Summary
이 실험 방법은 3차원 손가락 모션 추적 기술을 사용하여 침술 조작의 운동 분석을 위한 솔루션을 설명합니다.
Abstract
3차원(3D) 모션 트래킹은 스포츠 및 의료 기술의 연구와 같은 많은 분야에서 사용되고 있습니다. 이 실험은 3D 모션 추적 기술을 사용하여 침술 조작(AM) 동안 손가락 관절의 운동 매개 변수를 측정하고 세 가지 기술 지표 "진폭, 속도 및 시간"을 설정하는 것을 목표로했습니다. 이 방법은 AM의 동작 특성을 반영하고 여러 손가락 조인트의 세 축을 따라 정량적 매개 변수를 제공할 수 있습니다. 현재의 증거는 이 방법이 침술, 교육 및 AM의 학습의 투여 효과 관계 연구, 유명한 침술학자AM의 측정 및 보존과 같은 향후 응용 분야에 큰 잠재력을 가지고 있음을 보여줍니다.
Introduction
중국 전통 의학(TCM) 및 물리적 자극의 일종의 임상 기술로서 침술 조작(AM)은 침술의 치료 효과에 영향을 미치는 중요한 요인으로 간주된다1,2. 많은 연구는 동일한 AM의 다른 AM 또는 다른 자극 매개 변수 (필요 속도, 진폭, 주파수 등)가 다른 치료 효과를 초래한다는 것을 확인했습니다3,4,5,6,7. 따라서, AM의 관련 운동계 파라미터의 측정 및 치료 효과와의 상관관계 분석은 침술8,9을 가진 임상 치료에 유용한 데이터 지원 및 기준을 제공할 수 있다.
AM의 운동 매개 변수의 측정은 1980s10에서 시작되었습니다. 초기에는 가변 저항에 기초한 전기 신호 변환 기술이 주로 바늘 본체의 변위 신호를 AM11의 진폭 및 주파수 데이터를 표시 및 기록하는 전압 또는 전류 신호로 변환하는 데 사용되었습니다. 또한, 이 기술을 가진 유명한 ATP-II 한의학 침술 기술 테스터 II (ATP-II)는 현재 중국의 많은 중국 전통 의학 대학에 의해 사용되고있다12. 그 후 센서 기술의 지속적인 개발과 혁신으로 다양한 유형의 센서가 AM의 운동 매개 변수를 수집하는 데 사용되었습니다. 예를 들어, 3개의 축 전자기 운동 센서는 바늘 손잡이에 부착되어 바늘 진폭 및 속도13을 획득했다. 생체전 신호 센서는 동물의 척수의 등쪽 경적에 배치되어 필요한 주파수14 등을 기록했습니다. 위의 두 가지 기술에 기초한 AM의 정량적 연구가 바늘 동안 관련 운동 매개 변수의 인수를 완료했지만, 주요 단점은 바늘 체의 변형으로 인한 실시간 비침습적 측정 및 작동 느낌의 변화를 수행 할 수 없다는 것입니다.
최근 몇 년 동안, 모션 추적 기술은 AM15,16의 정량적 연구에 점진적으로 적용되었다. 바늘 비디오의 프레임별 분석을 기반으로 하기 때문에, 침술 파라미터의 측정은 바늘 본문을 수정하지 않고 생체 내 동작 중에 획득할 수 있다. 이 기술은 2차원(2D) 평면에서 궁핍한 동안 엄지와 집게 손가락의 4개의 추적 지점의 진폭, 속도, 가속 및 주파수와 같은 운동 파라미터를 측정하는 데 사용되어 해당 손가락 스틱 그림15를 확립하였다. 일부 연구는 또한 비슷한 기술을 가진 엄지와 집게 손가락의 늑골 (IP) 관절의 각도 변화 범위를 측정9,17,18. 그러나, AM 분석에 대한 현재의 연구는 여전히 주로 2D 모션 평면으로 제한되며 추적 지점의 수는 상대적으로 적습니다. 지금까지 AM에 대한 완전한 3차원(3D) 운동학 측정 및 분석 방법이 없으며 관련 데이터가 공개되지 않았습니다.
위의 문제를 해결하기 위해 이 연구는 3D 모션 추적 기술을 사용하여 필요한 동안 7개의 추적 지점의 운동 매개 변수를 측정합니다. 이 프로토콜은 AM에 대한 운동 분석을 위한 완전한 기술적 해결책뿐만 아니라 침술의 투여 효과 상관 관계에 대한 추가 연구를 제공하는 것을 목표로합니다.
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Protocol
이 연구는 상하이 전통 중국의과 대학 (참조 번호 2021-062)과 제휴 한 Yueyang 병원의 윤리위원회에 의해 승인되었으며, 각 참가자는 통보 된 동의서에 서명했습니다.
1. 실험 준비
- 카메라 설정:
- 수술 테이블 앞에 삼각대 3대를 놓고 세 대의 카메라로 연결합니다.
- 해상도 1280 x720 픽셀, 포맷 MP4, 전체 수동 모드 (M), 조리개 F1.2, 셔터 1/1000s, ISO 6400, 자동 백색 균형, 광학 줌 0mm : 다음과 같이 카메라의 촬영 매개 변수를 설정합니다.
참고: 두 카메라 사이의 각도는 60°-120°로 설정해야 합니다(그림 1A).
- 마커 배치 추적:
- 영상 녹화를 위해 각 참가자의 지름 6.5mm의 반사공 7개를 부착하여 1.2.2-1.2.4단계에 상세히 설명되어 있으며 도 2A에 도시되어 있다.
- 손목: 추적 지점 "손목 조인트"(WJ)로 정의된 척골과 방사형 스타일로이드의 중간점에 공 1개를 부착합니다.
- 엄지 손가락: 추적 점 "엄지 팁"(TT)으로 정의 된 엄지 손가락 손톱의 중심에 각각 하나의 공을 부착, 추적 점으로 정의 된 IP 조인트 "엄지 끝 관절"(TEJ), 및 메타카르포팔란지 (MCP) 관절 추적 점 "엄지 손가락 베이스 조인트"(TBJ)로 정의.
- 이퍼핑거: 추적점 "이체 펜"(FT)으로 정의된 이체 손일의 중앙에 각각 하나의 공을 부착하고, 추적 지점으로 정의된 근접 간내(PIP) 조인트(FT), 및 추적 지점으로 정의된 MCP 조인트 "포집거베이스 조인트"(FBJ)를 각각 부착한다.
2. 비디오 촬영 및 편집
- 작은 15cm x 15cm x 15cm 3D 교정 프레임을 3D 교정을 위해 작동 테이블에 8점을 놓습니다(그림 1B, C).
- 최소 8s에 대한 교정 프레임의 비디오를 촬영한 후 테이블에서 프레임을 제거합니다.
- 참가자들에게 리프팅 추진 및 돌리기 기술을 포함하여 자원봉사자의 침술 포인트 LI11(Quchi)에서 AM을 수행하도록 지시하여 바늘을 위아래로 움직이고 엄지손가락과 집게 손가락으로 회전하도록 제어합니다. 적어도 10 사이클 위의 기술의 비디오를 촬영합니다.
참고: AM 및 지원자를 수행하기 위한 참가자의 포함 및 제외 기준이 나열되어 있습니다. 참가자 포함: (1) 침술 교사 또는 학생은 '침술 및 뜸 기술 및 조작19'라는 제목의 코스 교과서에서 "리프팅 추진 기술"과 "돌리는 기술"장을 마쳤습니다. (2) 참가자는 인체에 5회 이상 실습을 해야 한다. 참가자 제외: (1) 비침술 교사 또는 학생; (2) 인체에 대한 실습 적 경험없이 침술 학생. 자원봉사자 포함: (1) 16-60세 사이 연령; (2) 오른팔에 LI11 주위의 명백한 피부 손상, 파열, 화분 또는 명백한 발산이 없습니다. 자원 봉사 배제: (1) 흡연, 알코올 또는 약물 남용의 역사를 가진 개인; (2) 혈액 시스템 질환 또는 명백한 출혈 경향을 가진 개인; (3) 만성 정신 질환 또는 정신 질환을 가진 개인; (4) 임산부; (5) 실신 바늘의 역사를 가진 개인. - 카메라에서 컴퓨터의 지정된 디스크로 모든 비디오를 내보냅니다. 카메라 1, 2, 3의 3D 교정 비디오의 이름을 "ca-1.mp4", "ca-2.mp4" 및 "ca-3.mp4"로 바꿉니다.
- 비디오 편집 소프트웨어(예: Adobe premiere pro)의 모든 조작 비디오를 동기화하고 "리프팅-스러스팅-1.avi", "리프팅-스러스팅-2.avi", "리프팅-스러스팅-.avi 3", "돌리기-1.avi", "돌리기-2.avi", "돌리기-3.avi"로 명명된 동영상을 내보냅니다.
참고: 이 연구에서 사용되는 비디오 편집 소프트웨어의 비디오 동기화 지침에 대한 보충 파일 1 을 참조하십시오.
3. 시미 현실 모션 시스템의 프로젝트 구성 (모션 캡처 및 분석 소프트웨어)
- 모션 캡처 및 분석 소프트웨어를 열고 새 프로젝트 만들기를 선택합니다. 프로젝트 레이블 에서 프로젝트 이름을 설정하고 지정된 디스크에 프로젝트를 저장하려면 만들기 및 저장 을 클릭합니다.
- 오른쪽/왼쪽 > 사양 > 점을 선택하고 미리 정의된 포인트 상자에서 위의 추적 점을 중고 점 상자로 드래그한 다음 닫기 버튼을 클릭하여 계속합니다.
참고: 다음 모든 단계는 오른손의 추적 지점을 예로 들어 둡시 합니다. - 사양 > 연결을 선택하고 새 연결을 클릭합니다.
- 입력 연결 이름 "집게 손가락 III 오른쪽". "이더핑거 중간 조인트 오른쪽"을 시작점으로 선택하고 동일한 창에서 "이더핑끝 오른쪽"으로
- 연결 의 설정을 완료하려면 적용 및 닫 기 버튼을 클릭합니다.
- 카메라 그룹 추가 및 이름 바꾸기
- 카메라를 마우스 오른쪽 버튼 으로 클릭> 카메라 그룹을 추가 하여 새로운 카메라 그룹을 추가합니다.
- 카메라 이름을 변경하려면 > 카메라 그룹의 이름을 "리프팅 추진 카메라 그룹"과 "돌리는 카메라 그룹"으로 이름을 변경하려면 카메라를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다.
- 리프팅 추진 카메라 그룹을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭> 카메라 추가
- 추적 상자에서 파일 선택 단추를 클릭합니다.
- 기존 파일 열기를 클릭하고 다음 창에서 작업 비디오 "리프팅-스러스팅-1.avi를 선택한 다음 적용을 클릭하여 비디오 가져오기를 완료합니다.
- 위의 작업과 마찬가지로 3D 교정 상자에서 파일 선택(선택)을 클릭하고 해당 교정 비디오 "ca-1.mp4"을 가져옵니다.
- 3.5 단계에 따르면, 연동 비디오 "리프팅-스러스팅-2.avi"와 "리프팅-스러스팅-3.avi", 그리고 리프팅 추진 카메라 그룹에서 각각 해당 교정 비디오 "ca-2.mp4" 및 "ca-3.mp4"를 계속 수입하고 있습니다.
참고: 섹션 3.4 및 3.5 섹션 후 프로젝트 창에 리프팅 추진 카메라 그룹에 3대의 카메라가 있어야 합니다. - 3.4, 3.5 및 3.6 단계에 따르면 돌리는 기술과 교정 비디오를 돌리는 카메라 그룹으로 가져옵니다.
4. 비디오 분석
- 각 카메라에 대한 3D 교정
- 리프팅 추진 카메라 그룹을 확장하고 리프팅-스러스팅-1 > 속성을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다.
- 3D 교정 상자의 3D 교정 버튼을 클릭합니다. 설명을 입력하고 8시간 동안 포인트 추가 버튼을 클릭하여 8점을 추가합니다.
- 캘리브레이션 매개 변수(표 1)에 따라 각 점에 대해 이름과 해당 X, Y, Z 값을 설정한 후 적용을 클릭합니다.
- 모든 점을 구성한 후 마우스를 이동하여 교정 비디오의 각 끝점을 클릭하여 3D 교정을 완료합니다.
- 4.1.1-4.1.4 단계를 수행하여 동일한 그룹의 다른 카메라와 트위링 카메라 그룹의 카메라의 3D 교정을 완료합니다.
- 3D 손가락 동작 추적
- 리프팅 추진 카메라 그룹을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면 3D 추적 > 모든 카메라를 선택하고 확인 버튼을 클릭하여 3D 추적 창을 엽니다.
- 모든 카메라에 패턴 일치(모든 점)를 사용하여 트랙을 설정하고 첫 번째 프레임의 모든 추적 지점을 수동으로 클릭합니다.
- 자동으로 검색 버튼을 클릭하여 프레임별로 자동 3D 추적 프레임을 시작합니다.
- 4.2.1-4.2.3 단계를 수행하여 트위링 카메라 그룹의 모션 추적을 완료합니다.
참고: 자동 3D 추적 중에 추적 점이 손실된 경우 손실된 점 선을 선택하고 여기에서 삭제 지점을 마우스 오른쪽 단추로 클릭한 다음 점과 자동으로 검색 버튼을 다시 클릭합니다. "추적을 위한 시작 프레임이 3개의 선택된 카메라에 대해 설정되지 않은 경우 예 )를 선택합니다. 카메라 속성에서 개별적으로 설정할 수 있습니다. 시작 프레임을 프레임 시작 없이 모든 카메라에 대해 프레임 0으로 설정하고 지금 계속하시겠습니까?" 팝업이 나타납니다.
- 데이터 내보내기
- 리프팅 추진 카메라 그룹을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면 새 3D 계산> 모든 카메라를 선택하고 업데이트 데이터를 연속적으로 확인하고 3D 데이터 창 만들기에서 파일에 데이터를 명시적으로 저장합니다. 계속하려면 확인 버튼을 클릭합니다.
- 폴더 리프팅-스추딩-3D 좌표 데이터 > 내보내기, 확인 열 제목, 추적 이름, 시작 시간 및 빈도, 첫 번째 열의 시간 정보, X, Y, Z, v(X), v(Y), v(Z)
- 내보내기 버튼을 클릭하여 사용자 지정 이름으로 데이터 파일(*.txt)을 내보냅니다. 트위링 카메라 그룹의 데이터 파일을 동일한 방식으로 내보냅니다.
5. 데이터 분석
참고: 원래 PHP 스크립트는 모션 캡처 및 분석 소프트웨어에서 내보낸 데이터 파일을 찾아보고 분석하는 데 사용됩니다. 모든 소스 코드는 GitHub 리포지토리20에서 공유되었습니다.
- 모션 캡처 및 분석 소프트웨어에서 내보낸 데이터 파일이 이 스크립트를 실행하는 특정 서버 폴더에 업로드한 후 스크립트를 열고 사용자 이름과 암호를 입력하여 로그인합니다.
- 새 참가자 추가를 클릭하고, 참가자 유형 및 성별을 선택하고, 팝업 페이지에서 참가자 이름, 연령 및 연습 시간을 입력합니다. 제출을 클릭하여 새 참가자 추가를 완료합니다.
- 목록 페이지에서 새로 추가된 참가자에 해당하는 새 레코드 추가 를 클릭한 다음 모션 캡처 및 분석 소프트웨어의 업로드된 데이터 파일이 포함된 폴더 이름을 입력하고 운영 날짜를 선택합니다. 계속하려면 제출 을 클릭합니다.
- 새로 추가된 작업 레코드에 해당하는 분석을 클릭한 다음 기술을 선택하고 제출을 클릭 합니다. 스크립트는 수동 검토를 위해 유효한 모든 문장과 쓰루를 식별하고 표시합니다.
참고: 스크립트가 잘못 식별하는 경우 해당 드롭다운 목록에서 특정 문장 또는 쓰루를 수동으로 다시 선택할 수 있습니다. 이러한 문장과 트로프를 기반으로 각 추적 지점의 세 축을 따라 진폭과 속도의 평균 값과 리프팅, 추력, 왼쪽 돌리기 및 오른쪽 동작의 작동 시간을 계산하고 스크립트에 의해 표시할 수 있습니다. 이러한 매개 변수의 계산 방법은 그림 3에 표시됩니다.
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Representative Results
이 실험 방법을 확립한 후, 침술-목시버스션 학교와 상하이 대학 의 투이나(Tuina)의 19명의 침술 교사의 기본 AM의 리프팅 및 돌리기 기술은 3D 모션 추적을 사용하여 측정하였다. 국제생체역학학회(STC)가 제안한 어깨, 팔꿈치, 손목, 핸드에 대한 공동좌조정시스템(JCS)의 정의에 따라 7개의 손가락 추적 포인트가 선택되었다. 이러한 점의 해부학적 위치를 기반으로 모션 캡처 및 분석 소프트웨어에 의해 생성된 스틱 뷰는 도 2B에 도시된다. 각 점의 세 축을 따라 일반적인 좌표 시간 곡선은 그림 4에 표시되며 스틱 뷰를 통해 리프팅 추진 및 돌리기 기술의 두 동영상(비디오 1 및 비디오 2)이 표시됩니다.
도 4C에 도시된 바와 같이, E는 손목 조인트(WJ)의 상이한 스킬(리프팅 추진 기술의 Z축 및 회전 기술의 Y축)을 따라 주 모션 축을 따라 최소한의 움직임 진폭으로 인해 고정될 수 있으며 엄지와 검지 손가락에서 움직임이 발생하는 것으로 보인다. 따라서 다른 6점의 데이터는 AM의 추가 운동 분석을 위해 모션 캡처 및 분석 소프트웨어에 의해 내보내졌다. 데이터 분석 후, 3개의 축을 따라 진폭및 속도의 평균 값과 동작 "리프팅", "추력", "왼쪽 돌리기"및 손가락에 있는 각 추적 지점의 "우회적 전환"을 계산하고 표 2, 표 3 및 표 4에 표시했습니다.
또한 ATP-II에서 AM을 수행했을 때도 참가자의 손가락 동작이 추적되었습니다. ATP-II에서 파생된 데이터는 모션 캡처 및 분석 소프트웨어에서 내보낸 데이터와 비교되었습니다. 결과는 Z축을 따라 TT의 좌표 시간 곡선의 모양이 리프팅 추진 기술 동안 ATP-II에 의해 생성된 전압 시간 곡선과 유사하다는 것을 보여줍니다. 한편, 트위링 스킬 동안 TT의 Y축을 따라 진폭 시간 곡선의 모양도 ATP-II의 전압 시간 곡선과 유사했다. 또한 계산 후 이러한 두 유형의 곡선의 평균 작동 주기는 기본적으로 동일했습니다(그림 5).
그림 1: 카메라 위치 및 3D 교정 프레임배치. (A) 세 대의 카메라의 위치. (B) 3D 교정 프레임의 전면 보기입니다. (C) 3D 교정 프레임의 최고 보기입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2: 마커 추적의 위치와 스틱 뷰입니다. (A) 마커를 추적하는 위치입니다. (B) 이러한 점의 해부학적 위치에 기초하여 모션 캡처 및 분석 소프트웨어에 의해 생성된 스틱 뷰. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 3: 운동 매개 변수의 계산 방법의 회로도 도표. 평균 진폭과 속도는 곡선 문장 및 트로프 포지셔닝을 기반으로 계산할 수 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 4: 리프팅 추진 및 돌리기 기술 중 일반적인 좌표 시간 곡선. (A, B, C) 리프팅 추진 기술 동안 각 추적 점의 X-, Y-, Z축을 따라 일반적인 좌표 시간 곡선. (D,E,F) 회전 기술 동안 리프팅 추진 기술의 동일한 설정곡선. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 5: ATP-II 및 모션 캡처 및 분석 소프트웨어에 의해 생성된 곡선의 비교. (A) 참가자들의 손가락 동작은 ATP-II에서 AM을 수행했을 때 추적되었습니다. (B) 리프팅-스러스팅 기술 중 ATP-II의 전압 시간 곡선입니다. (C) 리프팅 추진 기술 동안 TT의 Z 축을 따라 좌표 시간 곡선. (D) 회전 기술 동안 ATP-II의 전압 시간 곡선. (E) 트위링 스킬 동안 TT의 Y축을 따라 좌표 시간 곡선. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
표 1: 교정 점의 매개 변수를 조정합니다. 8개의 보정 지점의 세 축의 좌표 값입니다. 이 테이블을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
표 2: 리프팅 추진 기술 중 각 추적 지점의 역학 데이터. 리프팅 추진 기술 중 수치에 대한 각 추적 점의 세 축을 따라 진폭과 속도의 평균 값입니다. 이 테이블을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
표 3: 트러클링 스킬 동안 각 추적 지점의 역학 데이터. 각 추적 지점의 세 축을 따라 진폭과 속도의 평균 값은 돌리는 기술 중에 수치에 대해 결정합니다. 이 테이블을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
표 4: 리프팅 추진 및 돌리기 기술 중 작동 시간 리프팅, 밀어붙이기, 왼쪽 돌리기 및 우회적 행동의 작업 시간의 평균 값은 이 테이블을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
비디오 1: 리프팅 추진 기술. (왼쪽 위) 손의 스틱 뷰. (오른쪽 위, 왼쪽 아래, 오른쪽 아래) 리프팅 추진 기술 중 각 추적 지점의 X-Y 축을 따라 일반적인 좌표 시간 동적 곡선 이 비디오를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
비디오 2: 돌리기 기술: 손의 스틱 뷰와 돌리는 기술 중 비디오 1 과 동일한 설정으로 일반적인 좌표 시간 동적 곡선. 이 비디오를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
보충 파일 1: 비디오 동기화 지침입니다. 이 연구에서 사용되는 비디오 편집 소프트웨어의 스크린샷 및 비디오 동기화 지침의 단계입니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
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Discussion
이 연구는 생체 내에서 AM의 운동 매개 변수의 측정 방법을 확립하고 세 축을 따라 엄지와 집게 손가락에 6 개의 중요한 추적 지점의 모션 진폭, 속도 및 작동 시간의 데이터를 얻었다. 한편, 3D 교정 프레임을 기반으로, 3D 스틱 보기와 니들 링 중 엄지와 집게 손가락의 해당 애니메이션이 생성되었다. AM의 엄지 와 집게 손가락 움직임은 완전히 운동 매개 변수 곡선과 스틱 애니메이션의 동기 재생으로 표시 할 수 있습니다, 이는 연구원이 움직임 특성을 탐구하고 다른 AM 기술의 유사점과 차이를 비교하는 데 도움이 될 수 있습니다.
전체 실험 프로세스 전반에 걸쳐 분석 결과에 영향을 미치는 몇 가지 중요한 단계를 먼저 실험 환경 구성으로 요약할 수 있습니다. 실험 환경의 권장 온도는 일정한 22-25 °C이며, 상대 습도는 실내에서 명백한 공기 흐름없이 약 60 %입니다. 한편, 주변 환경에는 강한 소음과 전자기 소스 간섭이 없습니다. 둘째, 카메라와 삼각대의 배치. 모션 추적 과정에서 모든 추적 지점을 모든 카메라에서 기록하여 고정밀 데이터를 얻어야 합니다. 따라서 적절한 카메라 위치는 실험 오류를 줄이는 열쇠입니다. 또한 삼각대는 적절한 높이로 조정되어야 합니다(테이블보다 높고 테이블의 실험 장치와 참가자의 손이 명확하게 기록될 수 있는지 확인). 셋째, 교정 및 자동 모션 추적. 모든 분석 데이터는 모션 비디오의 각 프레임에서 3D 교정 시스템의 각 추적 지점의 위치를 기반으로 계산됩니다. 따라서 각 점을 성공적으로 교정하고 자동 추적하는 것은 계산을 수행하기 위한 전제 조건입니다. 마지막으로, 문장과 골짜기의 식별. AM의 기술 지표는 각 주기의 문장과 쓰루의 위치 지정을 통해 계산할 수 있습니다. 이 프로토콜에서는 자동 식별 및 수동 검토 단계가 실험 데이터의 정확성을 보장하도록 설계되었습니다.
AM의 운동 분석에 3D 모션 추적 기술을 적용하기 위해, 일반적으로 인간의 사지의 큰 관절에 사용되는이 기술에 두 가지 수정이 이루어졌다. 첫째, 손가락에 대한 작은 3D 교정 프레임의 사용자 정의. 15×15×15cm 3D 교정 프레임은 손가락 움직임의 측정 정확도를 향상시키기 위해 사용자 정의되었습니다. 3D 레이저 스캐닝을 통해 프레임의 교정 정확도는 0.01mm입니다. 둘째, AM 및 관련 계산 방법의 기술 지표의 설립. AM의 모션 특성과 모션 추적 시스템에 의해 내보낸 원시 데이터에 따르면 각 손가락 추적 지점에 대해 세 개의 축을 따라 "진폭, 속도 및 시간"이라는 세 가지 기술 지표가 설정되었습니다. 이러한 매개 변수는 좌표 시간 곡선의 변곡점 인식을 기반으로 PHP 스크립트에 의해 계산될 수 있습니다. 가능한 문장및 쓰루는 논리적 표현식(1) 및 (2)에 따라 각각 식별될 수 있다.
(1)
(2)
dc, dt 및 dt2가 좌표 값, 시간 및 시간 제곱의 분화인 경우 d2c는 좌표의 이차 분화입니다. 실험 샘플 데이터의 테스트 결과에 따르면 이러한 문장 및 쓰루의 유효성을 확인하기 위한 두 가지 유형의 임계값이 설정되었습니다. 시간 임계값은 평균 작동 주기의 80%,문장 및 쓰루 임계값은 최대 작동 진폭의 75%와 25%입니다. 모든 문장과 쓰루를 통과한 후, 이전 문장에서 간격 시간이 시간 임계값보다 크고 좌표 값이 문장 임계값보다 큰 문장은 유효한 문장으로 식별됩니다. 이전 문장에서 간격 시간이 시간 임계값보다 크고 좌표 값이 트로프 임계값보다 적은 트로프는 유효한 쓰루로 식별됩니다. 대부분의 경우 문장과 쓰루를 자동으로 식별할 수 있지만 수동으로 조정해야 하는 몇 가지 경우가 여전히 있습니다. 따라서 이 솔루션의 주요 제한 사항인 인식 알고리즘은 향후 작업에서 개선되어야 합니다. 실험 데이터의 예비 분석은 MCP 조인트의 이동 진폭 및 속도가 가장 작으며 IP 또는 PIP 관절 및 손끝의 관련 파라미터가 각각 크고 가장 큰 것으로 나타났다. 더욱이, 바늘 본체는 고정축에서 위아래로 움직이거나 회전하기 위해 손끝의 수직 또는 접선 운동에 의해 구동되었다. 요약하자면, AM은 엄지와 집게 손가락의 MCP 관절에 의해 구동 손끝에 의해 수행 리듬 운동의 일종이다. 또한, 어떤 AM 스킬이 사용되든, 모든 추적 지점에서 특정 범위의 움직임이 발생했으며, 이는 리프팅 추진 기술의 작동 중에 손끝이 주로 수직 방향으로 움직이지만, 여전히 접선 결합 된 움직임을 동반하고 접선 기반의 트위징 스킬도 수직 커플 운동을 동반한다는 것을 시사합니다. 이러한 결과는 AM이 단순한 단일 축 이동이 아님을 나타냅니다.
이 기술을 사용하여 손가락 움직임을 분석하는 다른 연구와 마찬가지로 이 프로토콜의 모션 추적 기술은 높은 정확도22로 손가락 조인트 데이터를 제공합니다. 그러나 AM의 기술 특성에 따른 원시 데이터에 대한 보조 분석이 수행되었으며, 추가 비교 분석을 위해 이 프로토콜에 해당 기술 지표가 확립되었다. 또한, Leap Motion과 같은 휴대용, 사용하기 쉬운 저비용 손 동작 추적 장치와 비교하여 표준 마커 기반 모션 추적 분석은 더 높은 정확도와 더 넓은 적용 범위23,24의 장점을 가지고 있습니다. 기존의 AM 분석 장치 ATP-II와 비교하여 동작 추적 분석 및 ATP-II에서 파생된 전압 시간 곡선에서 파생된 메인 모션 축을 따라 진폭 시간 곡선은 동일한 AM 기술에 상당한 적합성을 갖는다. 또한, 두 측정 방법에 의해 계산된 작동 주기도 비교적 일관되게 있었다. 이러한 결과는 이 실험 방법이 ATP-II와 유사한 기술 특성을 반영할 뿐만 아니라 이전 실험 기술로는 측정할 수 없는 여러 추적 지점의 세 축을 따라 더 많은 운동 학파라미터를 제공할 수 있음을 보여주었습니다.
이 실험 방법은 AM에 관련된 손가락의 복잡한 움직임을 분석하는 효율적인 방법을 제공합니다. 그것은 미래의 응용 프로그램에 대한 큰 잠재력을 가지고있다. 첫째, 침술의 복용량 효과 관계의 연구. 3D 손가락 동작 추적 기술은 수동 침술의 자극 량을 결정하는 솔루션을 제공하고 침술의 임상 적용을 위한 보다 과학적 데이터 지원을 제공하기 위해 니들링 속도, 진폭 및 치료 효과 간의 상관 관계 분석과 같은 연구를 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 둘째, AM의 교육과 학습에 대한 정량적 평가및 피드백. 교사의 구두 피드백과 결합된 데이터 분석의 결과는 학습자가 손가락 동작을 조정하고 인지 부하24,25를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이전 연구는 3D 모션 추적 기술이 제공하는 데이터를 사용하여 반복적인 오버암 던지기26 및 음악 성능27,28과 같은 운동 기술 학습의 효과를 향상시켰습니다. 일부 보고서는 또한 대장 내시경29, 복강경 30, 관절 경31 및 기타 내시경32,33과 같은 의료 기술도이 기술로 향상 될 수 있음을 보여 주었다. 그리고 또 다른 연구는 비디오 기반의 자기 성찰과 표준 설명 피드백34보다 더 높은 인지 수준에서 참여하는 학습자와의 토론이 제안되었습니다. 셋째, 유명한 침술사 'AM의 측정 및 보존. 모든 AM은 데이터베이스에 저장된 모션 비디오를 기반으로 수집, 기록 및 분석되기 때문에 이러한 비디오 및 AM관련 데이터를 언제든지 검색하여 추가 학습 및 상속을 받을 수 있습니다.
이 실험 방법의 설립은 AM의 정량적 연구를위한 새로운 방법을 엽니 다. 미래에는 더 많은 카메라 위치, 고화질 렌즈 및 고정밀 교정 프레임을 적용하여 데이터 정확도를 더욱 개선하고 보다 의미 있는 기술 지표를 발굴하여 침술의 임상 적용, 교육 및 홍보에 대한 더 많은 데이터 참조를 제공할 수 있습니다.
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Disclosures
저자는 공개 할 것이 없습니다.
Acknowledgments
이 작품은 중국의 국립 자연 과학 재단 (그랜트 번호 82174506)에 의해 지원되었다.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 3D calibration frame | Any brand | 15 x 15 x 15 cm | |
| Acupuncture needles | Suzhou Medical Appliance Factory | 0.35 x 40 mm | |
| Double-sided tape | Any brand | Round, 1 cm-diameter | |
| Reflective balls | Simi Reality Motion Systems GmbH | 6.5 mm-diameter | |
| SD card | Western Digital Corporation | SDXC UHS-I | |
| SD card reader | UGREEN Group Limited | USB 3.0 | |
| Simi Motion | Simi Reality Motion Systems GmbH | Ver.8.5.15 | |
| Swab | Any brand | The volume fraction of ethanol is 70%-80% | |
| Three cameras | Victor Company of Japan, Limited | JVC GC-PX100BAC | |
| Three tripods | Any brand |
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