Method Article

Análise cinemática usando 3D Motion Capture da tarefa bebendo em pessoas com e sem deficiências extremidade superior

DOI:

10.3791/57228

⸱

March 28th, 2018

 ,  ,  ,  , 
1Institution of Neuroscience and Physiology, Rehabilitation Medicine, Sahlgrenska Academy, University of Gothenburg, 2Securesoft Sweden, 3Departement of Occupational Therapy and Physiotherapy, Sahlgrenska University Hospital

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Este protocolo descreve um método objetivo para avaliar o desempenho de movimento e função sensório-motor da extremidade superior, aplicada a indivíduos com acidente vascular cerebral e controles saudáveis. Um procedimento de teste padronizado, cinemáticas variáveis de análise e resultado para captura de movimento tridimensional de beber tarefa são fornecidas.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Análise cinemática é um poderoso método para a avaliação objectiva dos movimentos da extremidade superior num espaço tridimensional (3D). Captura de movimento tridimensional com um sistema de câmera optoelectronic é considerada como padrão ouro para a análise cinemática do movimento e é cada vez mais usada como medida de resultado para avaliar o desempenho de movimento e qualidade após uma lesão ou doença envolvendo movimentos da extremidade superior. Este artigo descreve um protocolo padronizado para análise cinemática de beber tarefa aplicada em indivíduos com deficiências de extremidade superior após acidente vascular cerebral. A tarefa de beber incorpora alcançando, agarrar e levantar um copo de uma tabela para tomar uma bebida, colocando o copo de volta e voltar a mão para a borda da mesa. A posição sentada é padronizada para o tamanho do corpo do indivíduo e a tarefa é executada em uma velocidade confortável individualizada e movimentos compensatórios não são restringidos. A intenção é manter a tarefa natural e perto de uma situação de vida real para melhorar a validade ecológica do protocolo. Um sistema de captura de movimento 5-câmera é usado para reunir posições coordenadas 3D de 9 retroreflective marcadores posicionados em pontos anatômicos do braço, tronco e rosto. Uma colocação simples marcador único é usada para garantir a viabilidade do protocolo em situações clínicas. Feito por software Matlab fornece análises automatizadas e rápidas dos dados de movimento. Cinemática temporal do tempo de movimento, velocidade, velocidade de pico, tempo de pico de velocidade e suavidade (número de unidades de movimento), juntamente com a cinemática angular espacial de ombro e cotovelo conjunta, bem como os movimentos do tronco são calculados. A tarefa de beber é uma avaliação válida para indivíduos com comprometimento moderado e suave da extremidade superior. A construção, validade discriminativa e simultânea, juntamente com a capacidade de resposta (sensibilidade para mudar) das variáveis cinemáticas obtidas a partir da tarefa de beber se estabeleceram.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Análise cinemática descreve os movimentos do corpo através do espaço e tempo, incluindo acelerações, velocidades e deslocamentos lineares e angulares. Os sistemas de captura de movimento optoelectronic usam múltiplas câmeras de alta velocidade que também enviar sinais de luz infra-vermelho para capturar as reflexões de marcadores passivos colocado sobre o corpo ou transmitem os dados de movimento de marcadores ativos contendo infravermelho emitindo-se diodos. Estes sistemas são considerados como "padrão ouro" para a aquisição dos dados cinemáticos1. Estes sistemas são avaliados pela sua alta precisão e flexibilidade nas medições de diversas tarefas. Qualidade que pode ser detectada com tradicional clínica escalas2,3e cinemáticas medidas têm demonstrado para ser eficazes na captura de pequenas alterações no desempenho do movimento. Tem sido sugerido que cinemática deve ser utilizada para distinção entre recuperação verdadeira (restauração de características pré-mórbido movimento) e o uso de padrões de movimento compensatório (alternativo) durante a realização de uma tarefa4, 5.

Os movimentos da extremidade superior podem ser quantificados usando cinemática de ponto de extremidade, geralmente obtidos de um marcador de mão e cinemática angular das articulações e segmentos (i. e., porta-malas). Cinemática do ponto de extremidade fornecem informações sobre trajetórias, velocidade, estratégias de movimento temporal, precisão, linearidade e suavidade, enquanto cinemática angular caracterizar os padrões de movimento em termos de articulação temporal e espacial e ângulos de segmento, velocidades angulares e coordenação de interjoint. Cinemática do ponto de extremidade, tais como, tempo de movimento, velocidade e suavidade são eficazes para capturar os défices e melhorias no desempenho do movimento após acidente vascular cerebral6,7,8 e mostrar cinemática angular se o movimentos das articulações e segmentos corporais são ideais para uma tarefa específica. Cinemática de pessoas com deficiências são muitas vezes comparado com o desempenho de movimento em indivíduos sem deficiências8,9. Ponto de extremidade e cinemática angular são correlacionadas de forma que um movimento realizado com velocidade efetiva, suavidade, e precisão exigirá controle bom movimento, coordenação e utilização de padrões de movimento eficaz e ideal. Por exemplo, um paciente com acidente vascular cerebral, que se move lentamente geralmente também mostra diminuição da suavidade (aumento do número de unidades de movimento), diminuir a velocidade máxima e aumentou de deslocamento de tronco8. Por outro lado, melhorias na cinemática de ponto de extremidade, tais como a velocidade de movimento e suavidade podem ocorrer independentemente das mudanças de estratégias compensatórias movimento do tronco e braço10. Estabeleceu que a análise cinemática pode fornecer informações adicionais e mais precisas sobre como a tarefa é realizada após uma lesão ou doença, que por sua vez é essencial para um tratamento eficaz alcançar a recuperação motor ideal individualizado 11. análise cinemática é cada vez mais utilizado em estudos clínicos para descrever os movimentos de pessoas com deficiências de extremidade superior após acidente vascular cerebral8,9, para avaliar a recuperação motor7, 12,13 ou para determinar a eficácia das intervenções terapêuticas10,14.

As tarefas de movimento frequentemente estudadas em curso são apontando e atingindo, embora o uso de tarefas funcionais que incorporam a manipulação de objectos do quotidiano real é aumentar1. Desde cinemática de alcançar dependem as restrições experimentais como a seleção de objetos e o objetivo da tarefa15, é essencial para avaliar os movimentos durante tarefas propositais e funcionais, no qual as reais dificuldades do indivíduo vida diária será refletida mais de perto.

Assim, o objetivo deste trabalho é fornecer uma descrição detalhada de um simples protocolo padronizado usado para análise cinemática de uma tarefa significativa e funcional, bebendo a tarefa, aplicada a indivíduos com deficiências de extremidade superior nas fases agudas e crônicas após acidente vascular cerebral. Resultados da validação do presente protocolo para indivíduos com comprometimento moderado e suave curso irão ser resumidos.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Todos os métodos descritos aqui foram parte dos estudos aprovados pelo Conselho de revisão ética Regional, em Gotemburgo, Suécia (318 / 04, 225-08).

1. Configurando o sistema de captura de movimento

  1. Monte 4 câmeras na parede aproximadamente 1,5-3 m longe da área de medição à altura de 1,5-2,5 m frente para a área de medição. Monte uma câmera no teto logo acima da área de medição (Figura 1). Inicie o sistema de câmera.
  2. Coloque a moldura de calibração em forma de L na mesa com o eixo curto alinhado com a borda da mesa e o longo eixo apontando para a frente.
    Nota: O sistema de coordenadas é definido com z dirigido para cima (superiormente, perpendicular ao plano transversal), eixo y dirigido lateralmente (no plano frontal) e X-axes dirigidos para a frente (anteriormente no plano sagital).
  3. Abra o rastreamento e dados aquisição software 3D (Track Manager), iniciar a calibração selecionando captura | Calibrar, introduza o tempo de calibração de 30 s e clique Okey.
  4. Mova a varinha em todas as direções, em toda a área de medição inteira (75 × 75 × 65 cm) acima da cadeira e mesa para garantir que todas as 5 câmeras captam a varinha em orientações como muitos como possível16,17. Após a calibração, os resultados mostram na tela. Aceite resíduos de calibração abaixo de 0,5 mm.
  5. Com o assunto, usando um manga top, sente-se uma em uma cadeira de altura regulável com suas costas contra o chair´s de volta, parte superior do braço em posição neutra do aduzido, a palma da mão descansando na mesa e o pulso alinhado à borda da mesa. Verifique se o joelho, anca e cotovelo ângulos estão aproximadamente 90°.
  6. Coloque os marcadores passivos retroreflective com fita adesiva dupla sobre o Marcos esquelético18 no lado testado (terceira metacarpofalangeanas conjunta), pulso (processo estiloide da ulna), cotovelo (epicôndilo lateral), ombro direito e esquerdo (parte do meio do acrômio), tórax (parte superior do esterno) e testa (entalhe entre as sobrancelhas).
  7. Coloque dois marcadores na taça (borda superior e inferior).

2. procedimentos de Motion Capture da tarefa bebendo

  1. Coloque o copo de plástico rígido (diâmetro de 7 cm, altura 9,5 cm) com 100 mL de água 30 cm da borda da tabela, na linha média do corpo. A posição da Copa na mesa é selecionada deliberadamente para manter o desempenho da tarefa natural e perto de situação da vida real.
  2. Pedir o assunto para realizar a bebida de tarefas em uma velocidade confortável individual alcançando i) e segurando o copo, ii) levantar a Taça da tabela para a boca, iii) tomando uma bebida (um gole), iv) colocando o copo de volta na mesa atrás de uma linha marcada (30 cm da guia borda de Le) e v) retornando à posição inicial com a mão na borda da mesa.
  3. Assegure esse assunto entende as instruções e pode chegar a Copa confortavelmente com o braço menos afetadas sem inclinado para a frente.
  4. Antes de cada gravação, certifique-se de que a posição inicial (posição inicial) está correta, peça o assunto para estar pronto, iniciar a captura manualmente e dar instruções verbais "você pode começar agora."
  5. Quando o assunto for concluída a tarefa, parar a gravação manualmente.
  6. Cinco ensaios com curta pausa entre cada tentativa de gravar (aproximadamente 30 s), começando com o braço menos afetadas.
  7. Verificar que a aquisição de dados tem sido bem sucedida (95-100% dados para cada marcador identificado).
    Nota: Dados de marcador são transferidos automaticamente em tempo real para o software de aquisição de dados (Gerenciador de faixa). Um modelo pré-definido de identificação de marcador automático (AIM) é utilizado para identificação automática dos marcadores.
  8. Quando dados incompletos são detectados, realiza ensaios extras após identificar o problema e ajustando as posições sentada ou marcador para garantir a completa visibilidade dos marcadores para obter pelo menos 3 testes bem sucedidos.
    Nota: Possíveis problemas que podem ocorrer são que marcadores podem cair ou eles são ocluídos das câmeras ângulo de visão, que resulta em dados incompletos. No entanto, a câmera e marcador de afinação, como usado no presente protocolo, produz perda de dados devido a lacunas somente em raras ocasiões. No total, a sessão de captura de movimento leva aproximadamente 10-15 minutos para concluir.

3. análise de dados

  1. Transferir os dados gravados do Gerenciador de faixa diretamente no Matlab clicando arquivo | Exportação | Diretamente no Matlab.
  2. Use o comando do Matlab no prompt de comando: (>> espaço de trabalho) para ver o conjunto de variáveis Matlab.
    Nota: Variáveis Matlab chave que contém os dados a serem usados na instrução e na criação da análise são:
    QTMmeasurements.Frames - o número de quadros capturados
    QTMmeasurements.FrameRate - o número de quadros capturados por segundo (240)
    QTMmeasurements.Trajectories.Labeled.Count - número de rótulos (10)
    QTMmeasurements.Trajectories.Labeled.Labels - etiquetas conforme definido no Gerenciador de faixa
    QTMmeasurements.Trajectories.Labeled.Data - dados de medição em uma matriz 3D de 10 x 3 x número de quadros, onde para cada quadro e cada rótulo as 3 coordenadas são registradas
  3. No Matlab, filtrar o x, y, z valores usando a (manteiga) e instruções (filtfilt) com um 6 Hz Butterworth de segunda ordem filtram em ambos os casos, para a frente e inverter as direções, dando uma distorção de fase zero e filtragem de ordem adiante.
    Nota: exemplo
    [b, um] = manteiga (2, 6/240/2); % 6Hz de frequência de corte e com relação a frequência de amostragem ½
    xfiltered = filtfilt (b, a, QTMmeasurements.Trajectories.Labeled(1,1,:));
  4. No Matlab, crie um programa para usar o x, y, z valores para cada amostra de quadro e cada rótulo para calcular as variáveis cinemáticas como velocidade tangencial da mão e ângulos articulares. As variáveis cinemáticas são mostradas na tabela 2.
  5. No Matlab, criar um programa para quebrar a sequência de amostras em 5 fases lógicas: atingindo, encaminhar transporte, bebendo, transporte de volta e retornando a mão para a posição inicial (Figura 2). As definições para início e término de cada fase são mostradas em detalhes na tabela 1.
  6. No Matlab, use a instrução (trama) para criar parcelas de posições, velocidades, ângulos de articulações e diagramas de ângulo-ângulo.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

O protocolo descrito neste artigo foi aplicado aos indivíduos com acidente vascular cerebral e controles saudáveis2,6,8,19,20,21. No total, foram analisados dados cinemáticos de 111 indivíduos com acidente vascular cerebral e 55 controles saudáveis em diferentes estudos. O comprometimento da e...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

O protocolo pode ser usado com sucesso para quantificar o movimento de desempenho e qualidade em indivíduos com deficiências sensório-motor da extremidade superior moderada e suave em todas as fases, após acidente vascular cerebral. A viabilidade deste protocolo foi provada em um ambiente clínico, já que 3 dias pós acidente vascular cerebral e mostrou que o sistema pode ser usado por profissionais de saúde treinados sem qualificações técnicas específicas. Conhecimento técnico é, no entanto, necessário para criar e desenv...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Os autores não têm nada para divulgar.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Agradecimento especial a Bo Johnels, Nasser Hosseini, Roy Tranberg e Patrik Almström para ajudar com o início deste projeto. Os dados da pesquisa apresentados neste protocolo foi recolhidos do Hospital Universitário Sahlgrenska.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Sistema de captura de movimento ProReflex optoeletrônico de 5 câmeras (MCU 240 Hz)Qualisys AB, Gtemburgo, SuéciaN/ASistema de análise de movimento com marcadores retrorrefletivos passivos
MarcadoresQualisys AB, Gtemburgo, Suécia/AMarcadores circulares passivos retrolefletivos, diâmetro de 12 mm
Quadro e varinha de calibraçãoQualisys AB, Gtemburgo, SuéciaN/AQuadro de calibração em forma de L (define a origem e orientação do sistema de coordenadas); Varinha em forma de T (300 mm)
Qualisys Track ManagerQualisys AB, Gtemburgo, SuéciaN/ASoftware de rastreamento 3D
MatlabMathworks, Inc, Natick, CaN/ASoftware de análise de dados
N

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Alt Murphy, M., Häger, C. K. Kinematic analysis of the upper extremity after stroke - how far have we reached and what have we grasped? Physical Therapy Reviews. 20 (3), 137-155 (2015).
  2. Bustren, E. L., Sunnerhagen, K. S., Alt Murphy, M. Movement Kinematics of the Ipsilesional Upper Extremity in Persons With Moderate or Mild Stroke. Neurorehab Neural Re. 31 (4), 376-386 (2017).
  3. Sivan, M., O'Connor, R. J., Makower, S., Levesley, M., Bhakta, B. Systematic review of outcome measures used in the evaluation of robot-assisted upper limb exercise in stroke. J Rehabil Med. 43 (3), 181-189 (2011).
  4. Demers, M., Levin, M. F. Do Activity Level Outcome Measures Commonly Used in Neurological Practice Assess Upper-Limb Movement Quality? Neurorehab Neural Re. 31 (7), 623-637 (2017).
  5. Levin, M. F., Kleim, J. A., Wolf, S. L. What do motor "recovery" and "compensation" mean in patients following stroke? Neurorehab Neural Re. 23 (4), 313-319 (2009).
  6. Alt Murphy, M., Willen, C., Sunnerhagen, K. S. Responsiveness of Upper Extremity Kinematic Measures and Clinical Improvement During the First Three Months After Stroke. Neurorehab Neural Re. 27 (9), 844-853 (2013).
  7. van Dokkum, L., et al. The contribution of kinematics in the assessment of upper limb motor recovery early after stroke. Neurorehab Neural Re. 28 (1), 4-12 (2014).
  8. Alt Murphy, M., Willen, C., Sunnerhagen, K. S. Kinematic variables quantifying upper-extremity performance after stroke during reaching and drinking from a glass. Neurorehab Neural Re. 25 (1), 71-80 (2011).
  9. Subramanian, S. K., Yamanaka, J., Chilingaryan, G., Levin, M. F. Validity of movement pattern kinematics as measures of arm motor impairment poststroke. Stroke. 41 (10), 2303-2308 (2010).
  10. Michaelsen, S. M., Dannenbaum, R., Levin, M. F. Task-specific training with trunk restraint on arm recovery in stroke: randomized control trial. Stroke. 37 (1), 186-192 (2006).
  11. Kwakkel, G., et al. Standardized measurement of sensorimotor recovery in stroke trials: Consensus-based core recommendations from the Stroke Recovery and Rehabilitation Roundtable. Int J Stroke. 12 (5), 451-461 (2017).
  12. Wagner, J. M., Lang, C. E., Sahrmann, S. A., Edwards, D. F., Dromerick, A. W. Sensorimotor impairments and reaching performance in subjects with poststroke hemiparesis during the first few months of recovery. Phys Ther. 87 (6), 751-765 (2007).
  13. van Kordelaar, J., van Wegen, E., Kwakkel, G. Impact of time on quality of motor control of the paretic upper limb after stroke. Arch Phys Med Rehab. 95 (2), 338-344 (2014).
  14. Thielman, G., Kaminski, T., Gentile, A. M. Rehabilitation of reaching after stroke: comparing 2 training protocols utilizing trunk restraint. Neurorehab Neural Re. 22 (6), 697-705 (2008).
  15. Armbruster, C., Spijkers, W. Movement planning in prehension: do intended actions influence the initial reach and grasp movement? Motor Control. 10 (4), 311-329 (2006).
  16. Qualisys. Qualisys Track Manager user manual. , Qualisys Medical AB. Gothenburg. (2008).
  17. Alt Murphy, M., Banina, M. C., Levin, M. F. Perceptuo-motor planning during functional reaching after stroke. Exp Brain Res. , (2017).
  18. Sint Jan, S. V. Color atlas of skeletal landmark definitions : guidelines for reproducible manual and virtual palpations. , Churchill Livingstone. (2007).
  19. Alt Murphy, M., Sunnerhagen, K. S., Johnels, B., Willen, C. Three-dimensional kinematic motion analysis of a daily activity drinking from a glass: a pilot study. J Neuroeng Rehabil. 3, 18(2006).
  20. Alt Murphy, M., Willen, C., Sunnerhagen, K. S. Movement kinematics during a drinking task are associated with the activity capacity level after stroke. Neurorehab Neural Re. 26 (9), 1106-1115 (2012).
  21. Alt Murphy, M. Development and validation of upper extremity kinematic movement analysis for people with stroke. Reaching and drinking from a glass. , University of Gothenburg. Doctor of Philosophy (Medicine) thesis (2013).
  22. Persson, H. C., Alt Murphy, M., Danielsson, A., Lundgren-Nilsson, A., Sunnerhagen, K. S. A cohort study investigating a simple, early assessment to predict upper extremity function after stroke - a part of the SALGOT study. BMC Neurol. 15, 92(2015).
  23. Hoonhorst, M. H., et al. How Do Fugl-Meyer Arm Motor Scores Relate to Dexterity According to the Action Research Arm Test at 6 Months Poststroke? Arch Phys Med Rehab. 96 (10), 1845-1849 (2015).
  24. Pang, M. Y., Harris, J. E., Eng, J. J. A community-based upper-extremity group exercise program improves motor function and performance of functional activities in chronic stroke: a randomized controlled trial. Arch Phys Med Rehab. 87 (1), 1-9 (2006).
  25. Alt Murphy, M., et al. SALGOT - Stroke Arm Longitudinal study at the University of Gothenburg, prospective cohort study protocol. BMC Neurol. 11, 56(2011).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

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

Request Permission

Tags

Kinematic Analysis3D Motion CaptureDrinking TaskUpper ExtremityStroke RehabilitationMovement TimeVelocity ProfileMarker PlacementOptical Motion CaptureJoint Angles

Related Articles