę wysokości (współrzędna z) markerów bioder.
      2. Oblicz składową pionową odwodzenia biodra jako odległość między biodrem a piątą głową kości śródstopia oraz kąty odwodzenia. Odzwierciedla to odległość, na jaką stopa przesunęłaby się w górę w wyniku odwodzenia biodra, gdyby nie nastąpiła zmiana długości kończyny dolnej.
      3. Oblicz składową pionową skoku na podstawie zmiany współrzędnej Z biodra po kontralaterze między środkowym a środkowym wymachem20.

Representative Results

Metoda przedstawiona tutaj służy do oceny pacjentów z zaburzeniami chodu. Wyniki analizy przedstawiono w Rysunek 2, Rysunek 3 i Rysunek 4. Liczby te pokazują wyniki uproszczonego 3DGA u pacjenta z niedowładem połowiczym i zdrową grupą kontrolną. Rysunek 2 pokazuje reprezentatywny LOP pełnego wzorca chodu pacjenta po udarze. U tego pacjenta zaobserwowano typowe wzorce chodu, takie jak obwódka, uniesienie bioder i boczne ruchy tułowia. Rysunek 3 to wykres radarowy pokazujący nieprawidłowy wskaźnik chodu (wynik odchylenia) u pacjentów po udarze. Standaryzowane wyniki obwodu i uniesienia bioder były wysokie, co wskazuje, że te ruchy u pacjentów po udarze były znacznie większe niż u zdrowych osób. Na koniec, Rysunek 4 to wykres przedstawiający strategie usuwania palców u pacjenta po udarze i zdrowego pacjenta w tym samym wieku. U osób zdrowych prześwit palców u nóg uzyskuje się zwykle poprzez skrócenie kończyny, podczas gdy u pacjenta po udarze osiąga się go głównie poprzez ruchy kompensacyjne, takie jak skośność miednicy i woltyżerka.

Rysunek 1
Rysunek 1: Obraz poglądowy Lissajous (LOP) składający się z trzech figur: (A) płaszczyzna strzałkowa, (B) płaszczyzna koronalna i (C) płaszczyzna pozioma. Każda trajektoria pokazuje uśrednione ruchy cyklu chodu markerów stawów i hipotetycznego środka ciężkości. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 2
Rycina 2: Obraz poglądowy Lissajous (LOP) reprezentatywnego pacjenta z udarem: (A) płaszczyzna strzałkowa, (B) płaszczyzna koronalna i (C) płaszczyzna pozioma. Zwiększony ruch tułowia (biała strzałka), wędrówki biodrami (strzałka) i okrążenie (szara strzałka) zaobserwowano na podstawie całościowego przeglądu przy użyciu LOP. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 3
Rysunek 3: Wykres radarowy wskaźników nieprawidłowego chodu. Średni wynik zdrowych osób wynosi 50. Wysoki wynik standardu oznacza wysoką nieprawidłowość. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 4
Rycina 4: Wykres przedstawiający strategie usuwania palców u pacjenta z udarem mózgu w porównaniu ze zdrowym pacjentem. Wolną przestrzeń palca uzyskuje się wyłącznie poprzez skrócenie kończyny u zdrowego osobnika, podczas gdy ruchy kompensacyjne (wędrówka bioder, odwodzenie biodra i woltyżerka) również wpływają na prześwit palca u pacjenta po udarze. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Wzorce chodu Formuła
Wędrówki po biodrach różnica między maksymalną wartością współrzędnej Z znacznika stawu biodrowego podczas fazy wymachu a współrzędną Z znacznika stawu biodrowego po przeciwnej stronie, skorygowana o średnią różnicę współrzędnych Z od lewej do prawej podczas fazy podwójnego podparcia, skorygowana o średnią różnicę współrzędnej Z w lewo podczas fazy podwójnego podparcia
Obrzezanie różnica w odległości między najbardziej boczną współrzędną X znacznika stawu skokowego podczas 25 - 75 % fazy wymachu a najbardziej przyśrodkową współrzędną X podczas 25 - 75 % fazy podporu
Kontakt z przodostopiem różnica w odległości między współrzędną Z znacznika stawu skokowego a współrzędną Z znacznika palca przy pierwszym kontakcie, minus różnica w odległości między współrzędnymi Z znacznika stawu skokowego i znacznika palca podczas stania
Retropulsacja biodra średnia odległość między współrzędną Y stawu skokowego a współrzędną Y stawu biodrowego w fazie pojedynczego podporu
Nadmierna rotacja zewnętrzna bioder średnia odległość między współrzędną X stawu skokowego a współrzędną X palca u nogi w fazie wymachu
Nadmierne przesunięcie boczne
tułów nad nienaruszoną stroną
średnia odległość między
(1) najbardziej boczna współrzędna X punktu środkowego między obustronnymi wyrostkami barkowymi w części fazy podwójnej postawy, w której chora noga znajduje się za chorą nogą, a fazą wymachu chorej nogi i
(2) średnia współrzędna X punktu środkowego między obustronnymi stawami skokowymi w części fazy podwójnej postawy, w której chora noga znajduje się za nogą niedotkniętą chorobą
Wypchnięcie prostownika kolana różnica między maksymalną prędkością kolana w fazie pojedynczego podporu a prędkością chodu na bieżni
Chód ze zgiętym kolanem maksymalny kąt wyprostu kolana w fazie pojedynczego podporu nogi dotkniętej chorobą
Niewystarczające zgięcie kolana podczas fazy wymachu maksymalny kąt zgięcia kolana w fazie wymachu w porównaniu do kąta zgięcia kolana dla osób zdrowych
Bicz przyśrodkowy odległość między najbardziej boczną współrzędną X stawu skokowego podczas 75 - 100 % fazy podporu, a najbardziej przyśrodkową współrzędną X stawu skokowego podczas 25 - 75 % w fazie podporowej chorej nogi
Współrzędne X, Y i Z wskazują odpowiednio latero-midiol, antero-posteriol i pion

Tabela 1: Wzory dla nieprawidłowych wzorców chodu

Discussion

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Disclosures

W tym badaniu przedstawiono przyjazną dla klinicystów metodę trójwymiarowej analizy chodu, która została zaprojektowana do przeprowadzenia w klinice rehabilitacyjnej. Metoda składa się z uproszczonej metody pomiaru i intuicyjnych danych liczbowych, które ułatwiają lekarzom zrozumienie wyników.

Acknowledgements

To badanie zostało sfinansowane przez Uniwersytet Zdrowia Fujita [Numer grantu 2015100341].

Materials

KinemaTracerKisseiComtec Co., Sp. z o.o.KinemaTracer-6CamProsty system analizy ruchu 3D oparty na wideo, który składa się z kamery, stacji roboczej i oprogramowania.

References

  1. Chen, G., Patten, C., Kothari, D. H., Zajac, F. E. Gait differences between individuals with post-stroke hemiparesis and non-disabled controls at matched speeds. Gait Posture. 22 (1), 51-56 (2005).
  2. Stanhope, V. A., Knarr, B. A., Reisman, D. S., Higginson, J. S. Frontal plane compensatory strategies associated with self-selected walking speed in individuals post-stroke. Clin Biomech. 29 (5), 518-522 (2014).
  3. Nadeau, S., Betschart, M., Bethoux, F. Gait analysis for poststroke rehabilitation: the relevance of biomechanical analysis and the impact of gait speed. Phys Med Rehabil Clin N Am. 24 (2), 265-276 (2013).
  4. Balaban, B., Tok, F. Gait disturbances in patients with stroke. PM& R. 6 (7), 635-642 (2014).
  5. Roche, N., Pradon, D., Cosson, J., Robertson, J. Categorization of gait patterns in adults with cerebral palsy: a clustering approach. Gait Posture. 39 (1), 235-240 (2014).
  6. Baker, R., Esquenazi, A., Benedetti, M. G., Desloovere, K. Gait analysis: clinical facts. Eur J Phys Rehabil Med. 52 (4), 560-574 (2016).
  7. Nadeau, S., Duclos, C., Bouyer, L., Richards, C. L. Guiding task-oriented gait training after stroke or spinal cord injury by means of a biomechanical gait analysis. Prog Brain Res. 192, 161-180 (2011).
  8. Wikström, J., Georgoulas, G., Moutsopoulos, T., Seferiadis, A. Intelligent data analysis of instrumented gait data in stroke patients-a systematic review. Comput Biol Med. 51, 61-72 (2014).
  9. Davis, R. B., Õunpuu, S., Tyburski, D., Gage, J. R. A gait analysis data collection and reduction technique. Hum Mov Sci. 10 (5), 575-587 (1991).
  10. Cappozzo, A., Catani, F., Della Croce, U., Leardini, A. Position and orientation in space of bones during movement: anatomical frame definition and determination. Clin Biomech. 10 (4), 171-178 (1995).
  11. Leardini, A., Biagi, F., Merlo, A., Belvedere, C., Benedetti, M. G. Multi-segment trunk kinematics during locomotion and elementary exercises. Clin Biomech. 26 (6), 562-571 (2011).
  12. Cimolin, V., Galli, M. Summary measures for clinical gait analysis: a literature review. Gait posture. 39 (4), 1005-1010 (2014).
  13. Itoh, N., et al. Quantitative assessment of circumduction, hip hiking, and forefoot contact gait using Lissajous figures. Japanese J Compr Rehabil Sci. 3, 78-84 (2012).
  14. Ohtsuka, K., et al. Application of Lissajous overview picture in treadmill gait analysis. Japanese J Compr Rehabil Sci. 6, 33-42 (2015).
  15. Mukaino, M. Feasibility of a Simplified, Clinically Oriented, Three-dimensional Gait Analysis System for the Gait Evaluation of Stroke Patients. Prog Rehabil Med. 1, (2016).
  16. Tanikawa, H., Ohtsuka, K., Mukaino, M., Inagaki, K., Matsuda, F., Teranishi, T., et al. Quantitative assessment of retropulsion of the hip, excessive hip external rotation, and excessive lateral shift of the trunk over the unaffected side in hemiplegia using three-dimensional treadmill gait analysis. Top Stroke Rehabil. 23 (5), 311-317 (2016).
  17. Hishikawa, N., Tanikawa, H., Ohtsuka, K., Mukaino, M., Inagaki, K., Matsuda, F., et al. Quantitative assessment of knee extensor thrust, flexed-knee gait, insufficient knee flexion during the swing phase, and medial whip in hemiplegia using three-dimensional treadmill gait analysis. Top Stroke Rehabil. , .
  18. Perry, J. The mechanics of walking in hemiplegia. Clin Orthop Relat Res. 63, 23-31 (1969).
  19. Matsuda, F., Mukaino, M., Ohtsuka, K., Tanikawa, H., Tsuchiyama, K., Teranishi, T., et al. Biomechanical factors behind toe clearance during the swing phase in hemiparetic patients. Top Stroke Rehabil. 24 (3), 177-182 (2016).
  20. Matsuda, F., Mukaino, M., Ohtsuka, K. Analysis of strategies used by hemiplegic stroke patients to achieve toe clearance. Japanese J Compr Rehabil Sci. 7, 111-118 (2015).
  21. Perry, J., Burnfield, J. M. . Gait analysis: normal and pathological function. , (1992).
  22. Olney, S., Monga, T., Costigan, P. Mechanical energy of walking of stroke patients. Arch Phys Med Rehabil. 67 (2), 92-98 (1986).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article
Request Permission

Play Video

Klinicznie zorientowana metoda trójwymiarowej analizy chodu do oceny zaburzeń chodu
JoVE logo
Contact Us Recommend to Library
Research
  • JoVE Journal
  • JoVE Encyclopedia of Experiments
  • JoVE Visualize
Business
  • JoVE Business
Education
  • JoVE Core
  • JoVE Science Education
  • JoVE Lab Manual
  • JoVE Quizzes
Solutions
  • Authors
  • Teaching Faculty
  • Librarians
  • K12 Schools
  • Biopharma
About JoVE
  • Overview
  • Leadership
Others
  • JoVE Newsletters
  • JoVE Help Center
  • Blogs
  • JoVE Newsroom
  • Site Maps
Contact Us Recommend to Library
JoVE logo

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. All rights reserved

Privacy Terms of Use Policies
WeChat QR code