Method Article

Кинематический анализ с использованием 3D движение захвата питьевой задачи в людях с и без верхней конечности расстройства

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

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

Этот протокол описывает объективный метод оценки производительности движения и сенсомоторной функции верхней конечности, применительно к лицам с инсультом и здорового контроля. Стандартизированный тест процедуру, кинематический анализ и результаты переменных для захвата трехмерного движения питьевой задачи предоставляются.

Abstract

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

Кинематический анализ является мощный метод для объективной оценки движения верхней конечности в трехмерном пространстве (3D). Трехмерное движение захвата с камеры оптоэлектронные системы рассматривается как золотой стандарт для анализа кинематики движения и все чаще используется как результат измерения для оценки движения производительности и качества после травмы или болезни с участием движения верхней конечности. Эта статья описывает стандартный протокол для кинематического анализа питьевой задачи применяется в лицам с нарушениями верхних конечностей после инсульта. Выпивая задача включает в себя достижения, схватив и выиграет Кубок из таблицы, чтобы выпить, поместив Кубок обратно и движение руки обратно к краю таблицы. Сидячем положении является стандартным для размера тела человека и задача выполняется в удобной самоподготовки скорость и компенсаторных движений не ограничены. Намерение является сохранить задачу, естественные и близко к реальной жизни ситуации для улучшения экологического действительность протокола. Система захвата движения 5-камеры используется для сбора 3D координат позиции от 9 световозвращающие маркеры, расположенные на анатомические ориентиры руки, туловища и лица. Размещение простых один маркер используется для обеспечения возможности протокола в клинических условиях. По индивидуальному заказу Matlab программное обеспечение обеспечивает автоматизированный и быстрый анализ движения данных. Вычисляются височной кинематика движения времени, скорости, пик скорости, время пиковой скорости и сглаживания (количество единиц движения) наряду с пространственной угловой кинематики плечевого и локтевого сустава, а также движений туловища. Выпивая задачей является допустимым оценки для лиц с расстройствами средней и легкой верхней конечности. Конструкция, дискриминационных и параллельные действия наряду с реагирования (чувствительность изменить) кинематической переменных, полученные от питья задачи были созданы.

Introduction

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

Кинематический анализ описывает движений тела через пространство и время, в том числе линейных и угловых перемещений, скоростей и ускорений. Оптико-электронные системы захвата движения используют несколько Высокоскоростные камеры, которые либо отправить инфра красные световые сигналы для захвата отражений от пассивного маркеры размещены на теле или передавать движение данных из активных маркеров, содержащие инфракрасный светоиспускающие диоды. Эти системы рассматриваются как «золотой стандарт» для приобретения кинематической данных1. Эти системы ценятся за их высокую точность и гибкость в измерения различных задач. Кинематическая меры показали, чтобы быть эффективным в захвате небольшие изменения в движение производительности и качества, которые могут быть незамеченными с традиционными клинические шкалы2,3. Было предложено, что кинематики должно использоваться для различия между истинное восстановление (восстановление характеристики преморбидные движения) и использования компенсационных (альтернативных) движение шаблонов во время выполнения задачи4, 5.

Верхняя конечность движений может быть определена количественно с помощью кинематики конечной точки, как правило, полученные от ручной маркером и угловые кинематики от суставов и сегменты (т.е., ствол). Концевой кинематики предоставить информацию о траектории, скорости, височной движения стратегии, точность, прямолинейность и гладкость, в то время как угловые кинематики характеризуют движение модели с точки зрения временных и пространственных совместных и сегмент углов, угловых скоростей и interjoint координации. Концевой кинематики, такие, как, время движения, скорость и плавность эффективны ли захватить дефицитов и улучшения производительности движение после инсульта6,,78 и угловых кинематики шоу движения суставов и сегментов тела являются оптимальными для конкретной задачи. Кинематика от людей с недостатками часто сравнивают с движения производительности в лиц без дефектов8,9. Конечной точкой и угловых кинематики связаны таким образом, что движение осуществляется с эффективная скорость, гладкость, и точность будет требовать хорошее движение контроля, координации и использования эффективного и оптимального движения шаблонов. Например пациент с инсультом, который движется медленно, обычно также показывает снижение сглаживания (увеличение числа единиц движения), снижение максимальной скорости и увеличился багажник перемещения8. С другой стороны улучшения в конечной кинематики, таких как скорость движения и гладкость может произойти независимо от изменения стратегий компенсационное движение ствола и рычаг10. Было установлено, что кинематический анализ могут предоставлять дополнительные и более точную информацию о как задача выполняется после травмы или заболевания, которое в свою очередь имеет важное значение для индивидуального эффективного лечения для достижения оптимального мотор восстановления 11. кинематический анализ все чаще используется в клинических исследованиях для описания движения людей с ухудшениями верхней конечности после инсульта8,9, оценить мотор восстановления7, 12,13 или определить эффективность терапевтических вмешательств в10,14.

Движение задачи часто изучаются в ход указывая и достижения, хотя использование функциональных задач, которые включают манипуляции реальных повседневных объектов увеличивается на1. Так как кинематики достижения зависят от экспериментальных ограничения например, выбор объектов и цели задачи15, важно оценить движений во время целенаправленной и функциональных задач, в котором реальные трудности в индивидуальных Повседневная жизнь будет отражено более тесно.

Таким образом целью данной работы является предоставить подробное описание простой стандартный протокол, используемый для кинематического анализа целенаправленной и функциональные задачи, пить задач, применяемых к лицам с дефектами верхней конечности в острой и хронической стадии после инсульта. Будут обобщены результаты проверки этого протокола для лиц с нарушениями умеренной и мягкий ход.

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

Protocol

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

Все методы, описанные здесь были частью исследования, утвержденных Советом региональных этические обзор в Гётеборге, Швеция (318-04, 225-08).

1. Настройка системы захвата движения

  1. Подключите 4 камеры на стене около 1,5-3 м от области измерений на высоте 1,5-2,5 м с видом области измерений. Смонтируйте одной камеры на потолке чуть выше области измерения (рис. 1). Запустите систему камеры.
  2. Поместите кадр L-образный калибровки на столе с короткой оси в соответствии с края стола и длинной оси, указывая вперед.
    Примечание: Система координат определяется с X-axes, направлены вперед (кпереди в сагиттальной плоскости), ось y направлена сбоку (во фронтальной плоскости) и ось z направлена вверх (главно, перпендикулярно плоскости поперечной).
  3. Открыть 3D данных и отслеживания приобретение программного обеспечения (Track менеджер), начала калибровки, выбрав захвата | Калибровки, введите время калибровки 30 s и нажмите кнопку ОК.
  4. Переместите палочки во всех направлениях на протяжении всего измерения площади (75 × 75 × 65 см) выше стула и чтобы убедиться, что все 5 камеры захватить палочки в столько ориентаций как возможных16,17. После калибровки результаты показывают на экране. Примите калибровки остатки ниже 0,5 мм.
  5. С темой, носить рукавов топ, сидеть в кресле регулируемая высота с их спиной против chair´s обратно, предплечье в нейтральном положении, углубил ладони, отдыхая в таблице и запястья выравнивается по краю таблицы. Проверьте, что колена, бедра и локоть углы являются приблизительно 90°.
  6. Место светоотражающих пассивных маркеров с двойной клейкой лентой на скелетных достопримечательности18 протестированных стороны (третьего пястно совместных), запястье (styloid процесс локтевой кости), локоть (боковой надмыщелок), правое и левое плечо (средняя часть из Акромион) грудной клетки (верхняя часть грудины) и на лбу (паз между бровями).
  7. Место два маркеры на Кубок (верхний и нижний край).

2. процедуры движения захвата питьевой задачи

  1. Поместите жесткий пластик Кубок (диаметр 7 см, высота 9,5 см) в 100 мл воды 30 см от края стола, по средней линии тела. Положение Кубка в таблице выбирается преднамеренно сохранить выполнение задачи, естественные и близко к реальной ситуации.
  2. Спросите субъекта выполнять питьевой задачи в удобной самоподготовки скорость i) достижения и схватив Кубок, ii) выиграет Кубок из таблицы к рот, iii) принимая напиток (один глоток), iv) размещение Кубок обратно на столе за помеченной строки (30 см из вкладки Le края) и v) возвращаются в исходное положение с рукой на краю таблицы.
  3. Убедитесь, что тема понимает инструкции и может достигать Кубок комфортно с менее пострадавших руку без наклонившись вперед.
  4. Перед каждой записи, проверьте правильность начальную позицию (начальное положение), спросите тема будет готов, начать захват вручную и давать словесные инструкции «вы можете начать теперь.»
  5. Когда предметом завершает задачу, остановить запись вручную.
  6. Запишите пять испытаний с короткой паузы между каждого разбирательства (около 30 s), начиная с менее пострадавших руку.
  7. Проверьте, что приобретение данных успешно (95-100% данных для каждого определены маркера).
    Примечание: Маркер данные автоматически передаются в реальном времени для сбора данных (Track менеджер). Предварительно определенные автоматические маркер идентификации (AIM) модель используется для автоматической идентификации маркеров.
  8. При обнаружении неполные данные, выполните дополнительные испытания после выявления проблемы и регулируя сидя или маркер позиции для обеспечения полной видимости маркеров для того чтобы получить по крайней мере 3 успешных испытаний.
    Примечание: Возможные проблемы, которые могут произойти, что маркеры могут упасть, или они являются закрыта от камер, угол, что приводит к неполные данные. Тем не менее настройки камеры и маркер, как используемые в настоящем Протоколе, производит потери данных из-за недостатков только в очень редких случаях. В общей сложности на сессии захвата движения занимает примерно 10-15 минут для завершения.

3. анализ данных

  1. Передачи от Track менеджер записанные данные непосредственно в Matlab, нажав файл | Экспорт | Непосредственно в Matlab.
  2. Используйте команды Matlab в командной строке: (>> область) чтобы увидеть набор переменных Matlab.
    Примечание: Matlab ключевые переменные, содержащие данные для использования в инструкциях и в создании анализа являются:
    QTMmeasurements.Frames - количество захваченных кадров
    QTMmeasurements.FrameRate - количество кадров, захвачен в секунду (240)
    QTMmeasurements.Trajectories.Labeled.Count - количество этикеток (10)
    QTMmeasurements.Trajectories.Labeled.Labels - этикетки, как определено в менеджере трек
    QTMmeasurements.Trajectories.Labeled.Data - данные измерений в массиве 3D 10 x 3 x количество кадров, где для каждого кадра и каждая метка 3 координаты записываются
  3. В Matlab x, y, z-значения, используя (масло) и инструкции (filtfilt) с 6 Гц второго порядка Butterworth фильтр в в обоих вперед и обратного направления, давая нулевой фазовых искажений и далее порядок фильтрации.
    Примечание: пример
    [b] = масло (2, 6/240/2); % Частота среза 6 Гц и ½ частоты дискретизации
    xfiltered = filtfilt (б,, QTMmeasurements.Trajectories.Labeled(1,1,:));
  4. В Matlab Создайте программу использовать x, y, z значения для каждого кадра образца и каждая метка для расчета кинематических переменных, таких как тангенциальная скорость руку, и совместные углов. Кинематический переменные указаны в таблице 2.
  5. В Matlab, создать программу, чтобы разбить последовательность образцов на 5 логические этапы: достижения, вперед транспорта, пить, обратно транспорта и возвращая руку в исходное положение (рис. 2). Определения для начала и окончания каждого этапа приведены в таблице 1подробно.
  6. В Matlab используйте инструкцию (участок) для создания участков позиции, скорости, углы суставов и -угол диаграммы.

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

Results

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

Протокол, описанные в этой статье был применен к лицам с инсультом и здорового управления2,6,8,19,,2021. В общей сложности в различных исследованиях были проанализированы кинематической данные из 111 лиц с инсультом и 55 здорового контроля. Обесценение верхней конечности после инсульта была оп...

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

Discussion

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

Протокол может успешно использоваться для количественного определения движения производительность и качество в лицам с нарушениями сенсомоторной средней и легкой верхней конечности на всех этапах после инсульта. Доказана в клинических условиях как 3 дней после инсульта и показал, что система может быть использована квалифицированных медицинских специалистов без конкретных технических квалификаций осуществимость этого протокола. Технический опыт однако, необходимо создать и разработать программу для анализа данных. От это...

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

Disclosures

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

Авторы не имеют ничего сообщать.

Acknowledgements

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

Особая благодарность Bo Johnels, Нассер Хоссейни, Рой Tranberg и Патрик Almström за помощь с начала осуществления этого проекта. Данные исследований, представленных в этом протоколе была собрана на университетской больницы Сальгренска.

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

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
5-камерная оптико-электронная система захвата движения ProReflex (MCU 240 Гц)Qualisys AB, Гтенбург, ШвецияН/ДСистема анализа движения с пассивными световозвращающими маркерами
МаркерыQualisys AB, Гтенбург, ШвецияН/ДРетролективные пассивные круглые маркеры, диаметр 12 мм
Калибровочная рамка и палочкаQualisys AB, Гтенбург, ШвецияН/ДL-образная калибровочная рамка (определяет начало и ориентацию системы координат); Т-образная палочка (300 мм)
Qualisys Track ManagerQualisys AB, Гтенбург, ШвецияН/ДПрограммное обеспечение для 3D-слежения
MatlabMathworks, Inc, Натик, КалифорнияН/ДПрограммное обеспечение для анализа данных

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