Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Medicine

Видео Анализ движения, используя смартфоны (VIMAS): Пилотное исследование

Published: March 14, 2017 doi: 10.3791/54659

Abstract

Использование смартфонов в клинической практике неуклонно растет с наличием низкой стоимости / свободно доступных "приложения", которые могут быть использованы для оценки человеческой походки. Основная цель этой рукописи, чтобы проверить правильность параллельной кинематической мер, записанных смартфон приложения по сравнению с 3D-системы захвата движения в сагиттальной плоскости. Вторичная цель состояла в том, чтобы разработать протокол для клиницистов на множестве вверх камеры смартфона для анализа движения видео.

Сагиттальный угол плоскости колена измеряли во время удара пяткой и носком офф событий с помощью смарт-приложение телефона и 3D-систему захвата движения в 32 здоровых субъектов. Три исследования были проведены в ближайшем (2-м) и дальнего (4-м) смартфон камеры расстояния. Порядок расстояний был случайным образом. Регрессионный анализ проводили для оценки высоты камеры на основе высоты или ноги длины либо субъекта.

Absoluпогрешности измерения ТЕ крайней мере в течение пят выключения (3.12 ± 5.44 градусов) по сравнению с пятки (5,81 ± 5,26 градуса). Были значимыми (р <0,05), но умеренные соглашения между мерами захвата приложений и 3D движения углов коленного сустава. Там также не было значимым (р> 0,05) различия между абсолютной погрешности измерения между двумя положениями камеры. Ошибки измерения в среднем от 3 - 5 градусов во время ног и от пятки событий цикла походки.

Использование смартфон приложений может быть полезным инструментом в клинике для проведения походку или анализа движения человека. Необходимы дальнейшие исследования для установления точности при измерении движений верхней конечности и туловища.

Introduction

Оценка человеческой походки является ключевым компонентом оценки физической терапии и клинического процесса принятия решений. 1 оценка Походка является часто используемым клиническим инструментом для оценки походки дефицита у больных с неврологическими и опорно - двигательного дефицита. Переоценка походки затем может предоставить клиницист с информацией об эффективности вмешательства в достижении целей, которые они установили на их первоначальной оценки. Существует национально признанная необходимость в Соединенных Штатах для физиотерапевтов, чтобы использовать стандартные измерения конечных результатов при оценке пациентов. 2 Эта потребность связана с быстро меняющегося ландшафта политики страховых выплат, а также подчеркнутой сдвига для физиотерапевтов , чтобы полагаться в большей степени на практике , основанных на фактических данных. 3 Существуют многочисленные критерии оценки для оценки различных аспектов походки, которые можно наблюдать в ряде способами , включая: Visнаблюдение UAL клиницист, функциональные оценки, видеозаписи меры, электронные пешеходные дорожки, трехмерное программное обеспечение для анализа движения и т.д. В клинических условиях, наблюдательное (визуальный) анализ походки обычно выполняется, так как она требует минимального оборудования и времени.

В то время как наблюдательное анализ походки обычно используется в клинике, она по-прежнему остается субъективная оценка. 4 Таким образом, такие факторы, как терапевт опыт, остроты зрения, расстоянии от объекта съемки (расстояние от камеры), измерительных инструментов, а также любых других таких факторов можно ввести изменчивость и ошибка в оценке. Потенциал такой изменчивости представляет собой критическую потребность в более надежных средств измерения, которые в конечном счете могут быть преодолены за счет использования действующего инструментария. 5

С момента своего создания, Видеосъемка и связанных с ними технологий используется для изучения различных функциональных ограничений Резulting с нарушенной способностью движения, а также форма визуальной обратной связи. Это остро верно в отношении походка оценки. Stuberg и др. установлено, что "видеографию оборудование обычно доступен в клинике ... и обеспечивает клинициста с дополнительной объективной информации о положении и совместной позиции в течение цикла походки." 4 Поскольку технология продолжает улучшаться, так что есть возможности анализа видео. Эти возможности обеспечивают физический терапевт с большей способностью клинически оценить различные параметры походки.

Двумя ключевыми параметрами, которые физиотерапевты сосредоточены на включают кинематических и пространственно-временные параметры. Как следует из названия, пространственно-временные меры включают в себя элементы расстояния и времени. Конкретные к циклу походки, пространственно-временные меры будут включать в себя, но не ограничиваясь этим, длину шага, длина шага, частота вращения педалей и скорости. 6 кинематических меры по ОTher фокус рука на совместных движений / ротаций нижних конечностей, наблюдаемых в течение каждого цикла походки.

Ряд рецензируемых статей были опубликованы, которые ссылались на использование видеоанализа движения в качестве единицы измерения, в частности, 2D системы камер, для оценки кинематической, пространственно-временной, или сочетание обоих типов параметров. Эти статьи оценивали различные клинические группы населения, включая людей с историей инсульта (CVA), черепно-мозговые травмы (ЧМТ), травмы спинного мозга травмы (SCI), болезнь Паркинсона (PD), детский церебральный паралич (СР) и здоровых людей. Схема представлена ниже (Рисунок 1) обеспечивает основу , которая была принята для выявления соответствующих рецензируемых литературы , которая была опубликована на эту тему.

Рисунок 1
Рисунок 1. Схема для критериев выбора статьи. Thе схематически описывает шаги, используемые при выборе рецензируемых статей, чтобы установить тип переменных, которые были представлены в анализе походки. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.

Большинство исследований, которые использовали анализ движения видео для записи параметров походки были исследования по валидации. Исследования кинематических проверки могут быть разбиты на одну из трех категорий: оценка ненормальное движение в результате специфической диагностики / патологии, 7 изучения совместных углов при выполнении определенных функциональных движений, 8, 9 и оценки эффективности лечения путем сравнения движения до вмешательства и движение после вмешательства. 10, 11 Кроме того , исследования оценки пространственно - временной пунктм также могут быть разбиты на три категории: оценка аномального движения , обусловленного специфической патологии, 12, 13, 14 рассмотрение платформы во время специфической функциональной активности, 15, 16 и определение влияния конкретного вмешательства. 17 научных исследований , которые оценивали как кинематические и пространственно - временные параметры были в первую очередь направлены на определение эффективности конкретных лечебных вмешательств , таких как ортезы 17 или веса тела / частичный вес тела тренировки поддерживается беговой дорожке. 18, 19 Предварительный описательный анализ этих статей определяют , что 52,1% исследований (сумма тех , кто исключительно на кинематику (30,4%) , а также те , которые исследовали комбинацию параметров (21,7%)) гesearched кинематических параметров с системой камер 2D. Это по сравнению с 69,5% статей (сумма статей, проработанный пространственно-временные параметры (47,8%) и комбинацию параметров (21,7%)), который оценивал пространственно-временные параметры.

Методологические различия в записи и оценки кинематических и пространственно-временных параметров походки наблюдаются также в клинической практике с точки зрения типа наблюдательной анализа походки используются. Пространственно-временные параметры оцениваются с гораздо большей частотой, как показано исследования. Есть три согласованы в целом причины этой тенденции: низкая стоимость, простота использования, а также наличие стандартного протокола для измерения таких параметров. Обсервационные кинематических измерений было показано, имеют очень низкий уровень внутрисистемных рейтер (60%) и надежности между оценщик (40% - 94%) в клинических условиях. 4 Этот широкий диапазон понимается из - за изменения в размещении маркеров накостные ориентиры и конкретные инструменты, используемые для оценки совместных углов. Минимальных различий в размещении маркеры местоположения могут значительно изменить результирующие углы. Пространственно-временные измерения имеют гораздо более высокую надежность (в диапазоне 69% - 97%), особенно при использовании бумаги, карандаш и остановить метод синхронизации для оценки походки. 20

Технологический прогресс в последние несколько десятилетий существенно изменили способ здравоохранение практикуется. С недавним появлением смартфонов, доступ к сети Интернет, интернет-научных статей, а также другие электронные ресурсы в настоящее время более легко доступны врачам в любое время. Martin и др. сообщил, что "общее использование смартфонов растет в клинической практике, медицинского образования и научных исследований." 21 В этом исследовании, более 50% врачей в возрасте до 35 лет ответили , что они реализовали с помощью смартфона в клинической практике. Эта тенденция инкрснизились в 2009 году, когда 64% врачей в Соединенных Штатах было обнаружено, что используют смартфоны в своей клинической практике. Исследование Манхэттен Обзор далее предсказал , что этот рост будет продолжать расти до 81% врачей и врачей медицинских исполнителей смартфон использование в клинической практике к 2012 году 22 Хотя дальнейшие исследования не были проведены , чтобы определить , является ли эта тенденция действительно продолжает расти, разумно предположить, с известным применением технологий в здравоохранении, что использование платформ смартфонов в клинической практике станут более распространенным.

Не было установлено текущее использование смартфонов приложений в физической практике терапии. Там не было никаких исследований, оценивающих использование смартфон приложений для анализа видео по физиотерапевтом на сегодняшний день. Тем не менее, различные приложения для смартфонов, были использованы отдельными физиотерапевтов как прорыв в реабилитационной инструмента Outpatient ортопедические настройки для использования как в реабилитации и подготовки спортсменов различных дисциплин. Смартфон приложения также доступны, которые могут измерить совместные углы, некоторые из которых были подтверждены. 23, 24 Отдельные врачи начали использовать различные приложения для анализа на смартфоны для визуальной обратной связи для пациента и для более легкого пробоя различных компонентов , которые могут отсутствовать в цикле походки пациента, основываясь на неподтвержденной. Однако обоснованность этих мер остается неизвестным. Ограниченное исследование , которое существует в отношении этих смартфонов приложений анализа видео было сосредоточено на проверке кинематических параметров походки, особенно лодыжки, колена и бедра углы, во фронтальной плоскости, 25 и надежности между оценщик устройства. 26 Там нет никаких исследований на сегодняшний день, которые валидированные использование приложений для анализа видео смартфон для записи kinematics походки в сагиттальной плоскости, которая чаще всего выполняется в клиническом анализе походки.

Цель данного исследования состояла в том, чтобы проверить параллельную действительность кинематических мер, записанных приложением смартфонов и сравнить их с мерами, записанные с помощью 3D-системы захвата движения в сагиттальной плоскости. Мы прогнозируем, что не будет никаких существенных различий между показателями, зарегистрированных приложением смартфон по сравнению с мерами, записанных с помощью 3D-системы захвата движения. Вторичная цель состоит в том, чтобы проверить, если два различных размещений смартфон камеры от объекта (близком расстоянии 2-м, далеко расстояние от 4 -nt разницы в мерах между двумя различными размещений камеры смартфона Конечная цель исследования. является разработка протокола для клинического анализа видео походки с помощью приложения смартфона.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Этот протокол был одобрен Советом по Institutional рассмотрению Wayne State University.

1. Экспериментальная подготовка

  1. Позиция камеры, чтобы захватить весь 6-м тротуара. Используйте в общей сложности 4 3D движения захватывает камеры для захвата ходьбе по 6-м проходом.
    1. Поместите каждую из камер на 4-х углов 6-метрового тротуара. Ориентируйте каждой из камер на диагональных концах дорожки обращены друг к другу.
  2. Собирают рост, вес и длина ног меры каждого участника.
    1. Измерьте массу в килограммах.
    2. Измерьте длину ноги (в метрах) от большого вертела к медиальной ладьевидной обеих ног с измерительной ленты.
    3. Измерьте высоту (в метрах), за счет того, участник стоять босиком рядом с измерительной ленты, прикрепленной к стене. Поместите линейку на верхней части головы участника прочитать измерение с измерительной ленты, прикрепленной к стене.
  3. Место скопления 3 смарт-маркеров на участника на двусторонней передней подвздошной гребней (ASIS), верхней 1/3 бедра, верхней 1/3 теленка и спинке стопы. Поместите одну смарт-маркер в средней линии между правой и левой задней верхней подвздошной гребней.
    1. Безопасные смарт-маркеры с ремешками на липучке / двухсторонней клейкой лентой. Маркеры Безопасные бедра и икры во фронтальной плоскости.
  4. Место наклейки, указывающие на ориентиры костные по двусторонним медиального и латерального мыщелков бедренной кости, медиальной и латеральной лодыжек и вебпространства между первым и вторым пальцами для калибровки системы захвата движения 3D.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Процедура калибровки является специфическим для каждой лаборатории, а также захвата оборудования и программного обеспечения 3D движения. Для выполнения процедуры калибровки, обратитесь к руководству учебного предоставленного производителем 3D-оборудования захвата движения и / или программное обеспечение, которое используется для анализа данных. Процесс, используемый здесь, включает использование инструментированный "Жезл" с помощью смарт-маркеров, чтобы зарегистрировать 3D расположение наклеек, которые были размещены.

2. Эксперимент

  1. Настройте смартфон камеры высоту объектива, чтобы захватить либо нижняя часть тела участника только (ASIS в качестве верхней границы) или верхнюю и нижнюю часть тела (акромион в качестве верхней границы). Измерьте высоту от пола до объектива камеры в метрах.
  2. Дайте участникам практики суда. Пусть один следователь работать смартфон, а другой работать с компьютером, который контролирует систему 3D захвата движения. Используйте пронумерованные бумагу, чтобы указать пробный номер на смарт-телефона записи.
  3. Откройте приложение смарт-телефона. Нажмите на красную кнопку "запись" на дне, в центре сCreen, чтобы начать запись (когда в вертикальной ориентации).
    Примечание: Если смартфон уже находится на штативе, кнопка появляется в середине, с правой стороны телефона, рядом с домашней кнопкой смартфона.
  4. Попросите участников, чтобы идти в их нормальном темпе, сосредоточены на маркер, размещенной на противоположной стене, чтобы помочь им в ходьбе по прямой линии. Поместите смартфон параллельно дорожке, чтобы захватить боковой профиль участника. Попросите участников пересечь две первые 3D захвата движения камеры, помещенные в начале дорожки с обеих сторон, и идти в сторону еще двух 3D-камер захвата движения, размещенных на другом конце дорожки с обеих сторон.
    1. Для каждого испытания, дать каждому участнику обратный отсчет времени до начала (3, 2, 1, GO) и завершить испытание (3, 2, 1, STOP).
  5. После того, как субъект заканчивает ходить 6-метровой дистанции, нажмите красную кнопку "запись" еще раз, чтобы закончить запись этого пешеходную суда.
  6. ПроверитьLL маркеры позиции после каждого испытания. Если маркер положения был изменен, вернитесь к шагу 1.6 перекалибровать 3D системы захвата движения к новым местам размещения маркеров.
  7. Пусть участники выполняют 3 испытания на каждом расстоянии камеры в шаге 2.1.
  8. Переместить штатив с помощью смарт-телефона на второе расстояние. Возвращение участника стоять на средней точке пути пешком. Следуйте инструкциям, приведенным в протоколе шаги 2.2 - 2.5.
  9. Сохранить и проверить 3D записи захвата движения и смартфон записи перед удалением смарт-маркеров.

3. Анализ данных

  1. Следуйте инструкциям программного обеспечения / производителя, чтобы вычислить угол колена. Вручную записать угол колена, который отображается на экране в пятки и носка выключения фазы цикла походки.
  2. Завершение анализа смарт-записей телефона для пятки и носка от событий, захваченных командой из двух следователей, которые должны согласовать в момент удара пяткой и носкомF события и измерения угла марок земли. Используйте стилус для повышения точности размещения наземного ориентира для измерения угла колена. Приведенные ниже шаги выполняются совместно двумя исследователями.
  3. Для просмотра суда, который был только что записали, выберите видеоканал квадрат в левом нижнем углу экрана (в вертикальной ориентации).
  4. Используя полосу прокрутки в нижней части экрана, выберите кадр, в котором субъект находится ближе всего к пятки или пальца ноги (в зависимости от того офф является предпочтительной переменной) в центре экрана.
  5. Для того, чтобы упасть в угол, нажмите на белую, наметившаяся значок карандаша в правом верхнем углу экрана.
  6. Выберите опцию угол, второй вариант в раскрывающемся меню.
  7. Выберите нужный цвет и угол производителя. Пожалуйста, обратите внимание, что только один угол может быть измерен в одно время. Угол, измеренный в этом протоколе чисто состоял из угла колена в сагиттальной плоскости.
  8. Авто или нажмите стилусом в любом месте на экране, чтобы капля вугол.
  9. Поместите центр угла на коленный сустав (боковой мыщелка), причем векторы идущие вверх вдоль бедренной кости и вниз по направлению к боковой лодыжек.
  10. В случае необходимости, "увеличить", разместив два пальца близко друг к другу в центре экрана и медленно извлекая их друг от друга.
    Примечание: После того, как удовлетворены с размещением угла, инструмент автоматически вычисляет угол колена в то данном кадре.
  11. Для определения угла колена в других фазах ног выключенной пятки, повторите шаги 3.4 - 3.10.

4. Клинический протокол

  1. Измерьте и отметьте на 6-м тротуара с помощью измерительной ленты и маркера / липкой лентой.
  2. Поместите смартфон на штатив параллельно и близко к центру 6-метровой дорожки.
  3. Поместите штатив 2 м от центра тротуара, чтобы захватить нижнюю конечность, или 4 м от захвата туловища и нижних конечностей. Все позиции камеры позволяют наLY захват сагиттальной плоскости кинематики.
  4. Вычислить высоту смартфона высоты объектива камеры от пола, используя следующие формулы:
    Конфигурация ближней камеры (2 м) для захвата только нижних конечностей
    Высота линзы камеры = (длина опорного нога 0.87xPatient в метрах) - 0,12
    Конфигурация удаленной камеры (4 метра) и для нижнего захвата конечностей и ствола
    Объектив камеры высота = длина ног справка пациента в метрах - 0,23
  5. Повторите разделы 2 - 3 для записи и анализа данных с помощью смарт-приложение телефона.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Все 32 пациентов завершили 6 прогулочные испытания; Однако данные из 6 участников не были включены в анализ данных из-за технических проблем, что приводит к плохой видимости маркера. Абсолютная погрешность измерения углов колена были не менее во время ног от событий (3.12 ± 5,44 градуса) по сравнению с пятки (5,81 ± 5,26 градуса) (таблица 1b). Там не было статистически значимых соглашений (P> 0,05) между приложением смартфон и 3D мер захвата движения углов коленного сустава. Там также не было существенных различий (P> 0,05) между абсолютной погрешности измерения между двумя положениями камеры (2,0 м и 4,0 м). Длина ноги участников составляли 40,4% дисперсии высоты, на которой смартфон камера была помещена на дальнем расстоянии (4,0 м, р <0,0001), и 50% дисперсии в близком расстоянии (2,0 м, р <0,0001).

(табл 1a). На событий Toe Off 1, пятки 1 и Toe Off 2, как для ближних и дальних расстояниях, смартфон приложение показало умеренное соглашение. Улучшенное согласие наблюдается при Toe Off 2, как в ближней и дальней дистанции, со значениями улучшенной ICC наблюдаемых (схождение Off 2 вблизи ICC = 0,447, р <0,05; Toe Off 2 Far ИКК = 0,454, р <0,05).

<TR>
положения камеры Походка Фаза Средние ошибки Std. Отклонение
Возле Каблук Strike 1 5,74 8,49
Каблук Strike 2 6,36 4,14
Toe Off 1 3,93 5
Toe Off 2 2,49 * 4,99
далеко Каблук Strike 1 4,97 5,58
Каблук Strike 2 5,47 3.6
Toe Off 1 2,71 5,64
Toe Off 2 2,54 * 4,69

Таблица 1: внутригрупповой корреляции Анализ со значением значений (р-значение). * Обозначает р <0,05.

<TD> Toe Off 1
положения камеры Походка Фаза внутригрупповой корреляции Значение
Возле Каблук Strike 1 0,168 0,368
0,324 0.126
Каблук Strike 2 0,335 0,07
Toe Off 2 0,447 0,018 *
далеко Каблук Strike 1 0,157 0,327
Toe Off 1 0.284 0.084
Каблук Strike 2 0,248 0.119
Toe Off 2 0.454 0,046 *

Таблица 2: Колено Угловые погрешности измерения. Бленд-Альтман участки , полученные из - за разницы в мерах между системами захвата приложений и движения предлагают визуальное доказательство того, что позволяет предположить , что различия носят случайный характер, без каких - либо ошибок , пропорциональные наблюдается (рис 2а и 2b). Участки оптоволоконныйг 2,0 м и 4,0 м расстояния отображать данные, которые более разбросанные вокруг средней линии разница в центре. Это указывает на то, что положение камеры не способствует ошибкам в измерениях.

фигура 2
Рисунок 2. пресным и Альтман Графики показывает разницу между измерениями Записанное приложением и 3D Motion Capture системы во время Toe на выключение дальнего и ближнего позиций камеры. а) положения камеры Far Toe Off 2. б) Положение камеры Около Toe Off 2.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Целью данного исследования было проверки для определения достоверности свободно доступного смартфона приложения для того, чтобы быть клинически используется в качестве объективного и экономически эффективных способов использования смартфона технологии для кинематического анализа походки в клинических условиях. исследования Существующие проверки, которые изучали кинематические меры с применением смартфона ограничены и не оценивать динамические кинематических меры, записанные во время походки в сагиттальной плоскости. Это исследование валидации является первым исследовал кинематических меры колено в сагиттальной плоскости с помощью смартфона. Кроме того, это исследование валидации является первым известным по разработке протокола для кинематического анализа походки в сагиттальной плоскости, используя смартфон приложение для репликации в клинических условиях.

На основании результатов, существует значительная разница между измерениями углов коленного сустава с помощью 3D-системы захвата движения и приложения смартфона, который должен был быть ехрected. Существует ограниченная точность измерений, полученных с помощью смартфона по сравнению с мощностью 3D-системы захвата движения. Ограниченная точность смартфон базируется на технологических параметров, которые были доступны на конкретном устройстве, когда исследование было выполнено. Поскольку технология продолжает развиваться, смартфон платформы могут представлять с улучшенными скорости захвата. Способность замедлить видео для анализа и захватывать неподвижные изображения в движущейся системе также может улучшить точность кинематического анализа на доступных платформ для смартфонов. Включение таких функций, как высокой четкости записи видео, медленного захвата движения, качество масштабирования и фокусировки мощностей может значительно улучшить анализ конечности без искажения в нужный момент походки. Даже несмотря на то точность измерения влияют на коленный меру, полученную, никакой существенной разницы в погрешности измерения не было обнаружено между двумя расстояниями камеры. Был умеренное соглашение изизмерения угла коленного сустава во время пят от фазы, что указывает на возросшую согласие сгибание колена меры по сравнению с соглашением о продлении колена или измерения гиперэкстензии во время удара. пяточной

В среднем, 2 - был обнаружен диапазон 6 степень погрешности измерений. Диапазон ошибок, полученных в этом исследовании, хорошо соответствует установленным, клинически приемлемым диапазоном ошибок. Например, множественные гониометрические меры, принимаемые конечности одним экзаменатором имеет диапазон от 4 до 5 градусов. 27, 28 Кроме того, среднее стандартное отклонение мер , принятых гониометрический конечностей несколькими экзаменаторов составляет от 5 до 6 градусов. По сравнению с изучением следственным захвата механического подъема в сагиттальной плоскости, погрешность измерения также отражает клинически приемлемой мерой упоминалось ранее. В исследовании , проведенном Норрис и др. 5, стандартная ошибкасредней измеренной тазобедренного, коленного и голеностопного сустава в процессе механического подъема анализировали. Был 6.1 градуса погрешности измерений для колена. Однако меры, полученные Norris использовал видеокамеру, чтобы записать меры с анализом на компьютере с помощью смартфона совместимого приложения. Ошибки измерений не могут быть непосредственно по сравнению с мерами, полученными в данном исследовании, поскольку все меры, оба были захвачены и проанализированы на смартфоне. Для того, чтобы воспроизвести результаты, представленные в этой рукописи, все шаги в протоколе должны быть соблюдены, как описано. В частности, раздел 2 имеет решающее значение для выполнения этой методики проверки, а также получить действительную кинематическую меру с помощью смартфона приложение. Эти шаги описывают способ размещения камеры смартфона и выполнения кинематических меры.

В дополнение к проверке использования смартфона для кинематической совместного измерения, это исследование пытается упростить и стандартизировать использование смартфонатехнология для анализа походки сагиттальной плоскости в клинике. Исследователи разработали протокол для реалистичного воспроизведения данного исследования в рамках клинического пространства, с использованием минимального и легко доступного оборудования. Протокол включает в себя параметры для необходимого пространства, необходимого оборудования, а также необходимых формул для расчета пациента конкретный набор параметров для соответствующего захвата желаемых сегментов нижних конечностей. Следуя настройки, описанной ниже, исследователи относительно уверены, что врачи будут получать действительные кинематических меры с ± 5 градусов ошибок.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Hudl Technique App Hudl  Online app Freely downladable app from adroid /apple store
Optotrak Certus 3D motion capture system Northern Digital inc Optotrak certus System http://www.ndigital.com/msci/products/optotrak-certus/
Smartphone Apple Iphone 5 www.apple.com

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Brunnekreef, J. J., van Uden, C. J., van Moorsel, S., Kooloos, J. G. Reliability of videotaped observational gait analysis in patients with orthopedic impairments. BMC Musculoskelet Disord. 6 (17), (2005).
  2. Jette, D. U., Halbert, J., Iverson, C., Miceli, E., Shah, P. Use of standardized outcome measures in physical therapist practice: perceptions and applications. Phys Ther. 89 (2), 125-135 (2009).
  3. Jette, D. U., et al. Evidence-based practice: beliefs, attitudes, knowledge, and behaviors of physical therapists. Phys Ther. 83 (9), 786-805 (2003).
  4. Stuberg, W. A., Colerick, V. L., Blanke, D. J., Bruce, W. Comparison of a Clinical Gait Analysis Method Using Videography and Temporal-Distance Measures with 16-Mm Cinematography. Phys Ther. 68 (8), 1221-1225 (1988).
  5. Norris, B. S., Olson, S. L. Concurrent validity and reliability of two-dimensional video analysis of hip and knee joint motion during mechanical lifting. Physiother Theory Pract. 27 (7), 521-530 (2011).
  6. Robinson, J. L., Smidt, G. L. Quantitative gait evaluation in the clinic. Phys Ther. 61 (3), 351-353 (1981).
  7. Krystkowiak, P., et al. Gait abnormalities induced by acquired bilateral pallidal lesions: a motion analysis study. J Neurol. 253 (5), 594-600 (2006).
  8. Grunt, S., et al. Reproducibility and validity of video screen measurements of gait in children with spastic cerebral palsy. Gait Posture. 31 (4), 489-494 (2010).
  9. Womersley, L., May, S. Sitting posture of subjects with postural backache. J Manipulative Physiol Ther. 29 (3), 213-218 (2006).
  10. DeForge, D., et al. Effect of 4-aminopyridine on gait in ambulatory spinal cord injuries: a double-blind, placebo-controlled, crossover trial. Spinal Cord. 42 (12), 674-685 (2004).
  11. Lucareli, P. R., et al. Gait analysis following treadmill training with body weight support versus conventional physical therapy: a prospective randomized controlled single blind study. Spinal Cord. 49 (9), 1001-1007 (2011).
  12. Lucareli, P. R., et al. [Gait analysis and quality of life evaluation after gait training in patients with spinal cord injury]. Rev Neurol. 46 (7), 406-410 (2008).
  13. McFadyen, B. J., Swaine, B., Dumas, D., Durand, A. Residual effects of a traumatic brain injury on locomotor capacity: a first study of spatiotemporal patterns during unobstructed and obstructed walking. J Head Trauma Rehabil. 18 (6), 512-525 (2003).
  14. Shin, J. C., Yoo, J. H., Jung, T. H., Goo, H. R. Comparison of lower extremity motor score parameters for patients with motor incomplete spinal cord injury using gait parameters. Spinal Cord. 49 (4), 529-533 (2011).
  15. Reid, S., Held, J. M., Lawrence, S. Reliability and Validity of the Shaw Gait Assessment Tool for Temporospatial Gait Assessment in People With Hemiparesis. Arch Phys Med Rehabil. 92 (7), 1060-1065 (2011).
  16. Stokic, D. S., Horn, T. S., Ramshur, J. M., Chow, J. W. Agreement Between Temporospatial Gait Parameters of an Electronic Walkway and a Motion Capture System in Healthy and Chronic Stroke Populations. Am J Phys Med Rehabil. 88 (6), 437-444 (2009).
  17. Arazpour, M., et al. Evaluation of a novel powered hip orthosis for walking by a spinal cord injury patient: a single case study. J. Prosthet. Orthot. Int. 36 (1), 105-112 (2012).
  18. Prado-Medeiros, C. L., et al. Effects of the addition of functional electrical stimulation to ground level gait training with body weight support after chronic stroke. Revista Brasileira De Fisioterapia. 15 (6), 436-444 (2011).
  19. Sousa, C. O., Barela, J. A., Prado-Medeiros, C. L., Salvini, T. F., Barela, A. M. Gait training with partial body weight support during overground walking for individuals with chronic stroke: a pilot study. J Neuroeng Rehabil. 8 (48), (2011).
  20. Krebs, D. E., Edelstein, J. E., Fishman, S. Reliability of observational kinamatic gait analysis. J Am Phys Ther Assoc. 65, 1027-1033 (1995).
  21. Martin, S. More than half of MDs under age 35 now using PDAs. Can. Med. Assoc. J. 169 (9), 952 (2003).
  22. Mosa, A. M., Yoo, I., Sheets, L. A Systematic Review of Healthcare Applications for Smartphones. BMC Med Inform Decis Mak. 12, (2012).
  23. Ferriero, G., et al. Reliability of a smartphone-based goniometer for knee joint goniometry. Int J Rehabil Res. 36 (2), 146-151 (2013).
  24. Vohralik, S. L., Bowen, A. R., Burns, J., Hiller, C. E., Nightingale, E. J. Reliability and validity of a smartphone app to measure joint range. Am J Phys Med Rehabil. 94 (4), 325-330 (2015).
  25. Scholtes, S. S., Gretchen, Ability to detect change in single leg squat movement patterns following instruction in females with patellofemoral pain using 2D motion analysis methods. Combined Sections Meeting. , APTA. Las Vegas, USA. (2014).
  26. Eltoukhy, M. A., Asfour, S., Thompson, C., Latta, L. Evaluation of the performance of digital video analysis of human motion: dartfish tracking system. IJSER. 3 (3), 1-6 (2012).
  27. Boone, D. C., et al. Reliability of goniometric measurements. Phys Ther. 58 (11), 1355-1360 (1978).
  28. Variability and reliability of joint measurements. Am J Sports Med. Bovens, A. M., van Baak, M. A., Vrencken, J. G., Wijnen, J. A., Verstappen, F. T. 18 (1), 58-63 (1990).

Tags

Медицина выпуск 121 смартфоны анализ походки анализ движения видео сагиттальной плоскости измерения коленные гониометрические измерения физическая терапия кинематика
Видео Анализ движения, используя смартфоны (VIMAS): Пилотное исследование
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Finkbiner, M. J., Gaina, K. M.,More

Finkbiner, M. J., Gaina, K. M., McRandall, M. C., Wolf, M. M., Pardo, V. M., Reid, K., Adams, B., Galen, S. S. Video Movement Analysis Using Smartphones (ViMAS): A Pilot Study. J. Vis. Exp. (121), e54659, doi:10.3791/54659 (2017).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter