Klinicznie zorientowana metoda trójwymiarowej analizy chodu do oceny zaburzeń chodu
4 marca 2018
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.
Ogólnym celem tej metody jest uproszczenie obiektywnego pomiaru wzorców chodu w codziennej rehabilitacji poprzez zastosowanie trójwymiarowej analizy ruchu. Metoda ta pozwala zdiagnozować postęp rehabilitacji chodu, szczególnie w przypadku zaburzeń chodu spowodowanych chorobami, takimi jak udar, uraz rdzenia kręgowego czy złamanie szyjki kości udowej. Główną zaletą tej techniki jest to, że ta metoda jest przyjazna dla połączenia.
Wykorzystuje prostą procedurę pomiarową i posiada intuicyjną prezentację danych. Zabieg zademonstruje Junya Yamada, fizjoterapeutka z naszego szpitala. Jest głównym technikiem naszego laboratorium analizy chodu.
Przed przygotowaniem obiektu należy upewnić się, że sprzęt do przetwarzania obrazu został skalibrowany zgodnie z instrukcjami producenta. Protokół ten wykorzystuje uproszczony system analizy ruchu oparty na wideo. Mówi się, że pobiera próbki z częstotliwością 60 Hz i nie jest tak kosztowny jak standardowe systemy 3D GA.
Osoba badana powinna nosić wygodne, obcisłe legginsy, które umożliwiają łatwe przymocowanie kolorowych czujników w pobliżu skóry. Markery, wykrywane przez sprzęt do obrazowania, mają średnicę 30 milimetrów i wymagają specjalnego umieszczenia. Najpierw umieść znaczniki na obu wyrostkach barkowych.
Następnie umieść znaczniki na bocznych kostkach kostek. Następnie umieść znaczniki na piątej główie kości śródstopia stóp. Następnie umieść znaczniki na kolanach, a konkretnie wzdłuż linii środkowej przedniej tylnej średnicy każdego bocznego nadkłykcia kości udowej.
Następnie umieść znaczniki na obu biodrach między przednim górnym kręgosłupem biodrowym a krętarzem większym, około jednej trzeciej drogi od krętarza większego. Następnie umieść ostatnie wymagane znaczniki na grzebieniu biodrowym, wzdłuż pionowej linii grzebienia biodrowego przechodzącej przez biodra. W celu wykonania pomiarów poproś osobę, aby chodziła po bieżni, podczas gdy kamery rejestrują ruch znaczników.
Uruchom bieżnię z konserwatywną prędkością, około 70 procent przewidywanej prędkości chodzenia badanego. Następnie stopniowo zwiększaj prędkość, prosząc badanego o zgłoszenie, kiedy bieżnia wydaje się, że porusza się z normalną prędkością chodzenia. Teraz zrób 20-sekundowe nagranie aparatem w celu pomiarów.
Dla każdej testowanej prędkości bieżni potrzebne jest tylko jedno 22. nagranie. Jeśli testowanych jest kilka prędkości chodu, pozwól badanemu odpocząć przez minutę między testami. Na potrzeby analizy należy najpierw obliczyć parametry odległości w czasie.
Dane dotyczące kontaktu ze stopą i podnoszenia stopy są automatycznie obliczane przez system na podstawie trajektorii znaczników palców i kostek. Aby uniknąć błędów w wykrywaniu kroków, poproś dwóch doświadczonych fizjoterapeutów o sprawdzenie dokładności czasu. I napraw wszelkie błędy w automatycznym gromadzeniu danych.
Obliczenia różnych parametrów można wykonać w oprogramowaniu do analizy chodu lub w arkuszu kalkulacyjnym. Następnie utwórz obraz przeglądu logistyki lub LOP. LOP pokazują trajektorie znacznik-połączenie na głównych stawach.
Dane te opisywały holistyczny wzorzec chodu badanego. Aby rozpocząć obliczanie LOP, najpierw określ wirtualny środek ciężkości. Nadaj każdemu segmentowi bryły zestaw znormalizowanych wartości, skonstruuj segmenty linii i użyj środka segmentów jako wirtualnego środka ciężkości.
Następnie oblicz ruch w płaszczyźnie poziomej, strzałkowej i czołowej. Przy każdym znaczniku wyodrębnij nieprzetworzone dane dla trzech składników dla każdego cyklu chodu. Następnie dostosuj dane do wirtualnego środka ciężkości w płaszczyźnie poziomej, aby zniwelować poziome przemieszczenie obiektu podczas chodzenia po bieżni.
Następnie znormalizuj te wartości według cyklu chodu i oblicz średnią wartość w całym cyklu chodu. Teraz narysuj LOP za pomocą oprogramowania do analizy chodu lub konstruując wykres rozrzutu, który obejmuje zakres ruchu wszystkich znaczników w arkuszu kalkulacyjnym. Wykorzystaj trajektorie współrzędnych 10 znaczników i wirtualny środek ciężkości.
Opisana procedura została wykorzystana do oceny pacjenta po udarze mózgu z połowiczym chodem i zdrową grupą kontrolną. W LOP pełnego wzorca chodu pacjenta po udarze można zaobserwować typowe wzorce chodu, takie jak obwódka, uniesienie bioder i boczne ruchy tułowia. Ten wzorzec chodu został następnie przeanalizowany za pomocą wykresu radarowego.
Standaryzowane wyniki obwodu i uniesienia bioder były wysokie, co wskazuje, że te ruchy u pacjenta po udarze były znacznie większe niż u zdrowych osób. Na koniec oceniono strategie prześwitywania palców. U zdrowego osobnika prześwit palca u nogi uzyskuje się zwykle poprzez skrócenie kończyny, podczas gdy pacjent po udarze osiąga prześwit palca głównie poprzez ruchy kompensacyjne, takie jak skośność miednicy i woltyżerka.
Od momentu opracowania, technika ta pomogła pacjentom w dziedzinie medycyny rehabilitacyjnej w zbadaniu mechanizmów zaburzeń chodu i interwencji terapeutycznych.
Przegląd
To badanie przedstawia przyjazną dla klinicystów metodę trójwymiarowej analizy chodu przeznaczoną do stosowania w klinikach rehabilitacyjnych. Metoda upraszcza pomiar wzorców chodu i zapewnia intuicyjne figury, które poprawiają zrozumienie wyników przez klinicystów.
Kluczowe elementy badania
Dziedzina nauki
- Neuronauki
- Rehabilitacja
- Analiza chodu
Tło
- Zaburzenia chodu mogą powstać w wyniku stanów takich jak udar, uraz rdzenia kręgowego czy złamania biodra.
- Tradycyjne metody analizy chodu mogą być skomplikowane i kosztowne.
- Istnieje potrzeba uproszczonych technik, które są dostępne w warunkach klinicznych.
- To badanie ma na celu rozwiązanie tych wyzwań dzięki innowacyjnemu podejściu.
Cel badania
- Uprościć obiektywne pomiary wzorców chodu w codziennej rehabilitacji.
- Zapewnić metodę łatwą do zrozumienia i wdrożenia przez klinicystów.
- Poprawić diagnozę i monitorowanie postępu rehabilitacji chodu.
Zastosowane metody
- Wykorzystano uproszczony system analizy ruchu oparty na wideo.
- Markery umieszczono na określonych punktach anatomicznych osoby badanej.
- Osoba badana chodziła na bieżni, podczas gdy jej ruchy były rejestrowane.
- Dane zostały przeanalizowane, aby obliczyć parametry chodu i wizualizować wzorce chodu.
Główne wyniki
- Metoda z powodzeniem identyfikowała typowe wzorce chodu u pacjentów po udarze.
- U pacjentów po udarze stwierdzono wysokie znormalizowane wyniki dotyczące obwodnicy i uniesienia biodra w porównaniu ze zdrowymi kontrolami.
- Strategie unikania uderzenia palcami o podłoże różniły się znacznie między zdrowymi osobami a pacjentami po udarze.
- Technika ta okazała się przydatna w badaniu zaburzeń chodu i interwencji terapeutycznych.
Wnioski
- Ta metoda analizy chodu jest skuteczna dla klinicystów w warunkach rehabilitacyjnych.
- Dostarcza cennych informacji na temat mechanizmów zaburzeń chodu.
- Podejście to może ułatwić lepszą interwencję terapeutyczną dla pacjentów.
Często zadawane pytania
Executive Industry Relevance
Three-dimensional gait analysis (3DGA) offers objective, quantitative assessment of gait disorders, supporting mechanistic de-risking and target validation in neuromuscular and rehabilitation research. The clinician-oriented 3DGA method streamlines data acquisition and interpretation, enabling reproducible, standardized outputs that can inform early discovery and translational studies. Its rapid, intuitive workflow positions it as a scalable tool for portfolio triage and cross-functional R&D integration.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables objective quantification of gait abnormalities for hypothesis-driven target validation.
- Supports mechanistic de-risking by distinguishing compensatory from primary movement deficits.
- Facilitates functional assessment of candidate interventions in disease-relevant systems.
- Provides standardized indices for comparative analysis across preclinical and clinical models.
Screening & Assay Development
- Delivers reproducible, quantitative gait metrics suitable for assay development and screening workflows.
- Streamlines preparation and measurement, reducing operational barriers to high-throughput studies.
- Enables rapid, standardized data collection for reliable compound or intervention evaluation.
- Supports platform reuse through intuitive data visualization and minimal marker sets.
Translational & Preclinical Research
- Aligns gait pattern indices with clinical endpoints for translational biomarker development.
- Enables continuity from discovery through preclinical validation in movement disorder models.
- Supports risk-adjusted advancement decisions by providing mechanistic insight into therapeutic effects.
- Facilitates cross-study comparability through standardized, clinician-relevant outputs.
Pipeline & Workflow Integration
This clinician-friendly 3DGA method integrates into the discovery-to-preclinical continuum, enabling rapid hypothesis testing, functional screening, and translational research in neuromuscular and rehabilitation pipelines.
- Discovery Biology: Supports objective assessment of movement phenotypes and pathway clarification.
- Screening: Provides reproducible, quantitative gait metrics for assay readiness and scalability.
- Analytics: Generates standardized indices and visualizations for robust cross-condition comparisons.
- Translational Research: Aligns gait metrics with clinical relevance for biomarker continuity.
- Enterprise Reuse: Offers a scalable, intuitive platform adaptable across disease models and intervention types.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Enhances predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in gait disorder research.
- Operational Value: Improves standardization, reproducibility, and throughput in movement analysis workflows.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions and optimizes resource allocation through objective, actionable data.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization and cross-functional collaboration in neuromuscular R&D.
Implementation Considerations
- Requires expertise in motion analysis and clinical gait evaluation.
- Needs access to video-based motion capture systems and analytical software.
- Demands cross-team standardization for marker placement and data interpretation.
- Adaptable to various disease models with minimal protocol modifications.
- Limited by the need for treadmill access and subject compliance during measurement.
