Summary
Denne protokollen beskriver en mål metoden for å evaluere bevegelse ytelsen og sensorimotor funksjon av øvre enden på personer med slag og sunn kontroller. En standardisert testprosedyre, tilbys Kinematisk analyse og utfallet variabler for tredimensjonale motion capture-teknologi drikker oppgave.
Abstract
Kinematisk er en kraftig metode for objektiv vurdering av øvre ekstremitetene bevegelser i en tredimensjonal (3D). Tredimensjonale motion capture-teknologi med en Optoelektronisk kamerasystem regnes som gyllen standard for Kinematisk bevegelse analyse og brukes stadig som resultat tiltaket for å evaluere bevegelse ytelse og kvalitet etter en skade eller sykdom involverer øvre ekstremitetene bevegelser. Denne artikkelen beskriver en standardisert protokoll for Kinematisk analyse av drikking oppgave brukt i personer med øvre ekstremitetene impairments etter slag. Drikking oppgaven har nå fatte og løfte en kopp fra en tabell til å ta en drink, plassere koppen tilbake, og flytte hånden tilbake til kanten av bordet. Sittende stilling er standardisert til individuelle kroppsstørrelse og oppgaven er utført i behagelig tempo hastighet og kompenserende bevegelser er ikke begrenset. Hensikten er å holde aktiviteten naturlig og virkelige situasjon å forbedre økologiske gyldigheten av protokollen. En 5-kameraet bevegelse systemet brukes til å samle 3D koordinere posisjoner fra 9 retroreflektive markører på anatomiske landemerker av armen, stammen og ansiktet. En enkel enkelt markør plassering brukes til å sikre muligheten av protokollen i klinisk innstillinger. Skreddersydd Matlab-programvare gir automatisert og rask analyser av bevegelsen data. Timelige kinematikk bevegelse tid, hastighet, topp hastighet, topp hastighet, og glatthet (antall bevegelse enheter) samt romlige kantete kinematikk skulder og albuen felles samt bagasjerommet bevegelser beregnes. Drikking oppgaven er en gyldig vurdering for personer med moderat og mild øvre ekstremitetene verdifall. Konstruksjon, discriminative og samtidige gyldighet sammen med hastighet (følsomhet endre) Kinematisk variablene fra aktiviteten drikking er etablert.
Introduction
Kinematisk analyse beskriver bevegelser av kroppen gjennom rom og tid, inkludert lineære og kantete forskyvninger, fart og akselerasjoner. Optoelektronisk motion capture systemer bruker flere høyhastighets kameraer som sende ut infrarøde signaler å fange refleksjoner fra passiv markører plassert på kroppen eller datasending bevegelse fra aktive merkene som inneholder infrarød emitting diodes. Disse systemene blir betraktet som "gullstandarden' for oppkjøpet av Kinematisk data1. Disse systemene er verdsatt for sine høy nøyaktighet og fleksibilitet i målinger av ulike oppgaver. Kinematisk tiltak har vist seg for å være effektive i å ta mindre endringer i bevegelse ytelse og kvalitet som kan være usett med tradisjonelle klinisk skalerer2,3. Det har blitt foreslått at kinematikk skal brukes for skillet mellom ekte recovery (gjenoppretting av premorbid bevegelse egenskaper) og bruk av kompenserende (alternativ) bevegelsesmønstre under gjennomføringen av en oppgave4, 5.
Øvre ekstremitetene bevegelser kan kvantifiseres end-point kinematikk, vanligvis anskaffet fra en hånd markør, og kantete kinematikk fra ledd og segmenter (dvs., trunk). End-Point kinematikk gir informasjon om baner, hastighet, timelige bevegelse strategier, presisjon, rett linje og glatt, mens kantete kinematikk karakterisere bevegelsesmønstre timelige og romlig felles og segmentet vinkler, Angular fart og interjoint samordning. End-Point kinematikk, som, bevegelse tid, fart og glatthet er effektiv til å fange underskudd og forbedringer i bevegelse ytelse etter slag6,7,8 og kantete kinematikk show om den ledd og kroppen segmenter er optimale for en bestemt aktivitet. Kinematikken fra folk med nedsatt er ofte sammenlignet med bevegelse ytelse i enkeltpersoner uten impairments8,9. Sluttpunktet og kantete kinematikk er korrelert på en måte som en bevegelse utført med effektiv hastighet, glatt, og presisjon krever god bevegelse kontroll, koordinasjon og bruk av effektiv og optimal bevegelsesmønstre. For eksempel, en pasient med strek som beveger seg sakte vanligvis også viser redusert glatthet (økt antall bevegelse enheter), lavere maksimal hastighet, og økt bagasjerommet forskyvning8. På den annen side, kan forbedringer i endepunktet kinematikk, som bevegelsen fart og glatthet skje uavhengig av endringer av kompenserende bevegelse strategier av bagasjerommet og arm10. Det er konstatert at Kinematisk analyse kan gi mer og mer nøyaktig informasjon om hvor oppgaven utføres etter en skade eller sykdom, som igjen er avgjørende for individualisert effektiv behandling til optimal motor utvinning 11. Kinematisk analyse er vanligere i kliniske studier for å beskrive bevegelsene i folk øvre ekstremitetene brukere etter slag8,9, for å evaluere motor utvinning7, 12,13 eller effektiviteten av terapeutisk intervensjon10,14.
Bevegelse oppgaver ofte studerte i strøk er peker og nå, selv om bruken av funksjonelle oppgaver som innlemme manipulering av ekte bruksgjenstander er økende1. Siden kinematikk å nå avhenger av eksperimentelle begrensningene som valg av objekter og målet med oppgaven15, er det viktig å vurdere bevegelser under målrettet og funksjonelle oppgaver som ekte vanskelighetene i individuelle daglige liv gjenspeiles nærmere.
Dermed er målet med denne utredningen å gi en detaljert beskrivelse av en enkel standardisert protokollen som brukes for Kinematisk analyse av målrettet og funksjonelle aktiviteten drikke aktivitet på personer med øvre ekstremitetene impairments i akutte og kroniske stadier etter hjerneslag. Resultater fra valideringen av denne protokollen for personer med moderat og mild slag verdifall skal oppsummeres.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Alle metodene som er beskrevet her har vært en del av studiene som er godkjent av den regionale Ethical Review Board i Göteborg, Sverige (318-04, 225-08).
1. sette opp Motion Capture System
- Montere 4 kamera på veggen omtrent 1,5-3 meter fra området måling på høyden av 1.5-2.5 m fasadeforkledning måling området. Montere et kamera på taket bare over området måling (figur 1). Starte Kamerasystemet.
- Plass L-form kalibrering rammen på bordet på kort linje med kanten av bordet og den lange aksen pekende framover.
Merk: Koordinatsystemet defineres med X-axes regissert frem (peke i sagittal flyet), y sidelengs (i frontal fly) og z regissert oppover (overlegent, vinkelrett på tverrgående). - Åpne 3D sporing og data oppkjøpet programvare (spor Manager), starte kalibrering ved å velge fange | Kalibrere, angi kalibrering 30 s, og klikk OK.
- Flytte tryllestaven i alle retninger hele måling området (75 × 75 × 65 cm) over stol og tabellen for å sikre at alle 5 kameraer fange tryllestaven i så mange retninger som mulig16,17. Etter kalibreringen vise resultatene på skjermen. Godta kalibrering rester under 0,5 mm.
- Har emne, iført en ermeløs topp, sitter i en i en høyde justerbare stol med ryggen mot chair´s tilbake, overarmen i nøytrale adducted posisjon, hånden hvile på bordet og håndleddet langs kanten av bordet. Kontroller at kneet, hoften og albue vinkler er ca 90°.
- Sted retroreflektive passiv markører med dobbel-selvklebende tape på skjelettet landemerker18 på den testede siden (tredje metacarpophalangeal felles), håndleddet (styloid prosessen med ulna), albue (lateral epicondyle), høyre og venstre skulder (midtpartiet av acromion), syn (øvre del av sternum) og panne (hakk mellom øyenbrynene).
- Plass to markører på cup (øvre og nedre kant).
2. prosedyrer for Motion Capture av drikking oppgaven
- Plass hard-plast kopp (diameter på 7 cm, høyde på 9,5 cm) med 100 mL vann 30 cm fra tabellen, utviklet av kroppen. Plasseringen av cup på tabellen velges bevisst å holde aktiviteten ytelsen naturlig og virkelige situasjonen.
- Spør emnet å utføre drikker oppgave i behagelig tempo hastighet ved i) å nå og fatte koppen, ii) løfte koppen fra tabellen mot munnen, iii) tar en drink (en sip), iv) å plassere koppen tilbake på bordet bak en merket linje (30 cm fra kategorien Le kanten), og v) tilbake til utgangsposisjon med hånden på kanten av bordet.
- Kontroller at faget forstår instruksjonene og kan nå koppen komfortabelt med mindre berørt armen uten luter.
- Før hver opptak, sikre at startposisjonen (utgangsposisjon) er riktig, spør emnet å være klar, starte opptaket manuelt og gi verbale instruksjon "kan du nå."
- Når emnet er ferdig oppgaven, stoppe innspillingen manuelt.
- Spille fem forsøk med kort pause mellom hvert forsøk (ca 30 s), starter med mindre berørt arm.
- Sjekk at datainnsamling har vært vellykket (95-100% dataene for hver identifisert indikator).
Merk: Markøren dataene overføres automatisk i sanntid til den oppkjøp programvaren (spor Manager). En forhåndsdefinert automatisk markør identifikasjon (AIM) modell brukes for automatisk identifikasjon av markører. - Når ufullstendige data oppdages, utføre ekstra studier etter identifisere problemet og justere de sittende eller markør posisjonene for å sikre fullstendig synlighet på markørene for å få minst 3 vellykkede forsøk.
Merk: Mulige problemer som kan oppstå er at merkene faller av, eller de er okkludert fra kameraene visningsvinkel, som resulterer i ufullstendige data. Men produserer kameraet og markør satt opp, som brukes i denne protokollen, data forlis på grunn av hull bare i sjeldne tilfeller. Totalt tar motion capture økten ca 10-15 minutter å fullføre.
3. dataanalyse
- Overføre innspilte data fra spor Manager direkte i Matlab ved fil | Eksportere | Direkte i Matlab.
- Bruke Matlab-kommandoen ved ledeteksten: (>> arbeidsområde) å se Matlab variabler.
NOTE Nøkkelen Matlab variabler som inneholder dataene som brukes i instruksjonene og skape analysen er:
QTMmeasurements.Frames - antall rammer fanget
QTMmeasurements.FrameRate - antall rammer fanget per sekund (240)
QTMmeasurements.Trajectories.Labeled.Count - antall etiketter (10)
QTMmeasurements.Trajectories.Labeled.Labels - etiketter som definert i spor Manager
QTMmeasurements.Trajectories.Labeled.Data - måling av data i et 3D utvalg av 10 x 3 x antall rammer, der hvert bilde og hver etikett 3 koordinatene er registrert - I Matlab filtrere x, y, z-verdier bruker (smør) og (filtfilt) instruksjoner med en 6 Hz andre-ordens Butterworth filtrere i både fremover og reversere retninger, gi en null-phase forvrengningen og tilbake-order filtrering.
Merk: eksempel
[b en] = smør (2, 6/240/2); % Cutoff frekvens 6Hz og med hensyn til ½ samplingsfrekvens
xfiltered = filtfilt (b, a, QTMmeasurements.Trajectories.Labeled(1,1,:)); - Opprett et program bruke x, y, z-verdier for hver ramme utvalget og hver etikett til å beregne Kinematisk variablene som tangentiell hastighet av hånd og felles vinkler i Matlab. Kinematisk variablene vises i tabell 2.
- Opprett et program for å bryte en rekke eksempler i 5 logiske faser i Matlab: nå, videresende transport, drikke, tilbake transport og tilbake hånden til den første posisjonen (figur 2). Definisjoner for starten og slutten av hver fase er viste i detalj i tabell 1.
- I Matlab bruk (tomt) instruksjonen for å opprette tomter posisjoner, fart, ledd vinkler og vinkel vinkel diagrammer.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Protokollen beskrevet i denne artikkelen er utlignet til personer med slag og sunn kontroller2,6,8,19,20,21. Totalt er Kinematisk data fra 111 personer med slag og 55 sunn kontroller analysert i forskjellige studier. Øvre ekstremitetene verdifall etter slag ble definert som moderat (FMA-UE score 32-57) eller mild (FMA-UE score 58-66)8,22,23,24. I sunn kontroller, ble ikke funnet ingen betydelige forskjeller mellom den dominerende og ikke-dominante arm unntatt topp hastigheten og derfor ikke-dominante armen var valgt for sammenligning 2,8. Fleste data var samlet i en stor langsgående kohort studie, hjerneslag Arm langsgående studiet ved Universitetet i Gøteborg (SALGOT), som inkluderer en ikke-valgte prøve 122 individer med slag og innebærer vurderinger på 3 dager post hjerneslag og oppfølging på 10 dager, 4 uker, 3, 6 og 12 måneder25.
Oppsummert viser våre resultater at protokollen er mulig i klinisk innstillinger siden et stort antall pasienter ble testet så tidlig som 3 dager etter slaget ved akutte sykehus neurovascular enheten. Muligheten ble også påvist av det faktum at to erfarne fysioterapeuter klarte å kalibrere og bruker motion capture systemet på daglig basis uten noen større tekniske problemer (ingen støtte fra leverandørene var nødvendig i 3 år av data samling). Datakvaliteten var bra og pre-programmert automatisk prosedyrer for analyser kan generelt brukes. Bare i noen innspillinger, ble fasene ikke oppdaget riktig, ofte på grunn av den ekstra bevegelser i begynnelsen/slutten av bevegelse eller når hastigheten på bevegelsen var ekstremt lav hos pasienter med mer alvorlige impairments. I disse tilfellene, ble de ekstra studier ofte brukt etter en manuell inspeksjon av de plottede dataene. Testprotokollen vist en god konsistens i test-retest i friske individer og gitt klare og nøyaktige resultater19.
Bevegelsene i hver fase av aktiviteten drikking og for hele aktiviteten er tregere (tabell 3) hos personer med strek, selv om den relative tiden tilbringer i hver fase ligner kontroller21. På samme måte er både tangentiell og hastigheter lavere hos mennesker med strek i forhold til sunn kontroller (tabell 3). Topp hastigheten skjedde ca på 38% av totalen nå tid i strøk og en 46% i kontroller, som betyr at den retardasjon fasen ble forlenget i slag. Dette indikerer at personer med slag må stole mer på tilbakemeldingen drevet bevegelse kontroll i andre halvdel av nå.
Hastighet profilene i mennesker med strek er segmentert og vise flere topper, noe som gjenspeiles i det høye antallet bevegelse enheter (NMU). Middelverdien for NMU er betydelig større i personer med takts sammenlignet med kontrollene. Personer med strek når koppen med en mer flexed albue (mindre albue forlengelse) og skulderen mer bortført mens drikker forhold til sunn deltakerne, som gjenspeiler den kompenserende bevegelsesmønster i strøk. Selv om glasset var plassert innenfor arm rekkevidde, personer med slag lene fremover (bagasjerommet forskyvning) ca 8 cm i forhold til 3 cm i kontroller ved utføring av aktiviteten drikking. Redusert interjoint koordinering mellom skulder og albuen felles i å nå ble kun observert i personer med høyere grad av svekkelse (moderat slag) sammenlignet med kontrollene. De eksakte verdiene for kinematikk og omfanget av effekt størrelser for alle grupper vises i tabell 3.
Analyse av begrepsvaliditet Kinematisk variabler fra drikking oppgave viste at bevegelser etter slag kan beskrives med to viktige faktorer, end-point kinematikk og kinematikk beskrive vinkelbevegelse mønstre8. Til sammen forklarte fem tiltak (bevegelse tid topp hastighet bevegelse antall, topp vinkelhastighet albueleddet og bagasjerommet forskyvning) 86% av varians i Kinematisk data8. Disse resultatene er i tråd med samtidige gyldigheten analyser, i hvilke tre Kinematisk variabler, bevegelse tid (MT), bevegelse glatthet (NMU) og bagasjerommet forskyvning (TD), sammen forklart 67% av totalt avvik score til kliniske vurderinger som vurdert med handlingen forskning Arm teste20. Discriminative gyldigheten mellom grupper med mild og moderat arm verdifall etter hjerneslag og kontroller var bra for fleste kinematikk, men de største effekten størrelsene ble bemerket glatthet, total bevegelse tid, topp vinkelhastighet av albuen (bane) og bagasjerommet forskyvning (tabell 3)8. Skulder bortføring under drikke er også discriminative mellom moderate og mildt slag. I tillegg har de samme fire Kinematisk variablene: MT, NMU, bane og TD bevist for å være effektive i å oppdage reell kliniske forbedring de første 3 månedene etter slag6. Dermed kan det konkluderes at disse fire Kinematisk variabler (MT, NMU, bane, TD) er pålitelig, gyldig og følsomme for endringer (responsive) for vurdering av øvre ekstremitetene funksjon og aktivitet etter slag.
Figur 1: 5-kameraet bevegelse fange Systemkonfigurasjon drikke oppgave. Fra hvert kamera, infrarøde lysblink nå retro-reflekterende markører og reprodusere 2D plasseringen av markøren i kameraer image sensor med høy romlig oppløsning og nøyaktighet i sanntid. 3D-koordinatene for markøren opprettes når to kameraer ser den samme markøren fra to forskjellige vinkler. Fire kameraer er montert på veggene rundt testing området vender litt nedover i ca 2 m avstand og ett kamera monteres vender ned fra taket over området måling. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.
Figur 2: representant hastighet profiler for en sunn kontroll (A) og en person med moderat slag verdifall (B). Faser av aktiviteten drikking vises. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.
| Navn | Start | Oppdaget av | Slutten | Oppdaget av |
| Nå (inkluderer fatte) |
Hånd bevegelse begynner | Hånden markøren hastigheten overstiger 2% av peak hastigheten (søkte bakover fra peak hastighet); Hvis denne verdien er høyere enn 20mm/s spores starten tilbake til et punkt der hastigheten ikke er mindre eller lik 20 mm/s | Hånd begynner å bevege seg mot munnen med glass | Hastigheten av glasset overstiger 15 mm/s |
| Fremover transport (glass til munnen) |
Hånd begynner å bevege seg mot munnen med glass | Hastigheten av glasset overstiger 15 mm/s | Drikker begynner | Avstanden mellom ansikt og glass markøren er under 15% av steady state * under drikke |
| Drikking | Drikker begynner | Avstanden mellom ansikt og glass markøren er under 15% av steady state under drikke | Drikker ender | Avstanden mellom ansikt og glass markøren overstiger 15% av steady state under drikke |
| Tilbake transport (glass tabellen, inneholder versjon av forståelse) | Hånd begynner å flytte til sett glasset tilbake til tabell | Avstanden mellom ansikt og glass markøren overstiger 15% av steady state under drikke | Utgivelser glasset og begynner å gå tilbake til utgangsposisjon | Hastigheten av glasset under 10 mm/s |
| Tilbake (hånden tilbake til utgangsposisjonen) |
Utgivelser glasset og begynner å gå tilbake til utgangsposisjon | Hastigheten av glasset under 10 mm/s | Hånd hviler i første posisjon | Hånden markøren hastighet tilbake til 2% av peak hastigheten |
| * Steady state i drikking fase angir en gjennomsnitt verdi på 100 rammene rundt korteste avstand mellom ansikt og glass markøren | ||||
Tabell 1: Fase definisjoner for starten og slutten av hver fase av drikking oppgaven.
| Variabel | Spesifikasjon |
| End-Point kinematikk | Beregnet fra hånden markøren |
| Bevegelse tid, s | Beregnet for hver fase og som total bevegelse for hele aktiviteten; definisjoner for start og stopp er gitt i tabell 1 |
| Topp tangentiell hastighet, mm/s | Beregnet for nå fasen kombinerer både arm og bagasjerommet bevegelse |
| Tid å topp hånd hastighet, s % | Absolutte og relative verdier for å nå characteraizes bevegelsen strategi (akselerasjon og deselerasjon tid) |
| Tid til første hastighet toppen, s % | Absolutte og relative verdier for nå, characteraizes den første bevegelse innsatsen |
| Antall bevegelse enheter, n | Beregnet for å nå frem transport, tilbake transport og retur fase. En bevegelse enhet er definert som en forskjell mellom en lokal minimum og neste maksimal hastighet verdi som overskrider amplituden grensen på 20 mm/s, og tiden mellom to etterfølgende toppene må være minst 150 ms. minimumsverdien for drikking aktiviteten er 4 , minst én enhet per bevegelse fase. Disse toppene gjenspeiler repeterende akselerasjon og deselerasjon under nå og tilsvarer bevegelsen glatthet og effektivitet. |
| Kantete kinematikk, grader | Beregnet for skulder og albuen felles |
| Albue forlengelse | Minimum vinkel vinkel refleksjoner oppdaget i nå fase, bestemmes av vinkelen mellom vektorer albuen og håndleddet markører og albuen og skulder markører |
| Skulder bortføring | Maksimal vinkel i frontal fly oppdaget under nå og drikke fasen. bestemmes av vinkelen mellom vektorer med skulder og albue markører og loddrett vektoren fra skulder markøren mot hoften |
| Skulder refleksjoner | Maksimal vinkel på sagittal planet oppdaget under nå og drikker, henholdsvis; bestemmes av vinkelen mellom vektorer med skulder og albue markører og loddrett vektoren fra skulder markøren mot hoften |
| Topp vinkelhastighet av albuen felles, grader/s | Topp hastighet albue utvidelsen oppdaget under nå fase |
| Interjoint koordinering, r | Timelige kryss-korrelasjon av null tidsforsinkelsen mellom skulder strekking og albuen utvidelsen i nå fasen. En Pearson korrelasjonskoeffisient nærmere 1 angir sterkere korrelasjon og angir at felles bevegelse av de to leddene er stramt forente. |
| Bagasjerommet forskyvning, mm | Maksimal forskyvning av thorax markøren fra den opprinnelige plasseringen under hele drikking aktiviteten |
Tabell 2: Definisjoner av Kinematisk variablene brukes i studier presentert i representant resultater.
| Kinematisk variabler, mener (SD) | Sunn | Hjerneslag | Effekten størrelse (sunn vs slag) | Mild hjerneslag |
Effekten størrelse (sunn vs mild slag) |
Moderat strek | Effekten størrelse (mild slag vs moderat slag) |
| End-Point kinematikk | |||||||
| Total bevegelse tid, s | 6,49 (0.83) | 11.4 (3.1) | 0.54* | 9,30 (1.68) | 0.46* | 13.3 (2.9) | 0.44* |
| Antall bevegelse enheter (glatt), n | 2.3 (0,3) | 8.4 (4.2) | 0.54* | 5.4 (2.1) | 0.42* | 11.1 (3,6) | 0.50* |
| Topp hastighet i rekkevidde, mm/s | 616 (93.8) | 431 (82.7) | 0.54* | 471 (87.7) | 0.37* | 395 (62,0) | 0.22* |
| Topp vinkelhastighet albue i rekkevidde, ° /s | 121.8 (25.3) | 64.9 (20.5) | 0.62* | 78.0 (19,3) | 0.57* | 53.3 (13,6) | 0.38* |
| Tid å topp hastighet i rekkevidde, % | 46.0 (6,9) | 38.4 (8.6) | 0.20* | 39.5 (8.7) | 0.15* | 37,5 (8,8) | 0,01 |
| Tid til første topp i rekkevidde, % | 42,5 (6,9) | 27,1 (12.2) | 0.39* | 33.0 (9,9) | 0.25* | 21.8 (11,9) | 0.22* |
| Kantete felles kinematikk | |||||||
| Albue-filtypen i nå å forstå, grad | 53.5 (7.8) | 64,1 (11.5) | 0.24* | 60.5 (10.4) | 0,13 | 67.2 (11,9) | 0.09 |
| Skulder bortføring i å drikke, grad | 30,1 (10.1) | 47.6 (14,9) | 0.33* | 37,2 (5.3) | 0.07 | 57.1 (14.5) | 0.47* |
| Bagasjerommet forskyvning, mm | 26,7 (16,8) | 77.2 (48.6) | 0.34* | 50,1 (22,9) | 0.26* | 101.7 (53,4) | 0.30* |
| Interjoint koordinering, Pearson r | 0,96 (0,02) | 0,82 (0,35) | 0,08 | 0,95 (0,02) | 0,03 | 0.69 (0.46) | 0.14 |
| * p < 0,05; Effekten størrelse statistikken beregnes som eta kvadrat, η2 | |||||||
Tabell 3: Kinematisk variabler for personer med slag, for undergrupper av moderat og mild øvre ekstremitetene verdifall sammen med sunn kontroller. Effekten størrelser for diskriminering mellom grupper over 0,4 (stor effekt) merkes fet.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Protokollen kan med hell brukes å kvantifisere bevegelse ytelse og kvalitet i personer med moderat og mild øvre ekstremitetene sensorimotor impairments i alle stadier etter hjerneslag. Muligheten for denne protokollen har vært vist i en klinisk setting så tidlig som 3 dager legge strek, og viste at systemet kan brukes av utdannet helsearbeider uten bestemte tekniske kvalifikasjoner. Teknisk ekspertise er imidlertid nødvendig å skape og utvikle et program for dataanalyse. Dette aspektet, øvre ekstremitetene motion capture-teknologi er forskjellig fra gait analyse, som ferdige analyse programmer vanligvis direkte leveres av produsentene. I hverdagen, kan armer og hender brukes i mange annerledes verv innvolvere manipulasjon og samhandling med annet objekt i ulike størrelser, steder og affordances. Dette gjør hvert oppsett unike. Videre, ulike mål og begrensninger av oppgaven vil også påvirke Kinematisk utfallet, siden kinematikken er svært oppgave-spesifikke. I fremtiden, bør mer innsats gjøres å opprette en standardisert protokoll for Kinematisk analyse av grunnleggende oppgaver, som å drikke, spise, tar hånd til munn og bimanual objekt manipulasjon, som ville tillate en bedre sammenligning av resultatene mellom forskjellige studier.
Basert på våre tidlige erfaringer, med en 3-kamera systemet der problemet med segmentations og hull ble observert, kan det bli foreslått at et 5-kamera system som gjør forskjellige posisjoner for kameraer (og en over måling området) er optimal for øvre ekstremitetene analysen. For en klinisk mulig måling kan oppsett, et enkelt oppsett med begrenset antall markører og forenklet analyse, som beskrevet i denne protokollen være orde. Når vurderingen av bevegelsen ytelse og kvalitet mål å følge pasienter utvinning, forutsigelse av fremtidige utfall, Velg optimal behandlingstilbud, eller evaluere hvor effektiv behandling og rehabilitering intervensjoner, en enkel, lett å bruke metoden ville være nok. På den annen side, ville en mer omfattende biomekaniske analyse ved hjelp av cluster-baserte markører være nødvendig for mer detaljert modellering, spesielt når aksial felles rotasjoner og skulder komplekse er av interesse.
Økt klinisk bruk Kinematisk analyse er fremmet av mange undersøkelser i området i Nevrologi og hjerneslag rehabilitering. Objektive og gyldig metoder for evaluering av motorikk under naturlige aktiviteter og oppgaver er høy interesse blant leger og forskere. En fersk konsensus papir at Kinematisk tiltak i fremtidige slag studier sammen med klinisk vurderinger å skille mellom ekte utvinning og kompensasjon11. Utfordringer blir om å fastslå et sett Kinematisk resultater og oppgaver for inkludering i prøvelser og å oppmuntre bredere samarbeid mellom etterforskerne å nå konsensus11. Gjeldende 3D motion capture protokollen med publiserte validering studier av denne protokollen kan være et skritt i riktig retning.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Forfatterne ikke avsløre.
Acknowledgments
Spesiell takk til Bo Johnels, Nasser Hosseini, Roy Tranberg og Patrik Almström hjelpen initiering av dette prosjektet. Forskningsdata presenteres i denne protokollen var samlet på Sahlgrenska Universitetssykehuset.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 5 camera optoelectronic ProReflex Motion capture system (MCU 240 Hz) | Qualisys AB, Gthenburg, Sweden | N/A | Movement analysis system with passive retroreflective markers |
| Markers | Qualisys AB, Gthenburg, Sweden | N/A | Retroleflective passive circular markers, diameter of 12 mm |
| Calibration frame and wand | Qualisys AB, Gthenburg, Sweden | N/A | L-shape calibration frame (defines the origin and orientation of the coordinate system); T-shape wand (300 mm) |
| Qualisys Track Manager | Qualisys AB, Gthenburg, Sweden | N/A | 3D Tracking software |
| Matlab | Mathworks, Inc, Natick, Ca | N/A | Data analysis software |
References
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Qualisys. Qualisys Track Manager user manual. , Qualisys Medical AB. Gothenburg. (2008).
- Alt Murphy, M., Banina, M. C., Levin, M. F. Perceptuo-motor planning during functional reaching after stroke. Exp Brain Res. , (2017).
- Sint Jan, S. V. Color atlas of skeletal landmark definitions : guidelines for reproducible manual and virtual palpations. , Churchill Livingstone. (2007).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Alt Murphy, M., et al. SALGOT - Stroke Arm Longitudinal study at the University of Gothenburg, prospective cohort study protocol. BMC Neurol. 11, 56 (2011).
