Obiektywna i przyjazna dla dziecka ocena funkcji ramienia za pomocą czujnika 3D
12 lutego 2018
Obiektywny pomiar funkcji mięśni jest wyzwaniem, szczególnie u dzieci. W oparciu o dostępny na rynku cyfrowy czujnik 3D, opracowano przyjazny dla dzieci test do gier, aby ocenić funkcję kończyny górnej na potrzeby badań klinicznych.
Ogólnym celem tego przyjaznego dzieciom testu gier, opartego na dostępnym na rynku, cyfrowym czujniku 3D, jest obiektywna ocena funkcji kończyny górnej do badań klinicznych. Ta metoda może dostarczyć kluczowych informacji, takich jak to, jak zmieniła się funkcja mięśni w wielu chorobach nerwowo-mięśniowych. Główną zaletą tej techniki jest to, że ocena jest obiektywna i ilościowa z wysoką rozdzielczością.
Implikacje tego, w jaki sposób nasza metoda rozszerza się na pomiar postępu choroby rdzeniowego zaniku mięśni, ponieważ dzieci często osiągają słabe wyniki w standardowej ocenie klinicznej. Chociaż zaprojektowany przez nas test może dostarczyć informacji na temat ruchu kończyn górnych, ta sama technika może mieć również zastosowanie do innych objawów motorycznych, takich jak chód całego ciała i analiza równowagi. Pomysł na tę metodę po raz pierwszy pojawił się, gdy zastanawialiśmy się nad możliwością grywalizacji w obszarze oceny efektu działania leku.
Demonstracja tej metody jest szersza, ponieważ zapewnia znaczący wgląd w dynamikę gry i jest to bardzo szybki sposób na zrozumienie konfiguracji. Procedurę zademonstruje Ulrike Bonati, lekarz medycyny ze Szpitala Uniwersyteckiego w Bazylei, gdzie przeprowadzono badanie, oraz zdrowa ochotniczka, która również wzięła udział w badaniu. Aby rozpocząć, zainstaluj sterowniki czujników 3D i aplikację do gry garderoby na komputerze testowym.
Następnie umieść komputer na stole o wysokości od 0,5 do jednego metra. Umieść urządzenie 3-W na stole, wyrównaj ze środkiem komputera, i dostosuj kąt czujnika 3-W zgodnie z potrzebami, aby prawidłowo uchwycić obiekt. Następnie podłącz adapter czujnika 3D do komputera, czujnika 3-D i do zasilacza za pomocą odpowiednich.
Na koniec ustaw regulowane krzesło w odległości około dwóch metrów od stołu. Przed rozpoczęciem testu uruchom komputer i dostosuj głośność oraz upewnij się, że połączenie z Internetem umożliwia automatyczną transmisję danych. Następnie poinstruuj badanego, aby usiadł na krześle i uruchomił aplikację na komputerze.
Następnie wprowadź unikalny identyfikator tematu na pierwszej stronie. Kliknij przycisk Start, aby wejść na stronę z grą w garderobę. Widoczna na ekranie postać szkieletu przedstawia ciało fotografowanej osoby przed dużą wirtualną szafą.
Poinstruuj osobę, aby machała rękami i wykonywała inne ruchy, aż czujnik 3D uchwyci obiekt. Czujnik 3D wykorzystuje podczerwień do wykrywania ludzkiego ciała, dlatego jeśli w pomieszczeniu jest bezpośrednie lub silne światło słoneczne, postać szkieletu może być zniekształcona lub nawet niewidoczna. Przeczytaj instrukcje wyświetlane na ekranie i dostosuj pozycję obiektu, aż instrukcje zostaną wyświetlone zieloną czcionką.
Kliknij przycisk trenowania, aby rozpocząć sesję treningową bez rejestrowania danych. Pozwól testerowi postępować zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie i wykonywać ruchy ramion zgodnie z wymaganiami gry w garderobę. Najpierw badany zostanie poproszony o wyciągnięcie jednej z rąk, aby dosięgnąć, a następnie chwycić migoczący, wirtualny obiekt.
Następnie osoba badana zostanie poinstruowana, aby zgiąć tę samą rękę i dotknąć wskazanych punktów na swoim ciele, aby umieścić wirtualny obiekt. Gdy obiekt nie jest w stanie dosięgnąć lub umieścić obiektu z powodu niewystarczającej funkcji mięśni, obiekt ten zostanie automatycznie pominięty przez program po 12 sekundach. Alternatywnie operator może nacisnąć przycisk, aby pominąć obiekt.
Kliknij przycisk start, aby rozpocząć nagrywanie obiektu, który ponownie wykonuje ruchy ramienia. Po czterech minutach gra zakończy się automatycznie, jeśli podmiot nie jest w stanie wykonać serii ruchów ramion. Po zakończeniu gry pojawi się pajęczy wykres wskazujący wspólne zakresy podmiotu.
Na koniec kliknij przycisk zakończenia, aby wyjść z gry. Ślady z dziewięciu górnych punktów ciała zostały wykreślone, podczas gdy badani wykonywali ruchy ramion w ramach gry w garderobę, oceny funkcji ramienia. Na tym rysunku położenia przestrzenne dziewięciu punktów ciała są wykreślone w czasie dla pacjenta z rdzeniowym zanikiem mięśni w porównaniu z osobami zdrowymi z grupy kontrolnej.
Dla porównania, osoba z grupy kontrolnej miała stosunkowo mniej ruchów głowy, szyi i tułowia niż pacjent. Informacje uzyskane z surowych danych 3D uzyskanych przy użyciu tej metodologii można wykorzystać do porównania ruchu pojedynczego pacjenta w wielu rundach testów. Pokazano tutaj podzielony na segmenty wykres śledzenia dłoni faz wyprostu łokcia i zgięcia łokcia z dwóch rund.
Trajektoria pozostaje spójna w obu rundach z zauważalnym przekroczeniem zasięgu dla trzech dolnych obiektów dla obu rąk. Mierzono również różnice między prawą i lewą ręką jednego pacjenta. Jak pokazano na tym rysunku, nie było znaczącej różnicy między prędkością prawej i lewej ręki jednego pacjenta.
Informacje pozyskane z surowych danych 3D wyjaśniły również różnice między poszczególnymi podmiotami. Zaobserwowano oczywiste różnice wewnątrzosobnicze w ruchach kompensacji tułowia między pacjentem drugim a pacjentem trzecim. Zauważalne różnice stwierdzono również w medianie prędkości ręki między pacjentem pierwszym a pacjentem trzecim.
Po obejrzeniu tego filmu powinieneś dobrze zrozumieć, jak skonfigurować i uruchomić tę grę w garderobę, aby uzyskać obiektywne informacje na temat funkcji ramienia. Po opanowaniu tego testu można go wykonać w ciągu pięciu minut, jeśli zostanie wykonany prawidłowo. W ramach kontynuacji tej procedury można wykonać inne testy, aby odpowiedzieć na dodatkowe pytania, na przykład dotyczące wytrzymałości mięśni.
Próbując wykonać tę procedurę, należy pamiętać, że kluczem do sukcesu jest właściwe dopasowanie projektu testu do możliwości pacjenta. Po opracowaniu technika ta utorowała drogę naukowcom zajmującym się biomarkerami klinicznymi do zbadania innych urządzeń cyfrowych do pomiaru korzyści z leczenia i postępu choroby.
Przegląd
Ten artykuł przedstawia przyjazny dla dzieci test gier wykorzystujący cyfrowy 3-D czujnik do obiektywnej oceny funkcji górnych kończyn w badaniach klinicznych. Metoda ma na celu zapewnienie ilościowych informacji na temat zmian w funkcji mięśni, szczególnie w przypadku chorób neuro-mięśniowych.
Kluczowe elementy badania
Obszar nauki
- Neuronauki
- Badania kliniczne
- Ocena funkcji ruchowych
Tło
- Obiektywne pomiary funkcji mięśni są wyzwaniem u dzieci.
- Standardowe oceny kliniczne często dają słabe wyniki w populacjach pediatrycznych.
- Gamification jest badana jako metoda ulepszająca techniki oceny.
- Badanie koncentruje się na zaniku rdzeniowym i innych objawach ruchowych.
Cel badania
- Opracowanie testu gier, który obiektywnie mierzy funkcję górnych kończyn.
- Dostarczenie informacji na temat postępu choroby i efektów leczenia.
- Stworzenie szybkiego i angażującego sposobu oceny dla dzieci.
Stosowane metody
- Instalacja sterowników czujnika 3-D i aplikacji do gier.
- Konfiguracja środowiska testowego z odpowiednim wyrównanie i pozycjonowaniem.
- Instruowanie badanych do wykonywania określonych ruchów rękami w wirtualnej grze.
- Zbieranie danych poprzez 3-D śledzenie ruchu i analizę funkcji rąk.
Główne wyniki
- Zobiektywizowane dane na temat ruchów rąk zostały zebrane i przeanalizowane.
- Zobaczono różnice w wzorach ruchów między pacjentami a zdrowymi kontrolami.
- Zobaczono różnice wewnątrzsubiektowe w kompensacji tułowia i prędkości rąk.
- Test może być zakończony efektywnie, zapewniając szybkie informacje na temat funkcji mięśni.
Wnioski
- Test gier oferuje nowatorskie podejście do oceny funkcji górnych kończyn u dzieci.
- Może być dostosowany do różnych ocen motorycznych poza funkcją rąk.
- Przyszłe zastosowania mogą obejmować dodatkowe testy wytrzymałości mięśni i innych wskaźników.
Często zadawane pytania
Executive Industry Relevance
Objective, quantitative assessment of upper limb function using 3-D sensor technology addresses a critical gap in neuromuscular disease research, particularly for pediatric populations where standard clinical scales lack sensitivity. This approach enhances predictive confidence in early-stage clinical trials by enabling high-resolution, reproducible measurement of motor function. Integrating digital motion capture into discovery and translational workflows supports robust biomarker development and risk-adjusted portfolio decisions.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables objective interrogation of motor function hypotheses in neuromuscular disease models.
- Supports functional target validation by quantifying joint movement and compensatory patterns.
- Facilitates mechanistic de-risking through high-resolution, reproducible movement data.
Screening & Assay Development
- Prepares validated, quantitative movement assays for downstream compound evaluation.
- Standardizes assessment protocols to ensure reproducibility across cohorts and timepoints.
- Generates scalable, digital outputs suitable for high-throughput screening environments.
Translational & Preclinical Research
- Aligns digital movement metrics with disease-relevant endpoints for translational biomarker development.
- Enables longitudinal tracking of disease progression and therapeutic response in preclinical models.
- Supports risk-adjusted advancement decisions by providing objective, quantitative readouts.
Pipeline & Workflow Integration
This digital assessment method bridges early discovery, lead identification, and translational research by providing standardized, quantitative movement data across the R&D continuum.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification through objective movement analysis.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative outputs for assay readiness and compound triage.
- Analytics: Enables extraction of kinematic and spatiotemporal metrics for robust statistical comparison.
- Translational Research: Facilitates continuity from discovery to preclinical validation with digital biomarker alignment.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable digital platform for diverse neuromuscular and motor function studies.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in motor function assessment.
- Operational Value: Enhances standardization, reproducibility, and scalability of movement assays.
- Strategic Value: Improves go/no-go decision quality and capital efficiency by providing objective endpoints.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization and advancement of neuromuscular disease programs.
Implementation Considerations
- Requires expertise in digital motion capture and quantitative movement analysis.
- Needs compatible 3-D sensor hardware, software, and data analytics infrastructure.
- Demands cross-team standardization of protocols and data interpretation.
- Must be adapted for patient ability and disease-specific movement limitations.
- Dependent on proper test design to match cohort capabilities and avoid floor/ceiling effects.
