Movement Umschulung mit Echtzeit-Feedback von Performance

Summary

Umschulung abnorme Bewegungsmuster nach einer Verletzung oder Krankheit ist ein wichtiger Bestandteil der Rehabilitation. Jüngste Fortschritte in der Technologie haben genaue Beurteilung der Bewegung während einer Vielzahl von Aufgaben erlaubt, mit nahezu sofortiges Quantifizierung der Ergebnisse. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für die Änderung von fehlerhaften Bewegungsmuster in Echtzeit.

Abstract

Jede Änderung der Bewegung - vor allem Bewegungsmuster, die über eine Reihe von Jahren verfeinert - erfordert Neuorganisation der neuromuskulären Muster für das Überschreiten Leistung. Dieser Motor Lernen kann durch eine Reihe von Methoden, die in der Forschung und klinischen Einrichtungen verwendet werden gleichermaßen gesteigert werden. Im Allgemeinen verbales Feedback der Leistung in Echtzeit oder das Wissen der Ergebnisse nach der Bewegung wird üblicherweise klinisch als Vorstufe mittels Einträufeln motorischen Lernens eingesetzt. Je nach Präferenzen des Patienten und Lernstil, visuelles Feedback (z. B. durch Verwendung eines Spiegels oder verschiedene Arten von Video) oder propriozeptiven Führung nutzen Therapeuten touch, werden verwendet, um verbale Anweisungen des Therapeuten zu ergänzen. In der Tat ist eine Kombination dieser Formen von Feedback alltäglich in der klinischen Einstellung des motorischen Lernens und das Ergebnis verbessern zu erleichtern.

Labor-basierte quantitative BewegungAnalyse hat ein Standbein in der Forschung Einstellungen, um genaue und objektive Analyse einer Vielzahl von Bewegungen in gesunden und geschädigten Bevölkerung bieten. Während die tatsächlichen Mechanismen der Erfassung der Bewegungen unterscheiden kann, verlassen alle aktuellen Bewegungsanalysesysteme auf der Fähigkeit, die Bewegung der Körpersegmente und Gelenke zu verfolgen und etablierten Bewegungsgleichungen verwendet, wichtige Bewegungsmuster quantifizieren. Aufgrund von Einschränkungen bei der Akquisition und Verarbeitungsgeschwindigkeit, Analyse und Beschreibung der Bewegungen traditionell trat nach Abschluss eines bestimmten Test-Session offline.

Dieses Papier wird Highlight eine neue Ergänzung zu Standard Bewegungsanalyse Techniken, die auf dem nahen momentanen Beurteilung und Quantifizierung von Bewegungsmustern und die Anzeige der spezifischen Bewegungscharakteristik an den Patienten während einer Bewegung Analysesitzung stützt. Als Ergebnis kann diese neue Technik eine neue Methode der Feedback Lieferung, die Vorteile ove hatr aktuell verwendeten Feedback-Methoden.

Introduction

Jede wesentliche Änderung der neuromuskulären oder Muskel-Skelett-Struktur der unteren Extremität wird wahrscheinlich einen Einfluss auf die Eigenschaften der Bewegung und die damit verbundenen körperlichen Funktionsfähigkeit. Dementsprechend ist die Verbesserung der körperlichen Funktion ein wichtiges Ergebnis einer Rehabilitation Intervention. Normale wiederholende Bewegungen wie Laufen sind in der Regel durch den Motor-Programme, die die notwendige Kontrolle erforderlichen Informationen, um Muskeln mit der richtigen Intensität und Zeitpunkt ^{1 zu} aktivieren enthalten geregelt. Diese Programme sind Motors notwendig, den Automatismus der Bewegung zu verbessern, wodurch die Menge der Kontrolle ergeben, um eine Bewegung und Zulassen Aufmerksamkeit auf andere höhere Aufgaben bezahlt werden. Allerdings, die Rolle der motorischen Programmen in Bewegung und die Tatsache, dass diese Programme über eine Reihe von Jahren verfeinert, wechselnde Bewegung Leistung nach Verletzung oder Krankheit ist eine anspruchsvolle Venture gegeben.

Traditionell, Umschulung Bewegung EingriffsIonen auf die Bereitstellung von genügend Feedback von Bewegung Leistung, um sicherzustellen, dass die neuen Informationen in den neuen und sich entwickelnden motorischen Programms eingearbeitet worden ausgesagt. Einfache, aber effektive, Ansätze beinhalten verbales Feedback mit globalen Anweisungen (zB "verbiegen mehr", "halten Sie Ihre Knie gestreckt") sowie Mechanismen der Bereitstellung visuelles Feedback, wie die Verwendung eines Spiegels oder Video-Aufnahmegeräten. Obwohl diese indirekte Strategien nützlich sind, insbesondere im klinischen Umfeld mit begrenzten Ressourcen, werden sie durch ihre Schwierigkeiten bei der Bereitstellung von diskreten und quantifizierbare Maßnahmen der Bewegung Variablen beschränkt. Als Ergebnis wird in Ergänzung zu diesen Techniken mit zusätzlicher direkter Methoden der Feedback wahrscheinlich erhöhen den Motor Wiedererlernen gewünscht.

Es gibt viel Akzeptanz in den Forschungs-und klinischen Gemeinden, die eine Rückmeldung von diskreten, quantifizierbaren Ergebnissen der Bewegung Eigenschaften kann die Leistung während einer Bewegung retraini verbessern ng Intervention. Zum Beispiel hat sofortige visuelle oder akustische Rückmeldung der Muskelaktivierung Intensität mit EMG-Biofeedback-Geräte zu einem Standbein in der Rehabilitation von Bewegung, vor allem bei Menschen mit einem Schlaganfall ^2-3, Zerebralparese ⁴ oder chronischer Hemiplegie ^5. Im Gegensatz dazu hat Bewertungen von Bewegungskinematik (Gelenk-und Segment-Winkel) erwiesen sich als weniger genutzt aufgrund der Schwierigkeiten bei der Beurteilung und Messung dieser Ergebnisse schnell und präzise. In der Tat, obwohl quantitative, Labor-basierte Analyse der Bewegung eine herausragende Rolle in der Biomechanik Forschung und hat damit begonnen, in der klinischen Umgebung integriert werden kann, wird die überwiegende Mehrheit der Bewegungsanalyse Nutzung zur Offline-Analyse nach der Prüfung vorbehalten. Allerdings gibt es eine zunehmende Anzahl von Studien in der Literatur, die den Einsatz neuer Technologien sind eine Rückmeldung des Gehens Maßnahmen als Mittel zur Verbesserung der Wirksamkeit der Bewegung Umschulung ^{6 vorzusehen.}

ve_content "> One Pathologie, die derzeit für die Nutzung von Echtzeit-Biofeedback-Funktionen mit Standard-Bewegungsanalyse-Systeme integriert untersucht wird Knie-Osteoarthritis (OA). Jüngste Studien haben Echtzeit-Feedback des Gehens Kinematik speziell auf die Belastung durch Verringerung konzipiert genutzt das Kniegelenk, quantifiziert unter Verwendung des externen Knie Adduktion Moment -. ein anerkannter Risikofaktor für OA Progression ⁷ Beispielsweise haben Untersuchungen Echtzeit Biofeedback von Grössen Oberschenkelwinkel ⁸ oder Kofferraum Winkel ^9-10 Verwendete Hunt et al ¹¹ vorgesehen ein. Echtzeit-Anzeige des Rumpfes Winkel vor der Teilnehmer während des Gehens Prüfungen und zeigte die Fähigkeit, ausgestellt Rumpfes in einer einzigen Trainingseinheit mit Begleitung Kürzungen im Knie Adduktion Moment Größenordnungen zu erhöhen. Im Gegensatz dazu Barrios et al ⁸ einen Acht-Sitzung durchgeführt Gang Umschulung Intervention modifizieren dynamischen Frontalebene Knie konzentriertWinkel während Haltung und zeigten eine signifikante Reduzierung im Knie Adduktion Augenblick Werte, nachdem der einmonatigen Intervention im Vergleich zum Ausgangswert. Diese Studien und ähnliche Studien haben auf die Fähigkeit zu messen, zu analysieren und anzeigen der Variable von Interesse für die Patienten auf einer kontinuierlichen Basis verlassen. Diese wachsende Forschungsgebiet hat klinische Implikationen für Patienten mit einer Vielzahl von Pathologien, die Einfluss Bewegungscharakteristika. Anhand von Beispielen der kinematischen Veränderungen relevant Osteoarthritis (OA) des Kniegelenks, ist der Zweck dieser Arbeit Methoden erforderlich, um eine Bewegung Umschulung Intervention mittels real-time Biofeedback des Gehens Aufführung leiten zu beschreiben.

Protocol

Ein. System Preparation

1. Löschen des Einfangvolumen jeder reflektierenden Material, das von den Kameras beobachtet werden kann. Dies verringert die Chancen der eigentliche Haut-basierenden Markern mit unbewegten Hintergrund Marker während der Bewegung Test verwirrt und verbessert die Genauigkeit der Sitzung.
2. Kalibrieren Sie die Kameras mit dem Ziel alle Kameras auf stationären Marker an festen Positionen innerhalb des Labors. Erweitern die statische Kalibrierung auf dynamische Bewegungen mit beweglichen Marker an bekannten Abständen platziert. Achten Sie darauf, wie viel von der Gefangennahme Volumen wie möglich abzudecken, um die Kalibrierung zu optimieren.
3. Organisieren Sie alle Materialien (reflektierende Marker, Messgeräte, etc.) für Vorbereitung des Patienten verwendet werden. Das erhöht die Effizienz beim Testen und reduziert Patienten belasten.

2. Vorbereitung des Patienten

1. Expose so viel Haut wie möglich über die Gelenke und Körper Segmenten gemessen werden soll. Minimieren Sie die Amount lose passende Kleidung und sicherzustellen, daß die Kleidungsstücke, die mit der Fähigkeit der Kameras, um die reflektierenden Markierungen visualisieren stören können eingeschränkt sind. Dies kann mit Klebeband oder Clips werden. Wann immer möglich, sicherzustellen, dass Markierungen direkt auf die Haut aufgeklebt.
2. Bereiten Sie die Haut für Marker Fixierung. Rasieren oder Abschleifen der Fläche kann in Fällen, wo die Haare vorhanden ist oder wenn die Hautoberfläche übermäßig schwitzende oder öligen notwendig. Das Abwischen der Bereich klar mit Alkohol oder eine ähnliche Flüssigkeit kann nützlich sein. Diese Schritte sind wichtig Haftung zwischen dem Marker und der Haut zu maximieren, und um Marker Herabfallen zu verhindern.
3. Tasten für die wichtigsten anatomischen Landmarken auf den Marker, der verwendet werden basieren. Markieren Sie die Haut an der eigentlichen Wahrzeichen verbessert die Genauigkeit für Marker Platzierung und bieten Informationen, die in Fällen von Markern Herabfallen bei der Beurteilung.
4. Bringen reflektierende Marker auf die anatomischen Landmarken nach demSpezifikationen der Marker gesetzt. Die meisten Marker Sets gehören ein Minimum von 12-15 Marker bilateral über die unteren Gliedmaßen und verschiedenen anatomischen Landmarken des Oberkörpers gelegt. Es ist wichtig anzumerken, dass die Fähigkeit, neu erstellen tatsächlichen skelettalen Bewegung wird von der Positionierung des Haut-basierten Marker abhängen. Als solche müssen sorgfältig geprüft gemacht, wenn die Bestimmung der biomechanischen Modell verwendet werden soll.
5. Nehmen Messungen für anthropometrische Daten wichtig, falls erforderlich. Je nach biomechanischen Modell können diese Daten benötigt, um Segmentlängen, Positionen von gemeinsamen Zentren der Rotation, und insgesamt Trägheitseigenschaften der beweglichen Segmenten und Gliedmaßen während der Offline-Verarbeitung von Biomechanik Daten berechnet werden.

3. Motion Analysis-und Lieferbedingungen der Echtzeit-Feedback

1. Haben das Thema Stand in der Mitte der Aufnahme Lautstärke für eine anfängliche statische Studie dauert ca. 3 sek. Diese Studie ist notwendig, um sicherzustellen, dass alle relevant Marker sichtbar sind und zu segmentieren Orientierungen berechnen.
2. Mit der Software zur Datenerfassung, Etiketten alle Marker als angemessen und eine Vorlage erstellen, die spezifisch für die anthropometrischen Eigenschaften des Individuums. Passende Marker Platzierung an die jeweilige Körpergröße verbessert die Echtzeit-Tracking und Analyse von Daten. Es ist besonders wichtig, um ein Modell der Bewegung, die Redundanzen der Positionierung des Markers übernehmen können. In Fällen, wo Marker Okklusion oder Drop-off auftritt, wird die Fähigkeit, zusätzliche Markerpositionen gegebenenfalls passende kinematische Charakteristik erzeugen und aufrechtzuerhalten Echtzeitanzeige ohne Pausen in den Daten zu nutzen.
3. Führen Sie eine erste Bewegungsanalyse Studie dauert 10 bis 30 Sekunden. Dies ist erforderlich, um Ausgangsdaten zu erhalten, und kann auch als die erste Mechanismus eine Rückkopplung von Ergebnissen an den Patienten verwendet werden. Absprache mit dem Patienten über relevante Erkenntnisse ist wichtig, um im Motor lear unterstützenNing erforderlich, wenn die Herstellung neuer Bewegungsmuster.
4. Haben die Therapeuten erklären, den Zweck der beabsichtigten Bewegung Modifikation. Dies sollte sowohl biomechanische und klinische Begründungen für die Änderung und wie es ist einzigartig in der gegebenen Pathologie. Demonstration der Bewegung Modifikation durch den Therapeuten wird verbessern motorischen Lernen durch den Patienten. Die Bewegung wird typischerweise Modifikation basierend auf der biomechanischen und klinischen Präsentation des Patienten während der Behandlung, bzw. der Fragestellung, ob allein zu Forschungszwecken untersuchenden bestimmt werden.
5. Beginnen Sie die Bewegung Umschulung Sitzung. Wenn Sie ein Laufband, damit die vorbehaltlich ihrer eigenen bevorzugten Geschwindigkeit zu wählen und geben Sie ein paar Minuten, um einen stationären Zustand zu erreichen. Dies ermöglicht auch den Patienten kennen zu lernen und komfortabel mit dem Gerät, Versuchsanordnung und Protokoll.
6. Feedback für den Patienten während der Ausführung der Bewegung. Dies kann in Form von vielen verschieschiedene Ansätze, und die Kombination davon ist während der frühen Ausbildung von Vorteil. Beginnen Sie mit weniger technischen Methoden wie verbale Feedback und Fortschritt in Echtzeit Biofeedback. Nutzung von Echtzeit-Biofeedback sollte immer übersichtliche Darstellung von maximal einer Zielgröße zu einem Zeitpunkt.
7. Ausreichend Zeit für den Patienten, die neue Bewegung zu üben. Effektive motorischen Lernens nicht erreicht wird augenblicklich. Stattdessen wird ständige Praxis der neuen Bewegung Eigenschaften bei der Gewährleistung Neuformulierung des motorischen Programms verantwortlich für diese Bewegung zu unterstützen. Ein typisches Umschulung Intervention erfordern 10.08 fokussierten Schulungen dauern jeweils zwischen 30 und 60 min.

4. Patient De-Briefing und anschließende Training Sessions

1. Diskutieren Sie die wichtigsten Erkenntnisse und Ergebnisse der Sitzung mit dem Patienten. Wichtige Faktoren zu konzentrieren sollten Variabilität in der Leistung sind, die Einhaltung der vorgeschriebenen Bewegung modifendungsbe und eine weitere Beschreibung der Relevanz und Bedeutung der Änderung.
2. Erhalten Eingabe über die Sitzung vom Patienten. Da jedes Patienten Präferenzen wahrscheinlich unterscheiden kann, kann es erforderlich sein, um die Lieferung des Eingreifens für eine bestimmte Person ändern. Diese sollten frühzeitig identifiziert, um die Wirksamkeit zu optimieren.
3. Bestimmen Sie die für spätere Trainingseinheiten, wenn nötig. Wenn eine Multi-Session-Intervention gewählt wird, sollten die nachfolgenden Trainingseinheiten mit einem verblichenen Feedback Ansatz zur motorischen Lernens zu verbessern. Geben Sie insgesamt weniger Feedback und abwechselnd Zeitblöcke von Feedback und ohne Rückkopplung in zukünftigen Sitzungen.

Representative Results

Ein Beispiel aus einer einzigen Bewegung Umschulung Sitzung mit Schwerpunkt auf erhöhte laterale trunk Neigungswinkel bei einem Patienten mit Knie-OA ist in Abbildung 2 dargestellt. Nach ca. 15 min der Ausbildung unter Verwendung einer Kombination von Wort-und Spiegel-basierten Rückfragen an Leistung, wurde der Patient mit Echtzeit-Daten über den Betrag der seitlichen Rumpfflexion vorgesehen. Das Training mit diesem Verfahren wurde weitere 10 min. Während des normalen (unveränderte) Studien zeigte der Patient einen selbst gewählten Betrag der seitlichen Rumpfes von ca. 2 ° (siehe Höhepunkt gepunktete Linie um 20% Stellung). Während der Modifizierung Studien wurde der Patient aufgefordert, einen Spitzenwert mageren Wert von 6 ° zu erreichen, wie durch einen Zielbereich auf dem Bildschirm dargestellt. Wie in 2 gesehen werden kann, unter Verwendung der Änderung des Gangbild eine Erhöhung seitlichen Rumpfes war nicht mit einer nennenswerten Änderung des gesamten Musters verbunden. Vielmehr zeigte der Patient eine incrLeichtigkeit in seitlichen Rumpfes während des Gangzyklus.

Die sich daraus ergebenden Auswirkungen auf die Knie Belastung - wie quantifiziert mit dem externen Knie Adduktion Moment - ist in Abbildung 3 zu sehen. Obwohl nicht so visualisierten Daten an den Patienten vorgesehen ist, ist die biomechanische Folge einer erhöhten lateralen Rumpfes eine Verringerung des Knies Adduktion Moment potentiell Verschieben der Last innerhalb des Kniegelenks ^9,12. Auch das allgemeine Muster des Kniegelenks Moment - und Nachladen im Gelenk - nicht nennenswert unterscheiden zwischen den normalen und veränderten Studien. Stattdessen wurde der Betrag ganz reduziert.

Abbildung 1. Grundlegende Marker Set zur Bewegungsanalyse Tests verwendet. Schwarze Punkte repräsentieren Positionen respiegelnde Marker über bestimmte anatomische Orientierungspunkte gesetzt. Komplexere Markersets werden verwendet, wenn die Beurteilung gemeinsame Bewegungen und Segment näher beschrieben.

Abbildung 2. Probe seitlichen Rumpfes Winkel während einer normalen Walking-Studie (gepunktete Linie) und einer Studie, in der der Patient angewiesen, um eine maximale seitliche Rumpfes von etwa 6 ° (durchgezogene Linie) erhalten wurde. Echtzeit seitlichen Schräglage Stamm wurde vor dem Patienten zu allen Zeiten angezeigt. Dargestellten Daten stammen aus einer einzigen Haltung Zyklus wobei 0% Erstkontakt eines Schenkels und 100% der Zeh-off der gleichen Extremität.

Abbildung 3. Externe KnieAdduktion Moment Werte in Haltung während einer normalen Walking-Studie (gepunktete Linie) und ein in dem der Patient angewiesen, deren Höhe der seitlichen Rumpfes (durchgezogene Linie) erhöht wurde. Werte sind normiert auf vorgestellt Zeit sowie zur Körpergröße (Prozentsatz des Produkts von Körpergewicht und Körpergröße -% BW * ht).

Discussion

Echtzeit-Feedback der Leistung während Bewegungen wie Gehen kann eine wertvolle Ergänzung zur Standard-Bewegungsanalyse Ansätze. Obwohl in ihrer relativen Kinderschuhen steckt, wird die Forschung in konkrete und diskrete Bewegung Modifikationen sicherlich von der Möglichkeit, die gewünschte Modifikation mit Genauigkeit und in Echtzeit zu produzieren profitieren. Zum Beispiel, wenn der Patient eine bestimmte Menge an Bewegung Modifikation können diese Menge gemessen und bereitgestellt bei der eigentlichen Bewegung. Der hier vorgestellte Ansatz kann verwendet werden, um neuartige Ansätze zur Bewegung Modifikation sowie Verfeinerung vorhandener Protokolle für eine breite Palette von Patientengruppen zu testen.

Die Genauigkeit der erfassten Daten und die nachfolgende Fähigkeit diskreten Änderungen in Bewegungsparameter zu erreichen sind abhängig von einer Anzahl von Faktoren. Am wichtigsten ist, Bewegungsanalyse jeglicher Art angewiesen auf der Annahme, dass die beobachtete / gemessene Bewegung anzeigenden der istwahren anatomischen Bewegung. Da heißt, die Haut-basierten Marker soll eine visuelle Darstellung des zugrundeliegenden spezifischen anatomischen Landmarken bereitzustellen. Dementsprechend, um sicherzustellen, dass das erfasste Bewegung widerspiegelt die tatsächliche Bewegung des darunterliegenden Skelett, muss viel Sorgfalt in der Wahl der Positionierung des Markers gebracht werden. Es gibt viele verschiedene biomechanische Modelle momentan ausgenutzt, dass jeweils leicht unterschiedlichen Marker Platzierungen hat in einem Versuch am besten verfolgen die Bewegung des Skelett-Systems. Vorsicht ist bei der Auswahl eines biomechanischen Modells werden - eine gründliche Diskussion dieser Modelle würde den Rahmen dieser Arbeit. Schließlich unabhängig von dem Modell verwendet wird, muss die Einhaltung genaue Platzierung der Markierungen beibehalten werden. Die Bedeutung einer zusätzlichen Aufwand, um diese genaue Palpation und anschließende Markerplatzierungs sicher nicht während der Bewegung Umschulung Studien mit Echtzeit-Biofeedback der Bewegung ist, oder die Bewegungsanalyse-Studie für diese Matte überbewertet werdenter.

Die Fähigkeit, die Bewegung der Körpersegmente und Gelenke verfolgen ist auch abhängig von den technischen Spezifikationen des Kamerasystems als auch die Unversehrtheit und das Verhalten der Haut-basierten Marker. Zum Beispiel kann die Größe des Reflexionsvermögens oder Okklusion von Vision Marker (zum Beispiel, wenn durch locker sitzende Kleidung bedeckt) wird negativ auf die Daten gesammelt und bereitgestellt, um den Patienten. Wie oben angedeutet, Erstellung von Segmenten in der biomechanischen Modell, das Marker-Redundanzen, wann immer möglich in Fällen von "primary" Marker Okklusion oder drop-out übernehmen wird sichergestellt, Pflege der Daten in Echtzeit. Obwohl höhere Auflösung und stärker fokussierten Kameras sicherlich abnehmen wird Fehler beim Tracking Bewegungen, muss man auf dem akzeptablen Niveau des Fehlers für den Eingriff entscheiden. Während diskrete (genauer Betrag) Änderung des gewählten Parameters Bewegung ist wahrscheinlich das Ziel in der Forschung Einstellungen kann weniger genau Modifikation sein in die notwendigeklinischen Umgebung. Darin spiegelt sich die Notwendigkeit, genau zu sein bei der Erforschung der Mechanismen der Wirkung für eine gegebene Änderung (und in der Tat, die technischen Vorteile von Labor-basierte Bewegungsanalyse-Systeme), aber auch das Verständnis der Ressourcen-, Zeit und Ausrüstung Einschränkungen bei der Implementierung klinisch. Obwohl dies nicht ausschließt den Einsatz von genauen Modifikationen klinisch, muss eine Beurteilung der Einschränkungen gemacht, wenn die Nutzung dieser Ansatz in jeder Einstellung werden. Weiterhin kann, obwohl Methoden unter Verwendung eines passiven-reflektierende Bewegungserfassung System in dieser Veröffentlichung beschrieben worden sind, bleiben die gleichen Probleme der Erfassung und Anzeige von Informationen gültig genaue Bewegung unabhängig von dem System verwendet wird. Zum Beispiel, aktiven Marker Systeme oder diese nutzen tragbare Geräte (zB electrogoniometers, Beschleunigungsmesser) noch auf der Fähigkeit, Skelett Bewegung zu konstruieren und zu analysieren effektiv verlassen. Der Prozess der genauen Erfassung, Analyse und Darstellung von Informationen bleibt das gleiche für jedes System.

Unabhängig davon gewünschte Genauigkeit wird eine genaue Kalibrierung des Systems vor einer Bewegungsanalyse oder Bewegung Umschulung-Sitzung erforderlich sind. Dieser Schritt ist erforderlich, um sicherzustellen, dass die Positionen der Kameras in Bezug zueinander bekannt sind. Es bietet auch die Möglichkeit, sicherzustellen, daß alle Kameras fähig Sichtbarmachen des Einfangvolumen bestimmt sind. Wenn beispielsweise Vision von einer Kamera durch ein anderes Objekt (z. B. ein Tisch oder Stuhl) okkludiert wird, ist es besser, das während der Kalibrierungsphase anstatt der tatsächlichen Bewegung Analysestufe detektieren. Der Kalibrierungsprozess wird bei der Bestimmung der Größe der Position und Erfassungsfehler des Systems an diesem Tag ergeben. Die maximal zulässige Fehler wird über die technischen Spezifikationen des Systems sowie die Präferenzen der Nutzer abhängen. Kalibrierfehler oberhalb dieser Schwellenwerte zu diktieren Re-Kalibrierung des Systems.

Es gibt eine Reihe von futur Anwendungen dieser Technik sowohl für Forschung und klinische Ergebnisse. Die Fähigkeit, die Effekte von unmittelbaren Veränderungen in einer Vielzahl von Variablen auf biomechanischen Bewegungsfunktion untersuchen können wertvolle Informationen notwendig zum besseren Verständnis der Mechanismen der Bewegung. Somit kann theoretische Kenntnisse der funktionellen Biomechanik stark durch die Verwendung dieser Technik verbessert werden. In der Tat, einer der Vorteile der Verwendung von Echtzeit-Feedback der Leistung - ist die Fähigkeit, Fehler bei der Datenerfassung Sitzung erkennen, anstatt offline nach Fertigstellung - auch wenn eine Bewegung Umschulung Intervention nicht genutzt wird. Dies wird sicherlich verbessern die Effizienz der Bewegungsanalyse Forschung.

Die Vorteile der Echtzeit-Biofeedback der Bewegung und anschließende Umschulung muß gegen die Nachteile dieses Ansatzes abgewogen werden. In erster Linie besteht ein wesentlicher Kostenfaktor bei jedem Bewegungs-Analysesystem verbunden. Zusätzliche Softwsind und Sachkosten oder Programmierung Belastungen müssen in beim Hinzufügen Echtzeit-Biofeedback-Funktionen berücksichtigt. Darüber hinaus müssen potenzielle Ausfallzeiten aufgrund technischer Schwierigkeiten des Systems auch an einem gewissen Punkt während der Nutzung zu erwarten. Herkömmliche Ansätze wie mit einem Spiegel oder einer Video Capture sind deutlich weniger wahrscheinlich durch Ausfallzeiten beeinträchtigt werden. Schließlich, da individuelle Unterschiede in der motorischen Lerntypen können einige Personen, die nicht unbedingt von Echtzeit-Biofeedback profitieren. Identifizierung dieser Non-Responder frühen unerlässlich. Ein gründliches Verständnis des motorischen Lernens Grundsätze erforderlich ist, um die Ergebnisse während und Bewegung Änderung Intervention zu optimieren. Zum Beispiel kann, die sowohl Kenntnisse der Ergebnisse und Erkenntnisse der Leistung während der Umschulung wirksam sein, um Lernen zu fördern und die Nutzung von einem verblichenen Feedback Paradigma kann in der Retention der Leistung in der längerfristigen unterstützen.

Obwohl die potenziellen Auswirkungen istklar aus klinischer Sicht, eine Reihe von Fragen müssen noch geklärt, bevor breite Skala Bewegung Änderung Strategien im klinischen Umfeld umgesetzt werden soll. Erstens, obwohl die lokalen biomechanischen Effekte beginnen zu gut bekannt ist, sind die Auswirkungen dieser Änderungen auf klinisch relevante Ergebnisse wie Schmerz und Funktion noch unbekannt. Die genauen Einzelheiten der Bewegung Modifikation wird sich auf die Beeinträchtigungen, die mit der Pathologie und der klinischen und biomechanischen Eigenschaften des einzelnen Patienten assoziiert abhängen. Zum Beispiel wird die erforderliche Bewegung Modifikationsparameter wahrscheinlich zwischen Menschen mit Knie-OA im Vergleich zu jemandem, der einen Schlaganfall von Rückenmarksverletzungen hatten unterscheiden. Ferner kann zunehmenden seitlichen Rumpfes in jemand mit Knie-OA, die bereits zeigt große Mengen von magerem nicht wirksam. Mehr Forschung ist auch nötig zu prüfen, ob Veränderungen in der gemeinsamen Biomechanik zu einer klinischen Verbesserung zu übersetzen. Durchführung längerfristiger Maßnahmenwird wertvolle Informationen über die Durchführbarkeit (vor allem in der älteren Bevölkerung), die Einhaltung und Wirksamkeit der Bewegung Modifikationen bieten. Es wird auch die Möglichkeit, Änderungen in der Biomechanik und Symptome bei anderen Gelenken zu überwachen, um das Risiko von negativen Auswirkungen dieser Änderungen zu beurteilen. Schließlich, obwohl sie als Stand-alone-Behandlung, um die Wirksamkeit zu testen studiert, wird die klinische Umsetzung dieser Änderungen letztlich Teil eines umfassenden Behandlungsstrategie sein. Zum Beispiel wird die Behandlung für Knie OA sind weiterhin die Muskelkräftigung, Bewegungsübungen / Stretching und Aerobic Konditionierung. Movement Umschulung nutzen Echtzeit-Biofeedback können eine wichtige Rolle als Ergänzung Therapieansatz als ein wirksames Mittel, um gemeinsame Biomechanik und die allgemeine körperliche Funktion zu optimieren spielen. Wie Bewegung Änderung würde in die klinische Management passen, und wie es mit anderen Maßnahmen kombiniert werden noch ermittelt werden.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
Reflective markers	3x3 Design		12 mm diameter
Marker tape discs	Discount Disposables	TD-22 Electrode Collar, 8 mm	Designed usage is as electrode collars
Motion analysis cameras	Motion Analysis Corporation
Biofeedtrak	Motion Analysis Corporation
Matlab	The Mathworks