Объективный и детскую оценку функции Arm с помощью трехмерный датчик

Общая цель этого удобного для детей игрового теста, основанного на коммерчески доступном цифровом 3D-датчике, заключается в объективной оценке функции верхних конечностей для клинических испытаний. Этот метод может предоставить ключевую информацию, например, о том, как изменилась функция мышц при многих нервно-мышечных заболеваниях. Основное преимущество этой методики заключается в том, что оценка является объективной и количественной с высоким разрешением.

Последствия того, как наш метод распространяется на измерение прогрессирования заболевания спинальной мышечной атрофии, потому что дети часто показывают плохие результаты при стандартной клинической оценке. Хотя разработанный нами тест может дать представление о движении верхних конечностей, тот же метод может быть применен и к другим двигательным симптомам, таким как ходьба всего тела и анализ равновесия. Идея этого метода пришла нам в голову, когда мы проводили мозговой штурм по поводу возможности геймификации в области оценки действия лекарств.

Демонстрация этого метода более широкая, потому что он дает осмысленное представление о динамике игры и является очень быстрым способом понять установку. Демонстрировать процедуру будет Ульрике Бонати, врач из Университетской больницы Базеля, где проводилось исследование, и здоровый доброволец, который также принимал участие в исследовании. Для начала установите драйверы 3-D сенсоров и игровое приложение для гардероба на тестовый компьютер.

Затем поставьте компьютер на стол высотой от 0,5 до одного метра. Поместите 3D-устройство на стол так, чтобы оно было выровнено по центру компьютера, и отрегулируйте угол наклона 3D-сенсора по мере необходимости, чтобы правильно захватить объект. Затем подключите адаптер 3-D датчика к компьютеру, 3-D датчику и к источнику питания с помощью соответствующих кабелей.

Наконец, поставьте регулируемый стул примерно в двух метрах от стола. Перед началом теста включите компьютер, отрегулируйте громкость и убедитесь, что подключение к Интернету обеспечивает автоматическую передачу данных. Затем попросите испытуемого сесть в кресло и запустить приложение на компьютере.

Затем введите уникальный идентификатор предмета на первой странице. Нажмите на кнопку старта, чтобы попасть на страницу с игрой в гардероб. Фигура скелета, видимая на экране, представляет собой тело субъекта перед большим виртуальным шкафом.

Попросите субъекта взмахнуть руками и выполнять другие движения, пока 3D-сенсор не захватит объект. 3D-датчик использует инфракрасное излучение для обнаружения человеческого тела, поэтому, если в комнате есть прямой или сильный солнечный свет, фигура скелета может быть искажена или даже не видна. Прочтите инструкции, отображаемые на экране, и отрегулируйте положение объекта до тех пор, пока инструкции не будут отображаться зеленым шрифтом.

Нажмите на кнопку тренировки, чтобы начать тренировку без записи данных. Позвольте испытуемому следовать инструкциям на экране и выполняйте движения рук в соответствии с требованиями игры в гардероб. Сначала испытуемого попросят протянуть одну из своих рук, чтобы дотянуться, а затем схватить мерцающий виртуальный объект.

Далее испытуемому будет предложено согнуть ту же руку и коснуться указанных точек на своем теле, чтобы разместить виртуальный объект. Когда субъект не может дотянуться до объекта или разместить его из-за недостаточной мышечной функции, этот объект будет автоматически пропущен программой через 12 секунд. Кроме того, оператор может нажать кнопку, чтобы пропустить объект.

Нажмите кнопку «Пуск», чтобы начать запись объекта, когда он снова выполняет движения руки. Через четыре минуты игра автоматически завершится, если испытуемый не сможет завершить серию движений руками. После завершения игры появится паучья диаграмма с указанием диапазонов суставов субъекта.

Наконец, нажмите на кнопку «Завершить», чтобы выйти из игры. Следы от девяти точек верхней части тела были нанесены на график, в то время как испытуемые выполняли движения руками в рамках игры в гардероб, оценки функции рук. На этом рисунке пространственное расположение девяти точек тела показано во времени для пациента со спинальной мышечной атрофией по сравнению со здоровым контрольным группом.

Для сравнения, у контрольного субъекта было относительно меньше движений головы, шеи и туловища, чем у пациента. Информация, извлеченная из необработанных 3D-данных, полученных с помощью этой методологии, может быть использована для сравнения движений одного пациента в течение нескольких раундов тестирования. Здесь показан сегментированный график трассировки рук фаз разгибания локтя и сгибания локтя из двух раундов.

Траектория остается неизменной на протяжении обоих раундов с заметным превышением досягаемости для трех нижних объектов для обеих рук. Также измерялись различия между правой и левой рукой одного пациента. Как показано на этом рисунке, существенной разницы между скоростью правой и левой руки одного пациента не было.

Информация, полученная из необработанных 3D-данных, также пролила свет на различия между отдельными субъектами. Очевидные внутрисубъектные различия наблюдались в компенсационных движениях туловища между вторым и третьим пациентами. Заметные различия также были обнаружены в медиане скорости руки между первым и третьим пациентами.

После просмотра этого видео у вас должно быть хорошее понимание того, как настроить и выполнить эту игру в гардероб, чтобы получить объективную информацию о функции руки. После освоения этот тест можно провести за пять минут, если он выполнен правильно. В качестве последующего шага по этой процедуре могут быть проведены другие тесты, чтобы ответить на дополнительные вопросы, например, о мышечной выносливости.

При проведении этой процедуры важно помнить, что правильное соответствие между дизайном теста и способностями пациента является ключом к успеху. После своего развития этот метод проложил путь исследователям в области клинических биомаркеров к изучению других цифровых устройств для измерения пользы лечения и прогрессирования заболевания.