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Behavior

Rodents में पूर्व नैदानिक अध्ययन के लिए 3 डी काइनेमैटिक गैट विश्लेषण

Published: August 3, 2019 doi: 10.3791/59612
Automatic Translation
1, 1,2
1Department of Neurobiology and Behavior, Stony Brook University, 2Department of Physical Therapy, Stony Brook University

Summary

यहाँ प्रस्तुत एक प्रोटोकॉल को इकट्ठा करने और पूर्व नैदानिक अध्ययन के लिए कृन्तकों में चतुष्पादीय चलन के तीन आयामी शुद्ध गति का विश्लेषण है.

Abstract

त्रि-आयामी (3डी) शुद्ध गति विश्लेषण प्रणालियों की उपयोगिता कृन्तकों में सीमित है। इस अपर्याप्तता के लिए कारण का एक हिस्सा जटिल एल्गोरिदम और गणितीय मॉडलिंग है कि 3 डी डेटा संग्रह और विश्लेषण प्रक्रियाओं के साथ का उपयोग है. यह काम एक छह कैमरा गति पर कब्जा प्रणाली का उपयोग कर स्वस्थ और neurotraumatic चूहों में ट्रेडमिल चलन के दौरान 3 डी शुद्ध गति चाल विश्लेषण के लिए एक सरल, उपयोगकर्ता के अनुकूल, कदम दर कदम विस्तृत पद्धति प्रदान करता है. इसके अलावा प्रदान की गई 1) एक प्रयोगात्मक सेट अप में प्रणाली के अंशांकन के लिए अनुकूलित चौपाया चलन, 2) वयस्क चूहों में ट्रेडमिल चलन के लिए डेटा संग्रह सभी चार अंगों पर तैनात मार्करों का उपयोग कर, 3) वीडियो ट्रैकिंग के लिए उपलब्ध विकल्प और प्रसंस्करण, और 4) बुनियादी 3 डी शुद्ध गतिक डेटा उत्पादन और दृश्य और अंतर्निहित डेटा संग्रह सॉफ्टवेयर का उपयोग कर डेटा की परिमाणीकरण. अंत में, यह सुझाव दिया है कि इस गति पर कब्जा प्रणाली की उपयोगिता से पहले और neurotrauma के बाद मोटर व्यवहार की एक किस्म का अध्ययन करने के लिए विस्तार किया.

Introduction

कृन्तकों में, स्नायविक विकारों के बाद फोरलिम्ब और हिंडिम्ब लोकोमोटर घाटे का आकलन आमतौर पर व्यक्तिपरक स्कोरिंग सिस्टम1का उपयोग करके किया जाता है। स्वचालित प्रणाली2,3,4,5 चाल विश्लेषण के लिए अपनाया गया है, लेकिन नुकसान से पीड़ित हैं, क्योंकि प्राथमिक परिणाम पदचिह्न विश्लेषण पर आधारित हैं और महत्वपूर्ण पर कब्जा करने में विफल खंडीय और संयुक्त शुद्ध गतिक चर जो अन्यथा अंग संचलन2की वास्तविक शुद्ध गति विज्ञान प्रकट कर सकते हैं . चूंकि अधिकांश चाल पैरामीटर सहसंबद्ध हैं, इसलिए चूहों द्वारा अपनाए गए मुआवजे को पूरी तरह से मोटर घाटे का आकलन करने के लिए चाल मानकों का एक संग्रह समझने की आवश्यकता है।

पिछले दशक में, कई 3 डी गति विश्लेषण प्रणाली6 मनुष्यों में जैव चिकित्सा अनुसंधान के लिए विकसित किया गया है. ये प्रणालियां सफल रही हैं और स्वस्थ मानव प्रदेाों में गति में कमी को दूर करने के साथ ही चलने की शुद्ध गति से बदली हुईंहैं. कृन्तकों में, वर्तमान में उपलब्ध 3 डी शुद्ध गति प्रणालियों आंदोलन व्यवहार के लिए जटिल एल्गोरिदम और मॉडलिंग को अपनाने और परिष्कृत डेटा विश्लेषण तकनीक8,9,10,11 का उपयोग , जो अंततः उनकी बहुमुखी प्रतिभा को सीमित. इसके अलावा, सबसे 3 डी गति पर कब्जा प्रणाली के साथ डेटा एकत्र करने के लिए इस्तेमाल किया तरीकों पर्याप्त रूप से साहित्य में समझाया नहीं कर रहे हैं. डेटा संग्रह और विश्लेषण प्रक्रियाओं, सीमाओं, और प्रभावी ढंग से प्रणाली का उपयोग करने में शामिल तकनीकों पर विवरण की कमी कर रहे हैं.

नतीजतन, शोधकर्ताओं के बीच आम धारणाओं में से एक यह है कि 3 डी गति पर नज़र रखने शुद्ध मूल्यांकन बल्कि प्रयास और समय लेने वाली प्रक्रियाओं है कि तकनीकी विशेषज्ञता और विस्तृत डेटा विश्लेषण की जरूरत है. इस काम का उद्देश्य डेटा संग्रह और विश्लेषण प्रोटोकॉल को तोड़ना और चरण-दर-चरण प्रक्रिया के माध्यम से पद्धति का वर्णन करना है ताकि यह उद्देश्य, आसानी से सीखना हो, और व्यवस्थित रूप से संपर्क किया जा सके। आज, तंत्रिका संबंधी चोटों और पूर्व नैदानिक अध्ययन ों में हस्तक्षेप के बाद एक अधिक व्यापक और व्यवस्थित तरीके से कार्यात्मक मोटर व्यवहार का आकलन करने पर एक उभरते जोर है।

चतुष्पादीय चलन के दायरे में, यहाँ प्रस्तुत एक 3 डी गति ट्रैकिंग प्रणाली है कि इस तरह के शरीर की मुद्रा के रूप में अतिरिक्त जानकारी प्रदान कर सकते हैं का उपयोग है, शरीर अक्षों के संबंध में पंजा रोटेशन, जोड़ों के अंतर संबंध, और अधिक सटीक जानकारी समन्वय के बारे में, सभी जबकि समवर्ती सभी विमानों से पूरे जानवर visualizing. यह, बारी में, कई परिणामों के माध्यम से स्वस्थ और घायल चूहों के बीच मोटर व्यवहार में महत्वपूर्ण मतभेद प्रकट कर सकते हैं. एक अधिक परिष्कृत शुद्ध गतिक विश्लेषण है कि सही और उद्देश्य है के साथ, एक हस्तक्षेप के गलत infering प्रभाव का खतरा कम से कम है. इस गति पर कब्जा सॉफ्टवेयर से उत्पन्न डेटा आंदोलन की गुणवत्ता के लिए कल्पना फ्रेम द्वारा फ्रेम है और स्वचालित रूप से ट्रैक किया जा सकता है, और डेटा संग्रह या परिमाणीकरण किसी भी अतिरिक्त एल्गोरिदम या मॉडलिंग की आवश्यकता नहीं है. इस कार्य का उद्देश्य स्वस्थ और रीढ़ की हड्डी में घायल चूहों में ट्रेडमिल चलन के दौरान डेटा संग्रह और 3 डी चाल शुद्ध गति विज्ञान के विश्लेषण में शामिल विधि संबंधी विवरण और विचार प्रदान करना है। इस प्रोटोकॉल पूर्व नैदानिक शोधकर्ताओं जो प्रयोगों में न्यूरोलॉजिकल चूहे मॉडल का उपयोग द्वारा उपयोग के लिए करना है.

Protocol

यह अध्ययन प्रयोगशाला पशुओं की देखभाल और उपयोग के लिए राष्ट्रीय स्वास्थ्य गाइड संस्थान ों की सिफारिशों के अनुसार किया गया था। इस प्रोटोकॉल को स्टोनी ब्रूक विश्वविद्यालय के कुलपति पशु अनुसंधान समिति ने मंजूरी दे दी है।

1. गति पर कब्जा प्रणाली का सेट अप

  1. स्थापित
  2. दीवार पर छह कैमरों माउंट (या तिपाई) पतले समायोज्य गियर सिर का उपयोग कर. ट्रेडमिल के प्रत्येक पक्ष पर ऊपर तीन कैमरों की स्थिति, प्रत्येक कैमरा के साथ क्षितिज के नीचे 20 डिग्री-45 डिग्री angled, लगभग 2.0 मीटर ट्रेडमिल से दूर और लगभग 0.5 मीटर मार्करों की अधिकतम कवरेज के लिए आसन्न कैमरों से दूर (चित्र 1).
    1. retroreflective मार्करों के दृश्य के लिए एक अंगूठी प्रकाश के साथ प्रत्येक कैमरे से लैस.
  3. गति कैप्चर सिस्टम प्रारंभ करें.
    1. परियोजना के तहत | विशिष्टता,प्रयोग के लिए वांछित मार्करों को परिभाषित.
      नोट: प्रदर्शन प्रयोजनों के लिए, कुल 22 मार्करों दोनों forelimbs और hindlimbs (11 प्रत्येक पक्ष पर मार्करों) द्विपक्षीय चतुर्पाद चलन का आकलन करने के लिए प्रयोग किया जाता है. वैकल्पिक रूप से, विशिष्ट मार्कर आईडी विकल्प के साथ सेट आयात मार्कर सॉफ्टवेयर के भीतर पूर्व निर्धारित गणना के लिए अनुमति देता है.

2. गति पर कब्जा प्रणाली के अंशांकन

  1. अंशांकन वीडियो कैप्चर करना
    1. एल के आकार का अंशांकन फ्रेम प्लेस (बाद में "एल फ्रेम" के रूप में संदर्भित) ट्रेडमिल पर orthogonally, चूहे चलने की दिशा में इशारा करते हुए एल फ्रेम के लंबे पैर के साथ (चित्र 2) .
    2. गति पर कब्जा सॉफ्टवेयर खोलें और अंशांकन वीडियो पर कब्जा करने के लिए रिकॉर्ड का चयन करें।
    3. त्रिशूल के आकार के अंशांकन फ्रेम ले जाएँ (बाद में अंतरिक्ष में ट्रेडमिल क्षेत्र भर में "wand") के रूप में इतनी के रूप में सभी क्षेत्रों है कि चूहे में चल रहा होगा कवर करने के लिए भेजा.
      नोट: एल फ्रेम चार मार्करों है कि वैश्विक समन्वय प्रणाली की स्थापना और छड़ी तीन मार्करों कि चूहे के 3 डी चलने अंतरिक्ष जांचना होगा शामिल हैं.
    4. पर्याप्त छड़ी डेटा अंक सुनिश्चित करने के लिए फुटेज के 1 मिनट की एक न्यूनतम रिकॉर्ड 120 फ्रेम /
    5. वीडियो को 3D अंशांकन फ़ाइलों के रूप में सहेजें.
  2. एल-फ्रेम ट्रैकिंग
    1. कैमरा समूह पर राइट क्लिक करें और 3 D ट्रैकिंगका चयन करें. ड्रॉप-डाउन विंडो के अंतर्गत, 3D अंशांकन वीडियोका चयन करें, फिर सभी अंशांकनकैमरे.
    2. निश्चित बिंदु समारोह का उपयोग करना, छह अंशांकन वीडियो में से प्रत्येक पर एल फ्रेम मूल, एल फ्रेम कम, एल फ्रेम मध्य, और एल फ्रेम लंबे ट्रैक. सभी बिंदुओं को परिभाषित करें और स्वचालित रूप से खोजें बटन का चयन करें।
      नोट: एल फ्रेम स्थिति पूरे प्रयोग के दौरान ट्रेडमिल के सापेक्ष संगत रहना चाहिए समन्वय प्रणाली स्थानांतरण को रोकने के लिए.
  3. वांड ट्रैकिंग
    1. कैमरा समूह पर राइट-क्लिक करें और स्वचालित 3D-Wand ट्रैकिंगका चयन करें।
    2. कैमरा चयन में सभी कैमरों का चयन करें. विंडो के निचले दाएँ पर, विकल्पका चयन करें, L फ़्रेम का पता लगाएँका चयन करें और ट्रैकिंग प्रारंभ करेंका चयन करें.
    3. स्वचालित ट्रैकिंग के बाद, सभी छह कैमरों के लिए वांड शॉर्ट, वांड मिड और वांड लांग मार्कर असाइन करें का चयन करें।
    4. 3D ट्रैकिंग विंडो पर, अपरिष्कृत डेटामें निर्यात करें का चयन करें, फिर ट्रैकिंग सहेजने के लिए मौजूदा wand डेटा अधिलेखित करें विकल्प चुनें.
    5. सबसे सटीक डेटा को सहेजने के लिए अंतिम चरण के बाद प्रकट होता है जो विंडो में हाँ का चयन करें।
      नोट: इस नई ट्रैकिंग बाईं साइडबार में स्वचालित ट्रैकिंग टैब के तहत ट्रैकिंग के रूप में सहेजा जाएगा. सहेजी गई ट्रैकिंग को बाद में एक्सेस और संपादित किया जा सकता है.
  4. अंशांकन की गणना कर रहा है
    1. कैमरा अंशांकन समूहों पर राइट-क्लिक करें और नया wand अंशांकन समूहका चयन करें।
    2. सभी कैमरों का चयन करें और ठीक का चयन करते समय Ctrl (नियंत्रण) कुंजी दबाए रखें.
    3. छड़ी की लंबाई को 100.00 मिमी, एल-फ्रेम फ्लोर ऑफसेट से 7.00 मिमी, आउटली-डिटेक्शन के लिए 4 को पुनरावृत्तियां बदलें, और छड़ी लंबाई-विचलन को 0.300 करने की अनुमति दी।
    4. कैमरा परिवर्तित करें जो छड़ी विकल्प में 4 के लिए दिखाई देना चाहिए, और निम्न चालू करें: पक्ष अनुपात ठीक करें, विषम पैरामीटर ठीक करें, और मुख्य बिंदु (तालिका 1) को ठीक करें।
      नोट: इन सेटिंग्स प्रयोगात्मक इस सेट अप के लिए इष्टतम होना करने के लिए निर्धारित किया गया था।
    5. छड़ी लंबाई के मानक विचलन के साथ अंशांकन ों को 3 मिमी से कम और 0.004 से कम के अवशिष्ट मूल्य के साथ स्वीकार करें।
      नोट: यदि कैमरे या संबद्ध उपकरण इस बिंदु से परे ले जाया जाता है, एक प्रणाली recalibrate करने के लिए आवश्यक हो जाएगा.

3. प्रशिक्षण और ट्रेडमिल चलन के लिए पशु की तैयारी

  1. ट्रेडमिल चलन के लिए प्रशिक्षण चूहों
    1. एक प्रशिक्षण सत्र12से पहले 5 मिनट के लिए ट्रेडमिल के लिए चूहों acclimateize .
    2. चूहों को प्रशिक्षित करें जो अपने अंगों पर 13 सेमी/सेव के लिए 1 सप्ताह के लिए 15 मिनट/सत्र पर पूरे वजन के साथ चलें। सभी चूहों को प्रशिक्षित करें जब तक कि वे ट्रेडमिल12पर लगातार चलने (न्यूनतम 10 निरंतर चरणों) में सक्षम न हो ।
    3. प्रत्येक चूहे के लिए दिन के एक ही समय के आसपास पूरा प्रशिक्षण सत्र.
  2. डेटा संग्रह से पहले, चूहे को एक ऊष्मायन कक्ष में रखकर एनेस्थेटाइज करें।
    1. Isoflurane गैस उद्धार (1.0%-2.5%) और लगभग 5 मिनट के लिए ऑक्सीजन के 0.4 एल संज्ञाहरण की गहराई के लिए जाँच करने के लिए चूहे के पैर चुटकी.
    2. आगे बढ़ें जब चूहा पंजा चुटकी (नकारात्मक पंजा वापसी पलटा) का जवाब नहीं देता है।
  3. उन क्षेत्रों में चूहे को शेव करें जहां मार्कर ट्रैकिंग के साथ हस्तक्षेप करने से फर से बचने के लिए मार्कर रखे जाएंगे (चित्र 1)।
    1. बोनी मील का पत्थर के लिए त्वचा Palpate मार्करों जगह है. कोहनी और घुटने के लिए जोड़ों के लिए पेन मार्कर का प्रयोग करें (चित्र 3)।
      नोट: retroreflective मार्करों प्लास्टिक गोलार्द्धों प्रतिचिंतक टेप के साथ कवर व्यास में 0.5 सेमी हैं।
    2. डेटा संग्रह से पहले बोनी लैंडमार्क पर वांछित के रूप में मार्कर रखें (चित्र 3)।
      नोट: स्वस्थ, गैर-न्यूरोट्रॉमेटिक चूहों में, डिस्टल जोड़ों पर रखे गए रेट्रोरिन्यूरिटिव मार्कर अक्सर चूहों द्वारा हटा दिए जाते हैं। प्रदर्शन प्रयोजनों के लिए, retroreflective मार्करों समीपस्थ बोनी स्थलों पर रखा जाता है (iliac शिखर, कूल्हे, आगे के लिए hindlimbs के लिए घुटने संयुक्त, कंधे और कोहनी जोड़ों forelimb के लिए), और कलम मार्करों अधिक दूर स्थलों के लिए उपयोग किया जाता है. हमारे हाथों में, यह के बीच और चूहों के भीतर reproduible परिणाम प्राप्त हुआ है (अप्रकाशित डेटा).

4. मोशन कैप्चर

  1. परीक्षण रिकॉर्ड करने के लिए गति कैप्चर सॉफ़्टवेयर के शीर्ष पट्टी पर लाल कैमरा बटन का चयन करें. कंप्यूटर पर बचत स्थान निर्दिष्ट करें और 120 फ़्रेम्स/s पर रिकॉर्ड करने के लिए रिकॉर्डिंग प्रारंभ करें का चयन करें.
  2. एक उपयोगकर्ता परिभाषित ट्रेडमिल गति सेट और चूहे लगभग 30 s, या 10 निरंतर कदम की एक न्यूनतम के लिए चलने के लिए अनुमति देते हैं.
  3. रिकॉर्डिंग बंद करो और जाँच करें कि फुटेज जारी रखने से पहले कम से कम $ 10 निरंतर कदम शामिल हैं.
  4. रिकॉर्ड किए गए वीडियो को सहेजने के बाद प्रत्येक परीक्षण के लिए एक नया कैमरा समूह बनाएँ.

5. मोशन ट्रैकिंग

  1. " +" सहेजे गए कैमरा समूह के निकट हस्ताक्षर का चयन करें। यह सभी छह कैमरों की एक सूची प्रदर्शित करेगा.
  2. कैमरा फ़ाइल को 3D अंशांकन असाइन करें
    1. कैमरा अंशांकन समूह पर जाएँ और परिकलित अंशांकनपर राइट-क्लिक करें. 3D कैमरा पैरामीटर असाइनकरें का चयन करें. सहेजे गए कैमरा समूह में उपयुक्त कैमरा फ़ाइलों के लिए अंशांकन फ़ाइल असाइन करें। अंशांकन सत्यापित करने के लिए कैमरा फ़ाइल पर होवर करें (3D अंशांकन मान्यके रूप में पढ़ता है).
  3. व्यक्तिगत कैमरा 2 D ट्रैकिंग
    1. गति ट्रैकिंग के लिए कैमरा समूह राइट-क्लिक करें. 2D ट्रैकिंगका चयन करें.
    2. ट्रैकिंग के लिए सात से दस सर्वश्रेष्ठ निरंतर और लगातार चरणों का चयन करें. प्रत्येक चरण के लिए ट्रेडमिल पर संदर्भ अंग के पहले संपर्क में फ्रेम नंबर रिकॉर्ड करें।
      नोट: प्रदर्शन प्रयोजनों के लिए, बाएं पिछले अंग संदर्भ अंग के रूप में चुना गया था।
  4. विभिन्न ट्रैकिंग विकल्प उपलब्ध हैं.
    1. ब्याज के मार्कर पर राइट क्लिक करें और स्वचालित ट्रैकिंगका चयन करें, जो रेट्रोरिफ्लेक्टिव मार्कर द्वारा बनाए गए उज्ज्वल परिपत्र स्पॉट का पता लगाएगा (चित्र 4)।
    2. वैकल्पिक रूप से, पैटर्न मिलानका उपयोग कर ट्रैक मार्कर, जो आकार और रंग के आधार पर मार्करों को ट्रैक करने के लिए सॉफ्टवेयर में निर्मित एल्गोरिथ्म का उपयोग करेगा (चित्र 4)।
    3. मैन्युअल रूप से ट्रैक और ट्रैकिंग में undetectable मार्करों या त्रुटियों को सही.
  5. काले मार्करों का प्रयोग करें जब distal जोड़ों retroreflective मार्करों संभव नहीं हैं.
    1. स्वचालित ट्रैकिंग के लिए उज्ज्वल स्थानों के लिए काले मार्करों उलटा द्वारा उन्नत छवि प्रसंस्करण का उपयोग कर काले मार्करों ट्रैक.
      नोट: छवि संसाधन विकल्प का पता लगाने या देखने के लिए मुश्किल हैं जो ट्रैक मार्कर मदद करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।
    2. 2 डी ट्रैकिंग विंडो में चूहे वीडियो पर राइट क्लिक करें. छवि प्रसंस्करणका चयन करें|
    3. उन्नत दृश्य का चयन करें और अपने परिवेश की तुलना में संभव के रूप में काले मार्कर बनाने के लिए चार फिल्टर (चमक, इसके विपरीत, गामा) का एक संयोजन जोड़ें। अंत में, इन्वर्ट जोड़ें, और काले मार्कर एक उज्ज्वल मार्कर है कि स्वचालित रूप से ट्रैक किया जा सकता हो जाएगा (चित्र 5).
  6. मार्कर स्थानसंशोधन संशोधन
    1. मैन्युअल रूप से ट्रैक और ट्रैकिंग में undetectable मार्करों या त्रुटियों को सही.
    2. वीडियो को मैन्युअल रूप से ट्रैक करने के लिए, दाईं साइडबार पर वांछित मार्कर का चयन करें. राइट-क्लिक करें और मैन्युअल ट्रैकिंगका चयन करें। फ़्रेम-बाय-फ्रेम दिखाई देने वाले रैट वीडियो पर चयनित मार्कर ट्रैक करना शुरू करें.
    3. किसी भी त्रुटि को सुधारने के लिए, उस फ़्रेम पर जाएँ जहाँ ट्रैकिंग त्रुटि उत्पन्न हुई थी. दाईं साइडबार में विशिष्ट मार्कर टैब पर राइट-क्लिक करें और बिंदु हटाएँक्लिक करें. सही स्थिति में मैन्युअल रूप से बिंदु को फिर से ट्रैक करें।
  7. उपरोक्त विधि का उपयोग करना, निरंतर कदम की फ्रेम रेंज में सभी वांछित मार्करों के लिए इस्तेमाल सभी कैमरों के लिए पूरा 2 डी ट्रैकिंग.
  8. संपूर्ण ट्रैकिंग प्रक्रिया में सहेजें पर क्लिक करें.

6. काइनेटिक विश्लेषण

  1. चरण असाइनमेंट
    1. चरण राइट-क्लिक करें और चरण मॉडल संपादित करेंका चयन करें.
    2. घाटे के अनुसार प्रत्येक अंग के लिए चाल चक्र चरणों को अनुकूलित एक पारंपरिक रुख और एक कदम चक्र के स्विंग चरणों के भीतर (उदाहरण के लिए, खींचें चरणों के अलावा, कर्ल चरणों, आदि) का अध्ययन करने के लिए चुनता है। प्रयोग के लिए चरण निर्धारित करें (चित्र 6)
      नोट: प्रदर्शन प्रयोजनों के लिए, तीन चरणों यहाँ दिखाए जाते हैं, और बाएँ hindlimb सात से दस चाल चक्र के लिए संदर्भ अंग के रूप में प्रयोग किया जाता है.
    3. कैमरा समूह में कैमरे पर राइट-क्लिक करें और वीडियो दिखाएँका चयन करें.
    4. जोड़ने चरण बटन या F11 शॉर्टकट कुंजी का उपयोग सॉफ्टवेयर के भीतर प्रत्येक अंग के लिए चाल चक्र के चरणों असाइन करें.
    5. विश्लेषण के अधीन उपयुक्त अंग का चयन करें और स्टेंस चरणके प्रारंभ के रूप में ट्रैकिंग के पहले फ्रेम को निर्दिष्ट करें .
    6. फ्रेम जहां रुख चरण समाप्त होता है और स्विंग चरण शुरू होता है करने के लिए वीडियो प्रगति. इस फ्रेम को स्विंग चरणकी शुरुआत के रूप में निर्दिष्ट करें.
    7. पहले फ्रेम जहां पैर उतरना शुरू होता है करने के लिए वीडियो प्रगति. इस फ्रेम को मिड स्विंग चरणकी शुरुआत के रूप में निर्दिष्ट करें .
      नोट: इसमें, प्रत्येक अंग के लिए एक कदम चक्र के रुख चरण पहली फ्रेम जिसमें अंग ट्रेडमिल सतह संपर्क के रूप में परिभाषित किया गया है। स्विंग चरण को पहले फ्रेम के रूप में परिभाषित किया गया है जिसमें अंग ट्रेडमिल सतह छोड़ देता है। मध्य स्विंग चरण फ्रेम जहां अंग अधिकतम निकासी हासिल की है और उतरना शुरू होता है. एक पूरी चाल चक्र अगले चाल चक्र के रुख चरण असाइन करने के लिए प्रारंभिक रुख की शुरुआत से परिभाषित किया गया है.
    8. अंग चरणों कार्य प्रत्येक चरण के लिए पूरा कर रहे हैं जब तक इन चरणों को दोहराएँ। अन्य तीन अंगों के लिए दोहराएँ.
  2. 3 डी निर्देशांक गणना
    1. सभी छह कैमरों पर नज़र रखने के बाद 3 डी गणना प्रदर्शन करते हैं।
    2. कैमरा समूह पर राइट क्लिक करें और नई 3 डी गणनाका चयन करें, कैमरा चयन के लिए सभी क्लिक करें और फिर ठीकका चयन करें।
      नोट: एक नया फ़ोल्डर दिखाई देगा। इस फ़ोल्डर में ट्रैक किए गए सभी मार्कर के लिए सभी 3D समन्वय डेटा शामिल हैं. चरणों को देखने और/या संपादित करने के लिए, बाईं साइडबार में 3D निर्देशांकों पर राइट-क्लिक करें और चरण संपादित करें का चयन करें ( चित्र7).
    3. असाइन किए गए चाल चरणों के साथ साथ-साथ देखने के लिए ब्याज के मार्कर बाहर खींचकर डेटा बिंदुओं के साथ संयुक्त ऊंचाई या वेग आरेख जैसे ब्याज का डेटा उत्पन्न करें। (उदा., चित्र 8में संयुक्त शुद्ध गति विज्ञान)।
  3. 3 डी आरेख
    1. परीक्षण का 3D चित्र जनरेट करने के लिए 3D आरेख पर क्लिक करें.
  4. 3D निर्देशांक/निर्यातपर राइट-क्लिक करके अपरिष्कृत डेटा निर्यात करें|
    1. 3D निर्देशांक फ़ाइल पर राइट-क्लिक करें और निर्यात करेंका चयन करें.
    2. फ़ाइल को स्प्रेडशीट सॉफ़्टवेयर में खोलें और डेटा को MATLAB में आयात करें.
    3. अंग कदम ऊंचाई समन्वय के भूखंडों बनाने के लिए एक कार्यक्रम बनाएँ.
      नोट: 3 डी समन्वय डेटा विश्लेषण सॉफ्टवेयर या कस्टम परिभाषित मैक्रो लिपियों में निर्यात किया जा सकता है और अधिक डेटा उत्पन्न करने के लिए, क्या सॉफ्टवेयर सुविधाओं प्रदान करता है परे.

Representative Results

इस प्रोटोकॉल मात्रात्मक 3 डी शुद्ध गतिक डेटा संग्रह और एक सरल, निर्मित सॉफ्टवेयर का उपयोग कर कृन्तकों में ट्रेडमिल चलन के लिए विश्लेषण के लिए एक पद्धति को दर्शाता है। परिणाम बताते हैं कि प्रोटोकॉल को इकट्ठा करने और स्वस्थ और रीढ़ की हड्डी में चोट लगी चूहों में चतुष्पादीय चलन शुद्ध गति का विश्लेषण करने में संभव है. चूहे से निपटने के अनुभव के साथ शोधकर्ताओं चूहों पर मार्करों जगह चाहिए, तो जांचना और किसी भी महत्वपूर्ण मुद्दों के बिना गति पर कब्जा प्रणाली का उपयोग करें. डेटा आसानी से जटिल एल्गोरिदम के उपयोग के बिना उत्पन्न कर रहे हैं.

यहाँ, प्रोटोकॉल स्वस्थ और रीढ़ की हड्डी घायल (C5 सही हेमीसेक्शन) चूहों में लागू किया गया था. इस पांडुलिपि के प्रयोजन के लिए, केवल प्रतिनिधि परिणाम दिखाए जाते हैं. कुल मिलाकर, संयुक्त और अंग खंड आंदोलन के विभिन्न शुद्ध गति विज्ञान प्रत्येक मार्कर के 3 डी निर्देशांक से आसानी से प्राप्य थे. असामान्य चाल और स्वस्थ चाल चक्र के बीच महत्वपूर्ण मतभेद आसानी से कई परिणामों के साथ पता लगाया गया, सहित (लेकिन सीमित नहीं) कदम ऊंचाई उपाय, संयुक्त वेग, संयुक्त कोण (चित्र 9), सभी चार अंगों के लिए कदम चक्र चरण अवधि, और अंग समन्वय (चित्र 10)। भूखंडों और स्टिक आरेखों के रूप में गुणात्मक आंकड़ों का विश्लेषण इस विश्लेषण प्रणोदकों के अंतिम परिणामों के लिए कार्यान्वित करने के लिए प्रयुक्त मात्रात्मक उपकरणों के निर्धारण का मार्गदर्शन कर सकता है (चित्र 11)।

एक प्रतिनिधि स्वस्थ चूहे में, कोहनी कोण प्रोफ़ाइल लगातार आसन्न चाल चक्र है कि गति की एक पूरी श्रृंखला प्रदर्शित के साथ चिकनी, एकल चोटियों का प्रदर्शन किया (चित्र9). बारी रुख चरण और निशान के स्विंग चरण durations लगातार intralimb समन्वय का सुझाव दिया. इसके विपरीत, एक प्रतिनिधि रीढ़ की हड्डी घायल चूहे की कोहनी कोण प्रोफ़ाइल कई विकृत चोटियों, जो कम सुसंगत और गति की छोटी श्रेणियों के थे प्रदर्शन किया. लंबे रुख चरण और छोटा स्विंग चरण durations में परिवर्तन के अलावा, वहाँ RFL के लिए intralimb समन्वय में कमी थी.

समन्वय के लिए प्लॉट किए गए प्रस्तुत प्रतिनिधि आंकड़ों में यह पाया गया कि प्रतिनिधि स्वस्थ चूहों से उत्पन्न समन्वय भूखंडों (चित्र 10) ने चाल के दौरान इप्सीलेटर लम्बियों में लयबद्ध समन्वय को अच्छी तरह से परिभाषित दिखाया है। चक्र (एल के आकार का पैटर्न) और contralateral अंगों के साथ चरण में डी के आकार का पैटर्न। इसकी तुलना में, एक प्रतिनिधि रीढ़ की हड्डी घायल (C5 सही अर्धखंड) चूहे ने एक contralateral में एक में गरीब गैर-वैकल्पिक और गैर लयीय समन्वय और एक असामान्य बारी लयबद्ध समन्वय (एल के आकार का पैटर्न) दिखाया अंग युग्मन (चित्र 10)। दर्ज गति वीडियो में सही forelimb में प्रेक्षणीय कमी को देखते हुए, यह पता चलता है कि RFL और LHL किसी भी समय LFL या RHL के समर्थन के बिना पूरा वजन सहन करने में असमर्थ थे. इस प्रवृत्ति एक प्रतिपूरक तंत्र एक ट्रेडमिल पर मजबूर चलने की गति से निपटने के लिए पता चलता है.

Quantifiable डेटा आसानी से 3 डी प्रणाली के उपयोग से उत्पन्न थे, लेकिन यह अलग टैब तक पहुँचने और सॉफ्टवेयर के भीतर उपलब्ध विकल्पों में से एक भीड़ से चयन शामिल. वहाँ एक स्वचालित टेम्पलेट है कि ब्याज का सबसे स्पष्ट परिणामों के लिए एक ही रिपोर्ट में मात्रात्मक और गुणात्मक डेटा उत्पन्न होगा विकसित करने पर वर्तमान काम है (व्यक्तिगत रूप से अलग परिणाम उत्पन्न करने की आवश्यकता के बिना), के रूप में नियमित रूप से के साथ किया जाता है नैदानिक अध्ययन के लिए उपयोग की जाने गई शुद्ध गति विज्ञान प्रणाली। इस प्रकार, कई अंतिमबिंदु संकलित और एक रिपोर्ट प्रारूप है कि आसानी से एक परीक्षण के बाद तुरंत visualized किया जा सकता में निर्यात किया जा सकता है.

Figure 1
चित्र 1 : प्रायोगिक सेट अप. (ए) एक ट्रेडमिल चलने के कार्य के लिए एक छह कैमरा शुद्ध डेटा संग्रह सेट अप की योजना. तीन कैमरों का एक सेट चलन के दौरान छोड़ दिया और सही मार्कर गति पर कब्जा करने के लिए ट्रेडमिल के दोनों पक्षों पर रखा गया है (फ्रेम-दर-फ्रेम)। (बी) आरेख में कृन्तक के पूर्वपद पर बोनी स्थलों पर मार्कर प्लेसमेंट का चित्रण किया गया है ताकि चौपाईपादीय चलन शुद्ध गति पर कब्जा किया जा सके। चूहे के प्रत्येक पक्ष पर कुल 11 मार्कर रखे गए हैं। छायांकित क्षेत्र उस क्षेत्र को दर्शाते हैं जहां चूहा मुंडा होता है। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 2
चित्र 2 : अंशांकन के लिए मार्करों. (ए) वांड अंशांकन प्रणाली के लिए मार्कर सेट असाइनमेंट, दो अंशांकन फ़्रेम का उपयोग करते हुए: L-Frame और wand (B) निर्देशांक प्रणाली एल-फ्रेम द्वारा परिभाषित की जाती है, जहां एल-फ्रेम मूल (फ्रेम के दो पैरों का अंतर) (0,0) के रूप में परिभाषित किया गया है। L-Frame, L-Frame लघु, और L-Frame लंबे समय के दो अंगों x- और y-axes, क्रमशः परिभाषित, और z-अक्ष XY विमान के लिए सीधा के रूप में परिभाषित किया गया है. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 3
चित्र 3 : मार्कर प्रकार. (ए) चूहे के निचले ट्रंक का फोटो जिसमें दो प्रकार के मार्कर दिखाए गए हैं। (बी) तस्वीर एक retroreflective मार्कर डबल पक्षीय टेप है कि त्वचा का पालन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है के साथ iliac शिखर पर रखा दर्शाता है (सर्किल लाल). (सी) फोटो सही metatarsophalangeal संयुक्त पर एक कलम मार्कर की नियुक्ति को दर्शाता है (सर्कल लाल). कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 4
चित्र 4 : मोशन ट्रैकिंग. (एक) छवि कई मार्करों "स्वचालित रूप से ट्रैक" और "ट्रैक पैटर्न मिलान का उपयोग कर" कार्यों का उपयोग कर एक साथ ट्रैक किया जा सकता है, जहां गति ट्रैकिंग इंटरफेस से पता चलता है. (बी) एक पूर्वव्यापी मार्कर के बढ़ाया दृश्य मार्कर असाइनमेंट के दौरान "स्वचालित रूप से ट्रैक" समारोह में एक उज्ज्वल सफेद परिपत्र स्थान के रूप में पाया जाता है। सॉफ्टवेयर एक उज्ज्वल नीले परिपत्र स्थान के रूप में इस जगह पहचानता है. लाल डॉट अंततः निर्धारित मार्कर के केंद्र के रूप में मान्यता प्राप्त है. परिपत्र मार्कर के भीतर एक केंद्रित लाल स्थान डेटा ट्रैकिंग के दौरान प्रयोगात्मक त्रुटियों की संभावना कम हो जाती है. केंद्र से विचलन से पता चलता है कि बाद में माप और विश्लेषण गलत होने की संभावना है। (सी) पैटर्न मिलान के लिए चयनित एक रेट्रोरिंजक मार्कर का बढ़ाया हुआ दृश्य. चयनित मार्कर के आकार, आकार, और रंग के आधार पर, सॉफ्टवेयर स्वचालित रूप से बाद के वीडियो फ्रेम में विवरण से मेल खाने वाले मार्करों की पहचान करता है। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 5
चित्र 5 : बुनियादी और उन्नत ट्रैकिंग विकल्प. (ए) वीडियो सही विश्लेषण के दौरान वीडियो पर क्लिक करके सॉफ्टवेयर के भीतर संसाधित किया जा सकता है ताकि अस्पष्ट या blurry मार्कर स्पष्ट रूप से स्वचालित ट्रैकिंग की अनुमति देने के लिए कल्पना कर रहे हैं. प्रदर्शन प्रयोजनों के लिए, छवि प्रसंस्करण सेटिंग्स के दो प्रकार है कि आसान ट्रैकिंग के लिए डेटा संग्रह के दौरान अलग परिवेश प्रकाश व्यवस्था की स्थिति को समायोजित करने के लिए समायोजित कर रहे हैं दिखाया जाता है. (बी) छवि प्रसंस्करण से पहले एक प्रतिनिधि वीडियो फ्रेम. (C) बुनियादी छवि प्रसंस्करण के लिए (संसाधन प्रकार मैं), चमक, और इसके विपरीत सेटिंग्स एक स्पष्ट देखने के लिए समायोजित कर रहे हैं. (डी) उन्नत छवि प्रसंस्करण सेटिंग्स (संसाधन प्रकार द्वितीय) का उपयोग करते हुए, सही metatarsophalangeal संयुक्त मार्कर (काला मार्कर) उलटा है और फिर स्वचालित रूप से ट्रैक किया जा सकता है। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 6
चित्र 6 : चरण कार्य. प्रत्येक अंग के लिए गैट चक्र प्रयोगात्मक डिजाइन के अनुसार असतत चरणों में विभाजित किया जा सकता है। प्रदर्शन प्रयोजनों के लिए, तीन चाल चक्र चरणों दिखाया जाता है. (क) स्टेंस चरण को पहले फ्रेम के रूप में परिभाषित किया गया है जिसमें अंग ट्रेडमिल सतह से संपर्क करता है। (ख) स्विंग चरण को पहले फ्रेम के रूप में परिभाषित किया गया है जिसमें अंग ट्रेडमिल सतह (सी) मध्य स्विंग चरण को छोड़ देता है , अंग निकासी के बाद पहला फ्रेम है जहां पंजा उतरना शुरू होता है। (डी)में , एक पूर्ण चाल चक्र अगले चाल चक्र के रुख चरण असाइन करने के लिए प्रारंभिक रुख की शुरुआत से परिभाषित किया गया है. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 7
चित्र 7 : कदम चरण विश्लेषण के लिए उन्नत विकल्प. यह विकल्प ट्रैकिंग और चरण असाइनमेंट के एक में गहराई से देखने की अनुमति देता है, साथ ही चरण कार्य को बदलने की क्षमता. (ए) मार्कर चयन बॉक्स को देखने और वांछित मार्कर का चयन करने के लिए। (बी) समन्वय चयन विंडो: ब्याज के निर्देशांक पर प्रकाश डाला (इस मामले में, z-निर्देशांक) मुख्य आरेख विंडो में लाल रंग के रूप में दिखाई देगा. (ग) चरण चयन विंडो: अंग के लिए निर्धारित चरणों को मार्कर और निर्देशांकों के संबंध में देखा जा सकता है (A) और (B) में चयनित चरण भी इस विंडो के माध्यम से संपादित किया जा सकता है. (घ) आरेख विंडो: किसी विशिष्ट मार्कर के लिए निर्देशांकों की तुलना अलग-अलग चाल चक्र चरणों के दौरान एक साथ की जा सकती है। हरे और पीले रुख और स्विंग चरणों क्रमशः चौतुपादी चलन के दौरान सही Hindlimb के लिए प्रतिनिधित्व करते हैं। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 8
चित्र 8 : 3 डी शुद्ध गतिक डेटा का नमूना. (A) प्रत्येक संयुक्त मार्कर से विभिन्न परिणामों को वीडियो ट्रैकिंग के बाद 3 डी निर्देशांक डेटासेट से सचित्र रूप से कल्पना की जा सकती है (बी) प्रतिनिधि डेटा जो रुख के लिए उत्पन्न होता है और प्रत्येक फोरलिम्ब और हिंदलिम्ब के लिए स्विंग चरण चक्र के दौरान एक चूहे में चलने का चतुर्दिक। रंग रुख और लगातार कदम चक्र के स्विंग चरणों का प्रतिनिधित्व करते हैं। लाल और हरे रंग क्रमशः सही forelimb और hindlimb रुख चरणों के अनुरूप हैं। ब्लू और टील क्रमशः बाएं फोरलिम्ब और हिंदलिम रुख चरणों से मेल खाते हैं। पीला प्रत्येक अंग के स्विंग चरण से मेल खाती है। (ग) एकाधिक डेटा समूहों (विकिट मार्कर या परिणाम) की तुलना आसानी से की जा सकती है। बाएं और दाएँ घुटने के संयुक्त मार्कर के z-निर्देशांक वेग डेटा को ट्रेडमिल सतह से घुटने के संयुक्त मार्कर के ऊर्ध्वाधर वेग को प्रदर्शित करने के लिए मनमाने ढंग से चुना जाता है। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 9
चित्र 9 : ट्रेडमिल चलन के दौरान स्वस्थ और गर्भाशय ग्रीवा रीढ़ की हड्डी घायल चूहों से प्रतिनिधि संयुक्त कोणीय kinematics डेटा। (ए) एक स्वस्थ प्रतिनिधि चूहे में कोहनी संयुक्त कोण प्रोफ़ाइल गति की पूरी श्रृंखला प्रदर्शित है कि लगातार आसन्न चाल चक्र के साथ संयुक्त कोण निशान की चिकनी, एकल चोटियों को दर्शाता है. लाल और पीले रंग की सलाखों के रुख को निरूपित और फोरलिम कदम चक्र के क्रमशः स्विंग चरणों। (बी) इसके विपरीत, एक प्रतिनिधि रीढ़ की हड्डी में घायल चूहे में निशान अपेक्षाकृत अधिक विकृत कर रहे हैं और संयुक्त गति के एक समग्र छोटी रेंज के साथ असंगत एकाधिक चोटियों दिखा. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 10
चित्र 10 : ट्रेडमिल चलन के दौरान एक स्वस्थ और गर्भाशय ग्रीवा रीढ़ की हड्डी घायल चूहे से प्रतिनिधि अंग समन्वय डेटा। (ए) चरण ऊंचाई उपायों का चित्रण मेटाकार्पोफैलेंजियल (एमसीपी) और मेटाटार्सोफैंजल (एमटीपी) मार्करों के z-निर्देशांक मूल्यों को चौपाया चलने के दौरान लगभग 10 चरणों से अंगों के बीच छह अलग-अलग संयोजनों में प्लॉट किया जाता है। दिखाया सभी छह संभव अंग समन्वय जोड़े के प्रतिनिधि प्रदर्शन कर रहे हैं. (ख) एक स्वस्थ चूहा सभी युग्मों (पप, पपप, iv) के लिए स्पष्ट बारी लयबद्ध समन्वय (एल-आकार का पैटर्न) दिखाता है। जब अंग चरण (v, vi) में होते हैं, तो समन्वय जोड़े डी-आकार के पैटर्न का पालन करते हैं। (ग) ग्रीवा की रीढ़ की हड्डी में घायल चूहे में, नोट (i) दो फोरलम्ब्स के बीच खराब समन्वय, (पपप) सही आइपसिलेटरी युग्मन और (iv) एक विपरीत अंग युग्मों के लिए असामान्य समन्वय। ध्यान दें कि समन्वय भूखंड (B,C) समान स्केल साझा नहीं करते हैं. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 11
चित्र 11 : एनिमेटेड 3 डी छड़ी आंकड़ा| ट्रैक किए गए डेटा से उत्पन्न 3D स्टिक आंकड़े का उदाहरण. कृपया यहाँ क्लिक करें इस आंकड़े को डाउनलोड करने के लिए.   

अंशांकन पैरामीटर अंशांकन इनपुट्स
छड़ी की लंबाई [mm] 100
एल-फ्रेम फ्लोर ऑफसेट [मिमी] 7
बाहरी-डिटेक्शन के लिए पुनरावृत्तियां 4
अनुमत छड़ी-लंबाई विचलन 0.3
Wand कम से कम कैमरे में दिखाई देना चाहिए 4
पक्ष अनुपात ठीक करें जाँच
विषम पैरामीटर ठीक करें जाँच
मुख्य बिंदु ठीक करें जाँच

तालिका 1: अंशांकन के लिए उन्नत सेटिंग्स. तालिका उन पैरामीटरों को सारांशित करती है, जो हम छह-कैमरा सेट-अप को सटीक रूप से जांचने के लिए करते थे. इन सेटिंग्स का प्रायोगिक रूप से परीक्षण किया गया और हमारे सेट-अप के लिए इष्टतम पाया गया.

Discussion

इस प्रोटोकॉल लेख संग्रह और कृन्तकों में चतुष्पादीय ट्रेडमिल चलन के दौरान 3 डी शुद्ध गतिगत डेटा के विश्लेषण के लिए एक गति ट्रैकिंग प्रणाली के उपयोग को दर्शाता है। 3 डी शुद्ध गति विश्लेषण प्रणाली की महत्वपूर्ण विशेषताओं में संयुक्त आंदोलन (चरण चरण शुद्धगतिकी, संयुक्त कोण, गति की सीमा, कदम वेग) के शुद्ध गति विज्ञान का विस्तृत परिमाण शामिल है, एक साथ कई जोड़ों और अंगों से, का पता लगाना मोटर घाटे नग्न आंखों से unmeasurable, डेटा संग्रह और विश्लेषण में व्यक्तिपरक पूर्वाग्रह का उन्मूलन, और पूरे अंग और postural शुद्ध गति विज्ञान है कि गति में पूरे चूहे के एक साथ तालमेल के साथ तुलना की जा सकती के आसान दृश्य. जोड़ा एल्गोरिदम और मॉडलिंग के लिए की आवश्यकता के बिना, तरीकों मात्रात्मक महान विस्तार, दक्षता, आसानी, सटीक, और reproducibility के साथ चाल की शुद्ध गति का विश्लेषण करने के लिए सॉफ्टवेयर की क्षमता दिखा।

कृन्तकों में, रीढ़ की हड्डी की चोट (एससीआई) के बाद फोरलिम्ब और हिंडिम्ब लोकोमोटर घाटे का आकलन आमतौर पर व्यक्तिपरक और मानकीकृत लोकोमोटर स्कोरिंग सिस्टम जैसे बीबीबी स्कोरिंग सिस्टम1का उपयोग करके किया जाता है। व्यक्तिपरक स्कोरिंग प्रणाली आम तौर पर परीक्षक पूर्वाग्रह परिचय क्योंकि विभिन्न शोधकर्ताओं एक ही मोटर घाटे या अलग मोटर घाटे के लिए एक ही स्कोर के लिए अलग अलग स्कोर आवंटित कर सकते हैं, कम reproducibility और परीक्षण की संवेदनशीलता में जिसके परिणामस्वरूप13 . इसके अलावा, सूक्ष्म घाटे का पता लगाने में असमर्थता एक हस्तक्षेप के प्रभाव पर गलत तरीके से अनुमान लगाने का जोखिम पहनता है।

इन समस्याओं का मुकाबला करने के लिए, स्वचालित सिस्टम2,3,4,5 और सिस्टम के साथ या जटिल एल्गोरिदम के उपयोग के बिना14,15 कुछ जांचकर्ताओं द्वारा अपनाया गया है. इन परीक्षणों कदम चक्र विश्लेषण है कि वजन असर प्रोफाइल और कदम अनुक्रम एक रनवे भर में चलने चूहों के पंजा स्थान आंदोलनों से व्युत्पन्न पैटर्न प्रकट करते हैं. हालांकि, अधर विमान वीडियो चाल विश्लेषण का एक बड़ा नुकसान यह है कि विषय के शरीर ही सीधे दिखाई नहीं है2,3. ये आंकड़े पैर और पंजा आंदोलनों के छापों से प्राप्त जानकारी तक सीमित हो जाते हैं,घाटे का आकलन करने में चाल मापदंडों के चयन और व्याख्या पर सवाल उठाते हैं (चेन एट अल 16 देखें)। अंग संचलन और स्थिति के गतिशील खंडीय शुद्ध गति विज्ञान को प्रकट करने वाले संचलन का विवरण3,5. संयुक्त कोण डेटा के महत्वपूर्ण विचलन (यानी, गति की सीमा, आंदोलनों के वेग, आदि), एक अंग के भीतर और अंगों के बीच एक दूसरे के संबंध में जोड़ों के संबंध, और अंतर्निहित शरीर यांत्रिकी कि चाल पैटर्न को बदलने के लिए प्राप्त करने के लिए असंभव है. इस प्रकार, क्या कोई प्रेक्षणीय चाल हानियां एकल और/या अनेक खंडीय संयुक्त आंदोलनों में परिवर्तन के परिणामस्वरूप होती हैं (अर्थात्, समीपस्थ-विपर्यास आंतरग्राम समन्वय, स्थिति और चाल चक्र के संबंध में ट्रंक के postural संबंध अंग, आदि) नकाबपोश रहते हैं.

कुछ वर्तमान में उपलब्ध प्रणालियों चाल शुद्ध गति पर कब्जा और मोटर रोग गुणात्मक और मात्रात्मक आकलन लेकिन कम व्यापक रूप से इस्तेमाल कर रहे हैं. एक पूर्ण शरीर उच्च गति वीडियो ट्रैकिंग चाल विश्लेषण प्रणाली फिल्मों सहज चाल चक्र तीन पक्षों से (एक अधर और दो पार्श्व विमानों) और चाल परिणामों की एक संख्या उत्पादन करने के लिए बोनी स्थलों ट्रैक17,18. धनु तल शुद्ध गतिगत चाल विश्लेषण कुछ शोधकर्ताओं द्वारा रुचि पूर्णलिंब19,20के 2 डी गति डेटा प्राप्त करने के लिए नियोजित किया जाता है . तथापि, गति का एक तीसरा आयाम जो देखने वाले विमान (पार्श्व या धनु ) को ओर्थोगोनल होता है, विश्लेषण11,18,19में पता नहीं लगाया जा सकता है।

अन्य अधिक परिष्कृत, 3 डी, तीन शरीर खंड कृंतक शरीर postural डेटा संग्रह प्रणाली डेटा संग्रह के 3 डी गणितीय मॉडलिंग के रूप में के रूप में अच्छी तरह से विश्लेषण प्रणाली का उपयोग करने के लिए ट्रैक और कृन्तक शरीर क्षेत्रों के 3 डी गति मात्रा जबकि सिर सहित गति पैटर्न8| मेडे एट अल9 एक सात कैमरा प्रणाली का उपयोग कर चलने बीम पर overground चलन के दौरान 3 डी शरीर postural शुद्ध गति की मात्रा निर्धारित करने के लिए एक मार्कर आधारित ऑप्टोइलेक्ट्रॉनिक गति पर कब्जा प्रणाली विकसित की है। मुख्य परिणाम बाद दो में अध्ययन किया मुख्य रूप से चाल विश्लेषण के बजाय कृंतक के समग्र मुद्रा पर ध्यान केंद्रित काम करता है. 3डी गति पर कब्जा सिस्टम कई कैमरों और विस्तृत सॉफ्टवेयर प्रणालियों का उपयोग कर उच्च थ्रूपुट 3 डी शुद्ध गति चाल डेटा प्रदान करते हैं, के रूप में भीमणी एट अल द्वारा की समीक्षाकी 21. प्रस्तुत 3 डी गति विश्लेषण प्रणाली के पुराने संस्करणों का भी प्रयोगचूहों में पिछले काम में 12 ,22,23के साथ और बिना किए किया गया है .

अनुसंधान के लिए 3 डी गति संग्रह और विश्लेषण प्रणालियों की उपलब्धता के बावजूद, कृन्तकों में इस तकनीक का पूर्व नैदानिक उपयोग अपेक्षाकृत सीमित रहता है। इस समस्या का कारण यह है कि डेटा संग्रह और विश्लेषण प्रोटोकॉल शुद्ध गतिक मॉडल और जटिल एल्गोरिदम के निर्माण के उपयोग पर भारी भरोसा करते हैं जो ठीक, उच्च-रिज़ॉल्यूशन उत्पन्न करने के लिए चलने के दौरान चूहे के हिंदलिंब के शुद्ध गतिक मॉडल को फिट करते हैं। चाल शुद्ध गति विज्ञान8,9,11,22. यहाँ प्रस्तुत विस्तृत पद्धति पशु हैंडलिंग, प्रशिक्षण, प्रयोगात्मक सेट अप, डेटा संग्रह, और विश्लेषण कदम सहित प्रयोगात्मक प्रक्रिया में शामिल प्रक्रिया का विवरण प्रदान करता है.

इसके अलावा प्रदान की प्रणाली के अंशांकन पर विवरण हैं, जो प्रोटोकॉल का मौलिक हिस्सा है, कि भीतर और विषयों के बीच आसन्न परीक्षणों के बीच reproducibility आश्वासन देगा. वर्णित चरण-दर-चरण तकनीक डेटा संग्रह प्रक्रिया में वस्तुपरकता का परिचय देते हैं और इसे अत्यधिक पुन: उत्पादन ीय बनाते हैं. इस गति पर कब्जा सॉफ्टवेयर से उत्पन्न डेटा आंदोलन की गुणवत्ता के लिए फ्रेम-दर-फ्रेम कल्पना की जा सकती है और स्वचालित रूप से ट्रैक किया। इसके अलावा बताया गया है कि कैसे इस डेटा संग्रह या परिमाणीकरण किसी भी अतिरिक्त एल्गोरिदम या मॉडलिंग की आवश्यकता नहीं है. छात्रों, कर्मचारियों, और शोधकर्ताओं सरल सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर का उपयोग करने के लिए विशिष्ट तकनीकी विशेषज्ञता पर निर्भरता के बिना बुनियादी शुद्ध गतिज उत्पादन उत्पन्न कर सकते हैं.

इस प्रणाली को भी overground चलन के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, तक पहुँचने और लोभी, और अन्य प्रयोगात्मक सेट अप प्रयोगात्मक लक्ष्य के अनुरूप करने के लिए. संख्या और मार्करों के प्रकार भी पूंछ के लिए समायोजित किया जा सकता है, वापस, ट्रंक, या कान, के रूप में की जरूरत है. सिस्टम की तुलना में प्रस्तुत सॉफ्टवेयर का एक बड़ा लाभ अपने विषय के उच्च संकल्प वीडियो डेटा इकट्ठा करने की क्षमता है. इस प्रकार, गणना के जटिल सेट (यानी, कोणीय गतियां, कई जोड़ों को जोड़ने वाली स्टिक लाइनें आदि) को रिकॉर्ड किए गए वीडियो पर आरोपित किया जा सकता है। मार्कर प्लेसमेंट और उत्पन्न 3 डी डेटा गति में एक चूहे की वास्तविक आंदोलनों के साथ सत्यापित किया जा सकता है. इसके विपरीत, अन्य 3 डी गति पर कब्जा प्रणाली के साथ, केवल मार्करों पर कब्जा कर रहे हैं, और किसी भी फिर से विश्लेषण छड़ी आरेख पर किया जाना चाहिए (कंकाल रूपरेखा) के बजाय वास्तविक विषय के वीडियो. नतीजतन, वास्तविक विषय आंदोलन पर मार्कर प्लेसमेंट के सत्यापन की कमी है.

इस प्रणाली के साथ अनुभव के आधार पर, अंशांकन डेटा संग्रह की सफलता में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है. सिस्टम के अंशांकन बदलने के लिए अत्यधिक संवेदनशील है. और किसी भी एक कैमरे के मामूली आंदोलन पूरे 3 डी समन्वय डेटा संग्रह और विश्लेषण प्रक्रिया समझौता कर सकते हैं. केवल एक को देखने के विमान के प्रत्येक पक्ष पर दो कैमरों डेटा संग्रह के लिए आवश्यक हैं, लेकिन तीसरे कैमरे अत्यधिक अन्य कैमरों के साथ प्रत्येक मार्कर के स्थानों को पार संदर्भ द्वारा अधिक सटीकता प्रदान करने के लिए सिफारिश की है. ट्रैकिंग कैमरों की संख्या में वृद्धि के रूप में, एक विशिष्ट मार्कर के लिए 3 डी समन्वय की सटीकता भी वृद्धि होगी. अवसरों के दौरान जिसमें मार्कर चाल घाटे (जैसे कि टोरे कर्लिंग या neurotrauma के बाद चाल के मामले में खींचें के कारण अस्पष्ट हो जाते हैं), इन स्थितियों व्यापक मैनुअल ट्रैकिंग की मांग कर सकते हैं. फिर भी, डेटा की राशि अंततः ट्रैकिंग से उत्पन्न मैन्युअल रूप से मार्करों पर नज़र रखने में निवेश समय के योग्य है, यह सूक्ष्म मोटर घाटे का पता लगाने में एक अमूल्य उपकरण बना रही है.

हमारे अनुभव में, प्रणाली के उपयोग के साथ जुड़े किसी भी थकाऊ उपकरण और प्रौद्योगिकी ही उपयोग से परे है. मोटर व्यवहार के आकलन के लिए अन्य प्रोटोकॉल के समान, जिस विधि के साथ चूहों को संभाला और कार्य के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, बहुत परिणामों को प्रभावित करता है। उदाहरण के लिए, परीक्षण के दौरान चूहों को उनके सहगण से अलग करना महत्वपूर्ण है; अन्यथा, चूहों कि परीक्षण नहीं कर रहे हैं, लेकिन अभी भी परीक्षण के दौरान मौजूद हैं कार्य प्रदर्शन के अंतिम गिरावट दिखा. इष्टतम कमरे के तापमान, प्रकाश व्यवस्था, और शोर का स्तर अन्य निर्धारक हैं. Fouad एट अल अन्य चुनौतियों है कि चूहों में कार्यात्मक मोटर परीक्षण के साथ प्रकाशित24. दरअसल, इस प्रयोगशाला से अंधा उपयोगकर्ताओं को जो पद्धति का सही ढंग से पालन डेटा संग्रह, गति ट्रैकिंग, और डेटा विश्लेषण के साथ किसी भी प्रमुख बाधाओं का अनुभव नहीं किया.

इस पेपर में, लोकोमोटर डेटा को प्रभावी ढंग से एकत्र करने और उसका विश्लेषण करने के लिए एक 3D गति कैप्चर सिस्टम का वर्णन किया गया है ताकि शोधकर्ता कई चूहों से गहराई से चलन डेटा की भारी मात्रा में इकट्ठा कर सकें। वर्तमान में हम एक स्वचालित डेटा विश्लेषण टेम्पलेट है कि सॉफ्टवेयर में बनाया जा सकता है और कृन्तकों में ट्रेडमिल चलन के लिए कुछ ही सेकंड के भीतर पूर्व निर्धारित परिणामों की एक रिपोर्ट पैदा करने में सक्षम हो बनाने पर काम कर रहे हैं, क्या मानव में किया जाता है के समान गति पर कब्जा और विश्लेषण प्रणाली का उपयोग कर अध्ययन6,25. इस टेम्पलेट के विकास से पूर्व नैदानिक शोधकर्ताओं को माउस बटन के कुछ क्लिक की सुविधा पर विस्तृत कृंतक चलन डेटा प्राप्त करने की अनुमति होगी। यह आशा की जाती है कि इस कार्य में प्रदान की गई विधियां पूर्व नैदानिक शोधकर्ताओं के लिए कृंतक मोटर व्यवहार का अधिक निष्पक्ष आकलन करने के लिए उपयोगी साबित होगी। अब हम इस प्रणाली के उपयोग को ठीक कर रहे हैं इस तरह तक पहुँचने और लोभी के रूप में आम, कुशल forelimb व्यवहार के दौरान उच्च throughput 3 डी शुद्ध गतिसेक डेटा इकट्ठा करने के लिए. महत्वपूर्ण बात, इस विधि की उपयोगिता neurotraumatic और गैर neurotraumatic चोटों की एक किस्म के साथ चूहों के लिए विस्तार किया जा सकता है.

Disclosures

लेखकों को खुलासा करने के लिए कुछ भी नहीं है.

Acknowledgments

इस परियोजना के लिए वीडियो और बौद्धिक योगदान के लिए प्रयोगात्मक सेट अप के साथ उनकी सहायता के लिए पवन शर्मा को हमारा विशेष धन्यवाद। हम भी वीडियो प्रोटोकॉल के प्रदर्शन के साथ सहायता में उनके योगदान के लिए क्रिस्टोफर Palacio धन्यवाद.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
6 camera Basler (Scout scA640-120gu) motion capture system. Simi Reality Motion Systems GmbH Max-Planck-Str. 11 85716 Unterschleibheim, Germany N/A Recording device for motion analytics.
Calibration Frame and Wand Simi Reality Motion Systems GmbH Max-Planck-Str. 11 85716 Unterschleibheim, Germany N/A L-shaped calibration defining the global coordinate sysetem, and the trident shape wand (100 mm)
Markers Shah Lab N/A Recording device for motion analytics. Markers are Custom made in our lab from 0.5cm googly-eyes covered with reflective tape.
Matlab Mathworks, Inc, Natic, Ca N/A Data analysis software
Rodent Cage Custom Made within Stony Brook. N/A Clear plexiglass cage used to keep the rodent on the treadmill.
Simi Reality Motion Systems Simi Reality Motion Systems GmbH Max-Planck-Str. 11 85716 Unterschleibheim, Germany N/A 3D tracking Software.
Treadmill Mk Automation Inc., Bloomfield, CT 06002 N/A Treadmill used for rodent locomotion.

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व्यवहार अंक 150 3 डी शुद्ध गतिविज्ञान ट्रेडमिल चलन कृन्तकों चाल विश्लेषण चतुर्पाद चलन कार्य प्रदर्शन
Rodents में पूर्व नैदानिक अध्ययन के लिए 3 डी काइनेमैटिक गैट विश्लेषण
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Wong, J., Shah, P. K. 3D Kinematic… More

Wong, J., Shah, P. K. 3D Kinematic Gait Analysis for Preclinical Studies in Rodents. J. Vis. Exp. (150), e59612, doi:10.3791/59612 (2019).

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