Name: Video Hareket Analizi Kullanarak Akıllı telefonlar (VIMAS): Bir Pilot Çalışma (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-03-14T12:30:00.000+00:00
Duration: 7 min 51 s
Description: Keşfedin akıllı telefonlarla video hareket analizi yöntemini, alt ekstremite kinematiği ölçümleri için klinik protokol geliştirmede. Bu teknik, 3D hareket yakalama sistemine karşı geçerliliği test eder ve araştırmacılara erişilebilir hareket analizi sunar.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Yazarlar, bu çalışmaya katılmak için cömertçe zaman ayıran tüm katılımcılara teşekkür etmek istiyor.

Bu protokol Wayne State Üniversitesi Kurumsal Değerlendirme Kurulu tarafından onaylandı. 1. Deneysel hazırlanması <ol><li> Pozisyon kameraları tüm 6 m geçit yakalamak için. 6 m geçit üzerinde yürüyüş yakalamak için kameralar 4 3D hareket toplam yakalar kullanın. <ol><li> 6 m geçit 4 köşelerinde kameraların her koyun. birbirlerine yüz geçit çapraz ucunda kamera her şark. </li></ol></li><li> Her katılımcının boy, kilo ve bacak uzunluğu önlemleri toplayın. <ol><li> kilogram kitle ölçün. </li><li> bir ölçüm bandı ile her iki bacak Malleollerin medial büyük trokanter dan (metre cinsinden) bacak uzunluğunu ölçün. </li><li> katılımcı duvara iliştirilmiş bir ölçüm bandı yanında yalınayak durmak suretiyle, (metre cinsinden) yüksekliğini ölçün. duvara bağlı ölçüm bant ölçümü okumak için katılımcının başının üstünde bir cetvel yerleştirin. </li></ol></li><li&gt; Bir akıllı telefon tutucusu klibi için bir tripod adaptörü ile bir tripod üzerinde akıllı telefon monte edin. geçit merkezine dik 2-m veya 4-m tripod, yerleştirin. Bir doğrulama çalışması gerçekleştirerek, bu yerleştirme sırasını rastgele. </li><li> bilateral anterior superior iliak sırtlarında katılımcı üzerinde 3 akıllı belirteçleri (ÇED), uyluğun üst 1/3, buzağı ve ayak sırtında 1/3 üst Yeri kümeleri. sağ ve sol posterior superior iliak tepeleri arasındaki orta hatta tek bir akıllı işaretleyici yerleştirin. <ol><li> Velcro / çift taraflı yapışkan bant ile akıllı işaretçileri sabitleyin. frontal planda güvenli uyluk ve baldır işaretleri. </li></ol></li><li> İkili medial ve lateral femoral kondil, medial ve lateral Malleol ve 3D hareket yakalama sistemi kalibrasyonu için birinci ve ikinci ayak parmakları arasında site alanı üzerinde kemik işaretlerini gösteren yer çıkartmalar. Kalibrasyon prosedürü her laboratuvara özgüdür ve 3D hareket yakalama ekipman ve yazılım: NOT. </li&gt; <li> Kalibrasyon prosedürü için, verileri analiz etmek için kullanılan 3D hareket yakalama ekipman ve / veya yazılım üreticisi tarafından sağlanan öğretim kılavuza bakınız. Burada kullanılan işlem yerleştirildi çıkartmaları 3D konumunu kaydetmek için, akıllı işaretleri ile bir aletli &quot;Wand&quot; kullanmayı gerektirir. </li></ol> 2. Deney <ol><li> katılımcının alt gövde sadece (ÇED üstün sınır) ya da üst ve alt gövde (acromion üstün sınır) ya yakalamak için akıllı telefon kamera merceği yüksekliğini ayarlayın. metre kamera merceğinin yerden yüksekliğini ölçün. </li><li> katılımcılara uygulama deneme ver. bir araştırmacı akıllı telefon işletmek var, ve diğer 3D hareket yakalama sistemini kontrol bilgisayarı çalıştırın. akıllı telefon kaydında deneme sayısını belirtmek için numaralı kağıt kullanın. </li><li> akıllı telefon uygulamasını açın. , Alt s merkezini kırmızı &quot;kayıt&quot; düğmesine basıncreen (zaman dikey yönde) kaydetmeye başlamak için. NOT: Akıllı telefon zaten tripod konulmuş, düğme smartphone ev düğmesinin yanında ortasında telefonun sağ tarafında, görünür. </li><li> normal tempoda yürümeye katılımcı bilgilendirin, düz bir çizgi yürüme onlara yardımcı olmak için karşısındaki duvarda yerleştirilen bir belirteç üzerinde duruldu. katılımcı bir yan profilini yakalamak için geçit akıllı telefon paralel yerleştirin. Katılımcı her iki tarafta geçit başında yer ilk iki 3D hareket yakalama kameraları çapraz ve her iki tarafta geçit diğer ucunda yerleştirilen diğer iki 3B hareket yakalama kameraları doğru yürümeye var. <ol><li> Her deneme için, her katılımcıya başlatmak için geri sayım vermek (3, 2, 1, GO) ve deneme (3, 2, 1, STOP) sona erer. </li></ol></li><li> Konu 6 m yürüme tamamlandıktan sonra, bu yürüyüş deneme kaydı bitirmek için bir kez daha kırmızı &quot;kayıt&quot; düğmesini seçin. </li><li> CheckHer deneme süresinden sonra pozisyon için ll belirteçler. Bir işaretleyici konumu değişmiş ise, yeni belirteç yerleşimlere 3D hareket yakalama sistemini yeniden kalibre etmek 1.6 adıma geri dönün. </li><li> Sahip katılımcılar adım 2.1 her kamera mesafede 3 deneme yapar. </li><li> İkinci mesafeye akıllı telefon ile tripod taşıyın. yürüyüş yolu orta noktası üzerinde durmak için katılımcı dönün. 2.5 - protokol 2.2 adımları yönergeleri izleyin. </li><li> Kaydet ve akıllı belirteçlerin çıkarılmadan önce 3D hareket yakalama kayıtları ve akıllı telefon kayıtları doğrulayın. </li></ol> 3. Veri Analizi <ol><li> diz açısı hesaplamak için yazılım / üreticisinin talimatlarına uyun. El ile yürüyüş döngüsünün topuk vuruşu ve parmak kapalı aşamasında ekranda diz açısı kaydedin. </li><li> Topuk grev ve burnunun anı fikirde olmak zorunda iki araştırmacı, bir ekip tarafından yakalanan olaylar kapalı topuk vuruşu ve ayak için akıllı telefon kayıtları analizi tamamlamakf olaylar ve açı ölçümü arazi işaretleri. Diz açı ölçümleri için dönüm noktası yerleştirme artan doğruluk için bir kalemi kullanın. Aşağıdaki adımlar, iki araştırmacı tarafından ortaklaşa yapılır. </li><li> Sadece kaydedildi deneme görüntülemek için (dikey yönde) ekranın sol alt köşesinde video kare seçin. </li><li> Ekranın alt kısmında kaydırma çubuğunu kullanarak, söz konusu ekranın ortasında (tercih değişken hangisi) topuk vuruşu veya ayak kapalı yakın olduğu çerçeveyi seçin. </li><li> , Açı düşmesi, ekranın sağ üst tarafındaki beyaz, ana hatlarıyla kalem simgesine tıklayın. </li><li> açı seçeneği, açılır menüde ikinci seçeneği seçin. </li><li> Tercih edilen renk ve açı makinesi seçin. Sadece bir açı aynı anda ölçülebilir unutmayınız. Bu protokol ölçülen açı tamamen sagital düzlemde diz açısı oluşuyordu. </li><li> Slayt veya düşmesi ekranda herhangi bir yere kalemle dokununaçısı. </li><li> vektörler yukarı femur boyunca ve aşağıya yanal malleole doğru ulaşan, diz eklemi (lateral kondil) üzerindeki açı merkezini yerleştirmek. </li><li> birbirinden ayrı, onları çizim yavaş yavaş ekranın ortasında birbirine yakın iki parmak yerleştirerek ve, &quot;zoom&quot; Gerekirse. NOT: açı yerleştirme ile bir kez memnun, araç otomatik verilen karede diz açısını hesaplar. </li><li> 3.10 - ayak kapalı ya da topuk vuruşu diğer aşamalarında diz açısını belirlemek için tekrar 3.4 yineleyin. </li></ol> 4. Klinik Protokol <ol><li> Tedbir ve bir ölçüm bandı ve işaretleyici / yapışkan bant kullanarak 6 m geçit kapalı işaretleyin. </li><li> tripod paralel akıllı koyun ve 6 metrelik geçit merkezine yakın. </li><li> gövde ve alt ekstremite yakalamak için 4 metre uzağa alt ekstremite yakalamak için 2 m uzakta geçit merkezine tripod yerleştirin veya. Tüm kamera pozisyonları üzerinde izinsagital düzlem Kinematik ly yakalama. </li><li> Aşağıdaki formülleri kullanarak yerden akıllı telefon kamera lensi yüksekliği yüksekliğini hesaplayın: sadece alt ekstremite yakalamak için yakın kamera yapılandırması (2 m) Kamera objektifi height = (metre cinsinden 0.87xPatient referans bacak uzunluğu) - 0.12 her iki alt ekstremite ve gövde yakalamak için uzak kamera yapılandırması (4 metre) Metre Kamera merceği height = Hasta referans bacak uzunluğu - 0.23 </li><li> Tekrarlayın bölümler 2-3 kayıt ve akıllı telefon uygulamasını kullanarak verileri analiz etmek. </li></ol>

<ol><li>Brunnekreef, J. J., van Uden, C. J., van Moorsel, S., Kooloos, J. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reliability+of+videotaped+observational+gait+analysis+in+patients+with+orthopedic+impairments%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Musculoskelet+Disord%22%5BJournal%5D)">Reliability of videotaped observational gait analysis in patients with orthopedic impairments.</a> BMC Musculoskelet Disord. 6 (17), (2005).</li>
<li>Jette, D. U., Halbert, J., Iverson, C., Miceli, E., Shah, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Use+of+standardized+outcome+measures+in+physical+therapist+practice%3A+perceptions+and+applications%5BTitle%5D)+AND+%22Phys+Ther%22%5BJournal%5D)">Use of standardized outcome measures in physical therapist practice: perceptions and applications.</a> Phys Ther. 89 (2), 125-135 (2009).</li>
<li>Jette, D. U., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evidence-based+practice%3A+beliefs%2C+attitudes%2C+knowledge%2C+and+behaviors+of+physical+therapists%5BTitle%5D)+AND+%22Phys+Ther%22%5BJournal%5D)">Evidence-based practice: beliefs, attitudes, knowledge, and behaviors of physical therapists.</a> Phys Ther. 83 (9), 786-805 (2003).</li>
<li>Stuberg, W. A., Colerick, V. L., Blanke, D. J., Bruce, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparison+of+a+Clinical+Gait+Analysis+Method+Using+Videography+and+Temporal-Distance+Measures+with+16-Mm+Cinematography%5BTitle%5D)+AND+%22Phys+Ther%22%5BJournal%5D)">Comparison of a Clinical Gait Analysis Method Using Videography and Temporal-Distance Measures with 16-Mm Cinematography.</a> Phys Ther. 68 (8), 1221-1225 (1988).</li>
<li>Norris, B. S., Olson, S. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Concurrent+validity+and+reliability+of+two-dimensional+video+analysis+of+hip+and+knee+joint+motion+during+mechanical+lifting%5BTitle%5D)+AND+%22Physiother+Theory+Pract%22%5BJournal%5D)">Concurrent validity and reliability of two-dimensional video analysis of hip and knee joint motion during mechanical lifting.</a> Physiother Theory Pract. 27 (7), 521-530 (2011).</li>
<li>Robinson, J. L., Smidt, G. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+gait+evaluation+in+the+clinic%5BTitle%5D)+AND+%22Phys+Ther%22%5BJournal%5D)">Quantitative gait evaluation in the clinic.</a> Phys Ther. 61 (3), 351-353 (1981).</li>
<li>Krystkowiak, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gait+abnormalities+induced+by+acquired+bilateral+pallidal+lesions%3A+a+motion+analysis+study%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurol%22%5BJournal%5D)">Gait abnormalities induced by acquired bilateral pallidal lesions: a motion analysis study.</a> J Neurol. 253 (5), 594-600 (2006).</li>
<li>Grunt, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reproducibility+and+validity+of+video+screen+measurements+of+gait+in+children+with+spastic+cerebral+palsy%5BTitle%5D)+AND+%22Gait+Posture%22%5BJournal%5D)">Reproducibility and validity of video screen measurements of gait in children with spastic cerebral palsy.</a> Gait Posture. 31 (4), 489-494 (2010).</li>
<li>Womersley, L., May, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sitting+posture+of+subjects+with+postural+backache%5BTitle%5D)+AND+%22J+Manipulative+Physiol+Ther%22%5BJournal%5D)">Sitting posture of subjects with postural backache.</a> J Manipulative Physiol Ther. 29 (3), 213-218 (2006).</li>
<li>DeForge, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effect+of+4-aminopyridine+on+gait+in+ambulatory+spinal+cord+injuries%3A+a+double-blind%2C+placebo-controlled%2C+crossover+trial%5BTitle%5D)+AND+%22Spinal+Cord%22%5BJournal%5D)">Effect of 4-aminopyridine on gait in ambulatory spinal cord injuries: a double-blind, placebo-controlled, crossover trial.</a> Spinal Cord. 42 (12), 674-685 (2004).</li>
<li>Lucareli, P. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gait+analysis+following+treadmill+training+with+body+weight+support+versus+conventional+physical+therapy%3A+a+prospective+randomized+controlled+single+blind+study%5BTitle%5D)+AND+%22Spinal+Cord%22%5BJournal%5D)">Gait analysis following treadmill training with body weight support versus conventional physical therapy: a prospective randomized controlled single blind study.</a> Spinal Cord. 49 (9), 1001-1007 (2011).</li>
<li>Lucareli, P. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((%5BGait+analysis+and+quality+of+life+evaluation+after+gait+training+in+patients+with+spinal+cord+injury%5D%5BTitle%5D)+AND+%22Rev+Neurol%22%5BJournal%5D)">[Gait analysis and quality of life evaluation after gait training in patients with spinal cord injury].</a> Rev Neurol. 46 (7), 406-410 (2008).</li>
<li>McFadyen, B. J., Swaine, B., Dumas, D., Durand, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Residual+effects+of+a+traumatic+brain+injury+on+locomotor+capacity%3A+a+first+study+of+spatiotemporal+patterns+during+unobstructed+and+obstructed+walking%5BTitle%5D)+AND+%22J+Head+Trauma+Rehabil%22%5BJournal%5D)">Residual effects of a traumatic brain injury on locomotor capacity: a first study of spatiotemporal patterns during unobstructed and obstructed walking.</a> J Head Trauma Rehabil. 18 (6), 512-525 (2003).</li>
<li>Shin, J. C., Yoo, J. H., Jung, T. H., Goo, H. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparison+of+lower+extremity+motor+score+parameters+for+patients+with+motor+incomplete+spinal+cord+injury+using+gait+parameters%5BTitle%5D)+AND+%22Spinal+Cord%22%5BJournal%5D)">Comparison of lower extremity motor score parameters for patients with motor incomplete spinal cord injury using gait parameters.</a> Spinal Cord. 49 (4), 529-533 (2011).</li>
<li>Reid, S., Held, J. M., Lawrence, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reliability+and+Validity+of+the+Shaw+Gait+Assessment+Tool+for+Temporospatial+Gait+Assessment+in+People+With+Hemiparesis%5BTitle%5D)+AND+%22Arch+Phys+Med+Rehabil%22%5BJournal%5D)">Reliability and Validity of the Shaw Gait Assessment Tool for Temporospatial Gait Assessment in People With Hemiparesis.</a> Arch Phys Med Rehabil. 92 (7), 1060-1065 (2011).</li>
<li>Stokic, D. S., Horn, T. S., Ramshur, J. M., Chow, J. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Agreement+Between+Temporospatial+Gait+Parameters+of+an+Electronic+Walkway+and+a+Motion+Capture+System+in+Healthy+and+Chronic+Stroke+Populations%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Phys+Med+Rehabil%22%5BJournal%5D)">Agreement Between Temporospatial Gait Parameters of an Electronic Walkway and a Motion Capture System in Healthy and Chronic Stroke Populations.</a> Am J Phys Med Rehabil. 88 (6), 437-444 (2009).</li>
<li>Arazpour, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluation+of+a+novel+powered+hip+orthosis+for+walking+by+a+spinal+cord+injury+patient%3A+a+single+case+study%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Prosthet.+Orthot.+Int%22%5BJournal%5D)">Evaluation of a novel powered hip orthosis for walking by a spinal cord injury patient: a single case study.</a> J. Prosthet. Orthot. Int. 36 (1), 105-112 (2012).</li>
<li>Prado-Medeiros, C. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effects+of+the+addition+of+functional+electrical+stimulation+to+ground+level+gait+training+with+body+weight+support+after+chronic+stroke%5BTitle%5D)+AND+%22Revista+Brasileira+De+Fisioterapia%22%5BJournal%5D)">Effects of the addition of functional electrical stimulation to ground level gait training with body weight support after chronic stroke.</a> Revista Brasileira De Fisioterapia. 15 (6), 436-444 (2011).</li>
<li>Sousa, C. O., Barela, J. A., Prado-Medeiros, C. L., Salvini, T. F., Barela, A. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gait+training+with+partial+body+weight+support+during+overground+walking+for+individuals+with+chronic+stroke%3A+a+pilot+study%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neuroeng+Rehabil%22%5BJournal%5D)">Gait training with partial body weight support during overground walking for individuals with chronic stroke: a pilot study.</a> J Neuroeng Rehabil. 8 (48), (2011).</li>
<li>Krebs, D. E., Edelstein, J. E., Fishman, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reliability+of+observational+kinamatic+gait+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Am+Phys+Ther+Assoc%22%5BJournal%5D)">Reliability of observational kinamatic gait analysis.</a> J Am Phys Ther Assoc. 65, 1027-1033 (1995).</li>
<li>Martin, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((More+than+half+of+MDs+under+age+35+now+using+PDAs%5BTitle%5D)+AND+%22Can.+Med.+Assoc.+J%22%5BJournal%5D)">More than half of MDs under age 35 now using PDAs.</a> Can. Med. Assoc. J. 169 (9), 952(2003).</li>
<li>Mosa, A. M., Yoo, I., Sheets, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+Systematic+Review+of+Healthcare+Applications+for+Smartphones%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Med+Inform+Decis+Mak%22%5BJournal%5D)">A Systematic Review of Healthcare Applications for Smartphones.</a> BMC Med Inform Decis Mak. 12, (2012).</li>
<li>Ferriero, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reliability+of+a+smartphone-based+goniometer+for+knee+joint+goniometry%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Rehabil+Res%22%5BJournal%5D)">Reliability of a smartphone-based goniometer for knee joint goniometry.</a> Int J Rehabil Res. 36 (2), 146-151 (2013).</li>
<li>Vohralik, S. L., Bowen, A. R., Burns, J., Hiller, C. E., Nightingale, E. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reliability+and+validity+of+a+smartphone+app+to+measure+joint+range%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Phys+Med+Rehabil%22%5BJournal%5D)">Reliability and validity of a smartphone app to measure joint range.</a> Am J Phys Med Rehabil. 94 (4), 325-330 (2015).</li>
<li>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).</li>
<li>Eltoukhy, M. A., Asfour, S., Thompson, C., Latta, L. <a target="_blank" href="http://www.ijser.org/viewPaperDetail.aspx?I069691">Evaluation of the performance of digital video analysis of human motion: dartfish tracking system.</a> IJSER. 3 (3), 1-6 (2012).</li>
<li>Boone, D. C., et al. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/704684">Reliability of goniometric measurements.</a> Phys Ther. 58 (11), 1355-1360 (1978).</li>
<li>Variability and reliability of joint measurements. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/2405721">Am J Sports Med</a>. Bovens, A. M., van Baak, M. A., Vrencken, J. G., Wijnen, J. A., Verstappen, F. T. 18 (1), 58-63 (1990).</li>
</ol>

Hudl Technique (Ubersense) ile ilgili herhangi bir finansal ilişki mevcut değildir. Adams Fizik Tedavi Kliniği, Novi, MI bu çalışmada klinik işbirlikçilerimizdi.

Bu doğrulama çalışmanın amacı, klinik, klinik ortamda kinematik yürüme analizi için akıllı telefon teknolojisini kullanarak objektif bir ve maliyet etkili bir araç olarak kullanılmak üzere bir serbestçe kullanılabilir akıllı telefon uygulaması geçerliliğini belirlemek amacıyla yapılmıştır. Bir akıllı telefon uygulaması ile kinematik önlemler incelendiğinde mevcut validasyon çalışmaları sınırlıdır ve sagital planda yürüyüş sırasında kaydedilen dinamik kinematik önlemler değerlendirildi değil. Bu doğrulama çalışması bir a...

insan yürüyüşü değerlendirilmesi fizik tedavi değerlendirme ve klinik karar verme sürecinin önemli bir bileşenidir. 1 Yürüyüş değerlendirme nörolojik ve kas-iskelet sistemi açıkları olan hastalarda yürüme açıklarını değerlendirmek için sıkça kullanılan bir klinik araçtır. Yürümenin Yeniden Değerlendirilmesi sonra onların ilk değerlendirmede batmıştı hedeflerine ulaşmada bir müdahalenin etkinliği hakkında bilgi klinisyene sağlayabilir. hastaları değerlendirirken standart sonuç ölçümleri kullanmak için fizik tedavi için Amerika Birleşik Devletleri'nde ulusal olarak tanınan ihtiyaç vardır. 2 Bu ihtiyaç sigorta geri ödeme politikaları hızla değişen manzara yanı sıra fiziksel terapistler kanıta dayalı uygulamalar daha çok ağırlık vermesi için bir vurgu vardiya kaynaklanıyor. 3 de dahil olmak üzere bir dizi yolla görülebilir yürümenin farklı yönlerini değerlendirmek için çok sayıda sonuç ölçümleri vardır: viso az ekipman ve zaman gerektirir bir klinisyen tarafından ual gözlem, fonksiyonel değerlendirmeler, Video klinik ortamlarda vb önlemleri elektronik yürüyüş yolları, üç boyutlu hareket analiz yazılımı, kayıtlı, gözlemsel (görsel) yürüme analizi yaygın gerçekleştirilir. gözlemsel yürüme analizi yaygın klinikte içinde kullanılırken, hala bir sübjektif değerlendirme kalır. 4 Bu nedenle, terapist deneyimi, görme keskinliği, mesafe konu (kamera mesafeden) için, ölçme araçları ve diğer gibi faktörlere gibi faktörler değerlendirmeye değişkenliği ve hata tanıtabilirsiniz. Bu tür değişkenlik potansiyeli sonuçta geçerli enstrümantasyon kullanımı ile aşılabilir bir ölçü daha güvenilir araçlarla için kritik bir ihtiyaç sunuyor. 5 Kuruluşundan, videografi ve ilgili teknoloji yana çeşitli fonksiyonel kısıtlamalar res incelemek için kullanılır olmuşturbozulmuş hareket yeteneği yanı sıra görsel geribildirim bir form ulting. Saygılarımızla değerlendirmeyi gait için bu akut doğrudur. Stuberg ve diğ. "Çekmesi ekipman klinikte yaygın olarak mevcuttur ... ve yürüyüş döngüsü sırasında duruş ve ortak pozisyon ek objektif bilgi klinisyene sağlar." Bulundu Teknoloji olarak 4 gelişmeye devam, bu nedenle video analizinin yeteneklere sahip olmuştur. Bu yetenekler klinik yürümenin çeşitli parametreleri değerlendirmek için daha fazla yetenek ile fizyoterapist sağlar. Fiziksel terapistler odaklanmak iki anahtar parametreleri kinematik ve uzaysal parametreleri içerir. Adından da anlaşılacağı gibi, uzaysal önlemler mesafe ve zaman unsurlarını içerir. Bir yürüyüş döngüsü özgü, uzaysal önlemler içerecektir, ancak adım uzunluğu, adım uzunluğu, tempo ve hız, bunlarla sınırlı değildir. O 6 Kinematik önlemlerHer yürüyüş döngüsü sırasında gözlenen alt ekstremite eklem hareketleri / rotasyonlar ther elle odaklama. hakemli makalelerin bir dizi Spatiotemporal kinematik, ya da parametrelerin her iki tür bir arada değerlendirmek için bir sonuç ölçümü gibi video hareket analizi kullanımını özellikle 2D kamera sistemleri, atıf olduğunu yayınlandı. Bu makaleler inme (CVA) öyküsü olan bireyler de dahil olmak üzere çeşitli klinik nüfusu, travmatik beyin yaralanması (TBI), omurilik yaralanmaları (SCI), Parkinson hastalığı (PH), serebral palsi (CP) ve sağlıklı bireyler değerlendirilmiştir. Şematik aşağıda sunulmuştur (Şekil 1) Bu konu ile ilgili yayınlanmış olan ilgili hakemli literatür belirlemek için kabul edilmiştir çerçeve sağlar. <img alt="Şekil 1" src="/files/ftp_upload/54659/54659fig1.jpg"> Şekil 1. Madde Seçim Kriterleri için şematik. the şematik yürüme analizi rapor edilmiştir değişkenlerin türünü belirlemek için hakemli makaleler seçiminde kullanılan adımlar özetlenir. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54659/54659fig1large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> yürüyüş parametrelerinin kayıt için Video hareket analizi kullanmış araştırmaların çoğunluğu doğrulama çalışmaları vardı. 7 özel fonksiyonel hareketleri sırasında eklem açıları, 8, 9 incelenmesi ve müdahale öncesi hareket karşılaştırılması yoluyla tedavinin etkinliğini değerlendirmek, belirli bir tanı / patoloji sonucu anormal hareket değerlendirilmesi: Kinematik doğrulama çalışmaları daha üç kategoriden birine bölünebilir ve müdahale sonrası hareket. 10, 11 Benzer bir şekilde, araştırmalar uzaysal bıraktı değerlendirmekmetre de üç kategoriye ayrılabilir: a özel patoloji, 12, 13 kaynaklanan anormal hareket değerlendirilmesi, belirli bir fonksiyonel aktivite sırasında bir platform 14 sınav, 15, 16 ve belirli bir müdahalenin etkisinin belirlenmesi. Hem kinematik ve uzaysal parametreler esas olarak ortezler olarak spesifik tedavi girişimlerinin etkinliğini belirlemeye yönelik edildi değerlendirilen 17 araştırma çalışmaları 17 ya da vücut ağırlığı / kısmi vücut ağırlığı desteklenen bandı eğitimi. 18, bu makalelerde 19 Bir ön betimsel analiz tespit çalışmalarının% 52.1 (parametrelerin bir arada (% 21.7) incelemiş kinematiği (% 30.4 de sadece arayanlar) ve bu toplamı) r o2B kamera sistemi ile esearched kinematik parametreleri. Bu uzaysal parametreler değerlendirildi (uzaysal parametreler (% 47.8) ve parametrelerin bir arada (% 21.7) araştırılmış makalelerin toplamı) 69,5 makale% karşılaştırıldığında olduğunu. kayıt ve kinematik ve uzaysal yürüyüş parametreleri değerlendirmek metodolojik farklılıklar da kullanılan gözlemsel yürüme analizi türü açısından klinik uygulamada görülmektedir. araştırma tarafından belirtildiği gibi uzaysal parametreler çok daha sık değerlendirilir. Orada genellikle bu eğilimin nedenleri mutabık üç şunlardır: düşük maliyet, kullanım kolaylığı ve standart bir protokol varlığı gibi parametreleri ölçmek için. klinik ortamlarda - (% 94% 40) Gözlem kinematik ölçümler çok düşük içi rater (% 60) ve görüşmeciler arası güvenilirlik gösterilmiştir. 4. Bu, çok çeşitli belirteçlerin yerleşiminde değişiklik bağlı olduğu anlaşılmaktadırkemikli görülecek ve eklem açıları değerlendirmek için kullanılan özel araçlar. belirteçlerin yeri yerleşiminde Dakika farklılıklar anlamlı sonuçtaki açıları değiştirebilir. yürüyüş değerlendirmek için saat yöntemini kağıt, kalem kullanarak ve durdurmak, özellikle - uzaysal ölçümler çok daha yüksek güvenilirlik (% 97 arasında değişen% 69) var. 20 Son birkaç yıl içinde teknolojik gelişmeler önemli ölçüde sağlık uygulandığı şekilde değişmiştir. Akıllı telefonlar son çıkmasıyla birlikte, internet, online araştırma makaleleri erişebilir ve diğer elektronik kaynaklar, herhangi bir zamanda artık daha hazır klinisyenler için vardır. Martin ve diğ. bildirdi "akıllı Genel kullanım Klinik uygulamada, tıp eğitimi ve araştırma artmaktadır." 21 Bu çalışmada, 35 yaşın altındaki tıp doktorlarının% 50'den fazla klinik pratikte bir akıllı telefon kullanarak hayata geçirdik cevap verdi. Bu eğilim, artırımAmerika Birleşik Devletleri'nde hekimlerin% 64'ü klinik uygulamada akıllı telefonlar kullanarak tespit edildiğinde 2009 yılında hafifletti. Manhattan İnceleme Araştırma ayrıca, daha fazla araştırma bu yükseliş eğilimi aslında tırmanmaya devam olup olmadığını belirlemek için yapılan edilmemiş olsa da bu büyüme 2012. 22 klinik pratikte akıllı telefon kullanımını uygulayan hekimler ve sağlık klinisyenlerin% 81 tırmanmaya devam edeceğini tahmin klinik pratikte akıllı telefon platformları kullanımı daha yaygın olacağını, sağlık teknolojinin bilinen uygulama ile, varsaymak mantıklıdır. fizik tedavi uygulamada akıllı telefon uygulamaları mevcut kullanımı tespit edilmemiştir. Bugüne kadar bir fizyoterapist tarafından akıllı telefon video analiz uygulamaları kullanımını değerlendiren bir çalışma olmamıştır. Ancak, çeşitli akıllı telefon uygulamaları o bir atılım yardımcı araç olarak bireysel fizyoterapistler tarafından kullanılmış olanHer iki rehabilite kullanım ve çeşitli disiplinlerin eğitim sporcular için utpatient ortopedik ayarları. Akıllı telefon uygulamaları da onaylanmıştır bazıları ortak açılarını ölçmek olabilir mevcuttur. 23, 24 Bireysel terapistleri anekdot kanıtlara dayalı, hasta için görsel geribildirim için akıllı telefonlarda ve hastanın yürüme döngüsünün eksik olabilir çeşitli bileşenlerin daha kolay parçalanması için çeşitli analiz uygulamaları kullanmaya başlamıştır. Ancak, bu önlemlerin geçerliliği bilinmemektedir. Bu akıllı telefon video analiz uygulamaları ile ilgili mevcut mu sınırlı sayıda araştırma, özellikle frontal düzlemde, 25 ve cihazın görüşmeciler arası güvenilirliği, diz ve kalça açıları ayak bileği, kinematik yürüme parametrelerinin doğrulanması üzerine odaklanmıştır. 26 kinem kaydetmek için akıllı telefon video analiz uygulamaları kullanımını onaylamıştır bugüne kadar hiçbir çalışma bulunmamaktadırEn yaygın klinik yürüme analizi yapılır sagital düzlemde yürümenin atics. Bu çalışmanın amacı, akıllı telefon uygulaması ile kaydedilen kinematik önlemler eşzamanlı geçerliliğini test ve sagital düzlemde bir 3D hareket yakalama sistemi tarafından kaydedilen tedbirler bunları karşılaştırmaktır. Biz 3D hareket yakalama sistemi tarafından kaydedilen tedbirlere göre akıllı telefon uygulama tarafından kaydedilen tedbirler arasında anlamlı bir fark olacağını tahmin ediyor. İkincil amaç 2-m mesafeden yakın konu (akıllı telefon kamera iki eğer farklı yerleşimleri test etmektir; akıllı telefon kamera iki farklı yerleşimler arasındaki önlemler 4 -ve NT farkın uzak mesafe çalışmanın nihai amacı. bir akıllı telefon uygulamasını kullanarak klinik Video yürüme analizi için bir protokol hazırlamak için olduğunu.

<table><tbody><tr><td>Hudl Tekniği Uygulaması</td><td>Hudl&nbsp;</td><td>Çevrimiçi uygulama</td><td>Adroid / apple store'dan ücretsiz indirilebilir uygulama</td></tr><tr><td>Optotrak Certus 3D hareket yakalama sistemi</td><td>Northern Digital inc</td><td>Optotrak certus System</td><td>http://www.ndigital.com/msci/products/optotrak-certus/</td></tr> <tr><td>Smartphone</td><td>Apple</td><td>Iphone 5</td><td>www.apple.com</td></tr></tbody></table>

video hareket analizi kullanarak akıllı telefonlar (vimas): bir pilot Çalışma

Video Movement Analysis Using Smartphones (ViMAS): A Pilot Study

Klinik pratikte akıllı kullanımı giderek insan yürüyüşünü değerlendirmek için kullanılan olabilir düşük maliyetli / serbestçe kullanılabilir &quot;uygulamalar&quot; durumu ile artmaktadır. Bu yazının temel amacı, sagital düzlemde 3D hareket yakalama sistemine göre bir akıllı telefon uygulama tarafından kaydedilen kinematik önlemler eşzamanlı geçerliliğini test etmektir. İkincil amaç, video hareket analizi için akıllı telefon kamera set up klinisyenler için bir protokol geliştirmekti. sagital düzlem diz açısı akıllı telefon uygulaması ve 32 sağlıklı deneklerde 3D hareket yakalama sistemini kullanarak olayları kapalı topuk vuruşu ve ayak sırasında ölçüldü. Üç çalışma yakın (2-m) ve uzak (4-m) akıllı makinesi mesafelerde yapıldı. mesafeler sırası randomize edilmiştir. Regresyon analizi, her iki deneğin yüksekliği veya bacak uzunluğuna göre kamera yüksekliğini hesaplamak için gerçekleştirilmiştir. absolute ölçüm hataları topuk vuruşu (5.81 ± 5.26 derece) göre ayak kapalı (3.12 ± 5.44 derece) sırasında en az idi. anlamlı (p &lt;0.05), ancak diz açıları uygulama ve 3D hareket yakalama önlemler arasında orta anlaşmalar vardı. İki kamera pozisyonları arasındaki mutlak ölçüm hataları arasında anlamlı (p&gt; 0.05) farklılıklar da vardı. Yürüme döngüsünün kapalı ayak ve topuk grev olaylar sırasında 5 derece - ölçüm hataları 3 arasındaydı. akıllı telefon uygulamaları kullanımı yürüyüşü ya da insan hareket analizi yapmak için klinikte yararlı bir araç olabilir. Ileri çalışmalara üst ekstremite ve gövde hareketlerini ölçmek doğruluğu kurmak için ihtiyaç vardır.

32 denek 6 yürüme denemeleri tamamladı; Ancak, katılımcıların 6 veriler zayıf işaretleyici görüş sonuçlanan teknik sorunlar veri analizine dahil edilmemiştir. Diz açılarının mutlak ölçüm hataları topuk vuruşu (5.81 ± 5.26 derece) (Tablo 1b) ile karşılaştırıldığında parmak kapalı olaylar (3.12 ± 5.44 derece) sırasında en az idi. akıllı telefon uygulaması ve diz açıları 3D hareket yakalama tedbirler arasında istatistiksel olarak anlamlı anlaşmalar (P&gt; 0.05) vardı. İki k...

Bu el yazması, akıllı telefon uygulaması tarafından kaydedilen kinematik ölçümlerin sagital düzlemdeki bir 3D hareket yakalama sistemine kıyasla eşzamanlı geçerliliğini test etme yöntemini açıklar. Bu protokol, klinisyenlerin insan hareketini videoya çekmek için akıllı telefonlar kurmasını sağlayacaktır.

Video Hareket Analizi Kullanarak Akıllı telefonlar (VIMAS): Bir Pilot Çalışma

The use of smartphones in clinical practice is steadily increasing with the availability of low cost/freely available &#34;apps&#34; that could be used to ...

Bu çalışmanın genel amacı, geçerli bir klinik protokol geliştirmek için akıllı telefon uygulaması tarafından kaydedilen kinematik ölçümlerin eşzamanlı geçerliliğini test etmek ve bunları bir 3D hareket yakalama sistemi tarafından kaydedilen ölçümlerle karşılaştırmaktır. Bu klinik protokol, akıllı telefonun insan hareketini yakalamak ve basit ve kullanıcı dostu bir kurulum kullanarak geçerli kinematik ölçümler sağlamak için kullanılabilmesi için geliştirilmiştir. Bu tekniğin temel avantajı, akıllı telefonun insan hareketinin video analizi için bir klinikte veya hastanın evinde kurulabilmesidir.Bu yöntemin görsel gösterimi kritiktir, çünkü klinisyenler alt ekstremite kinematiğinin geçerli ölçümlerini elde etmek için adım adım klinik protokolü takip edebilirler. Prosedürü göstermek, çalışmada ortak yazar olan lisansüstü öğrenciler olacaktır. Mezura ve yapışkan bant kullanarak altı metrelik bir yürüyüş yolunu ölçerek ve işaretleyerek başlayın.Ardından, bu alandaki yürüyüşü kaydetmek için altı metrelik yürüyüş yolunun dört köşesine dört adet 3D hareket yakalama kamerası yerleştirin. Yürüyüş yolunun çapraz uçlarındaki kameraların her birini birbirine bakacak şekilde yönlendirin. Daha sonra, katılımcıya test alanına kadar eşlik edin ve bir ölçüm bandı ile büyük trokanterden her iki bacağın medial malleollerine kadar ağırlık ve bacak uzunluğunu toplayın.Ardından, katılımcının duvara tutturulmuş bir mezuranın yanında çıplak ayakla durmasını sağlayarak yüksekliği ölçün. Duvara yapıştırılmış ölçüm bandından ölçümü okumak için katılımcının başının üstüne bir cetvel yerleştirin. Akıllı telefonu tutmak için bir adaptör klipsi kullanarak akıllı telefonu bir tripoda monte edin.Tripodu, ilk ayarlanan denemeden 2.0 metre uzakta, yürüyüş yolunun ortasına dik olarak yerleştirin. İkinci deneme seti için tripodun 4.0 metre uzağa yerleştirilmesi gerektiğini unutmayın. Ardından, hastanın bacak uzunluğunu kullanarak her konfigürasyon için zeminden kamera merceğine kadar olan yüksekliği metre cinsinden hesaplayın.İki metre olan yakın kamera konumu, yalnızca alt ekstremite hareketini kaydetmek ve analiz etmek içindir, uzak mesafe ise hem alt ekstremiteyi hem de gövdeyi kapsar. Daha sonra, cırt cırtlı üç akıllı işaretleyiciden oluşan kümeleri iki taraflı anterior superior iliak krest veya ASIS, uylukların lateral yüzünün üst üçte biri, baldırların yan yönünün üst üçte biri ve her iki ayağın sırtı üzerine yerleştirin. Sağ ve sol posterior superior iliak dikenler arasındaki orta hatta tek bir akıllı işaretleyici yerleştirin.3D hareket yakalama sisteminin kalibrasyonu için bilateral medial ve lateral femoral kondillerin, medial ve lateral malleollerin kemikli işaretlerini ve birinci ve ikinci ayak parmakları arasındaki perdeli boşluğu gösteren çıkartmalar yerleştirin. Son olarak, çıkartmaların 3D konumunu kaydetmek için üzerinde akıllı işaretleyiciler bulunan aletli bir çubuk kullanarak ekipmanı kalibre edin. Başlamak için, bir araştırmacının akıllı telefonu, diğerinin ise 3D hareket yakalama sistemini kontrol eden bilgisayarı çalıştırmasını sağlayın.Katılımcıdan bir deneme denemesi tamamlamasını isteyin. Ardından, akıllı telefon uygulamasını açın ve kayda başlamak için ekranın alt orta kısmındaki kırmızı kayıt düğmesine basın. Akıllı telefon kaydında deneme numarasını belirtmek için numaralı kağıt kullanın.Ardından, katılımcıya normal hızlarında yürümesini ve düz bir çizgide yürümeye yardımcı olmak için karşı duvara yerleştirilmiş bir işaretleyiciye odaklanmasını söyleyin. Katılımcıya üç, iki, bir, git diyerek başlaması için bir geri sayım verin. Ardından, katılımcının her iki taraftaki yürüyüş yolunun başlangıcına yerleştirilmiş ilk iki 3D hareket yakalama kamerasını geçmesini ve her iki taraftaki yürüyüş yolunun diğer ucuna yerleştirilmiş diğer iki kameraya doğru yürümesini sağlayın.Denek altı metrelik mesafeyi yürümeyi bitirdikten sonra, üç, iki, bir, dur diyerek denemenin sonuna kadar geri sayım yapın. Ardından, yürüme denemesini kaydetmeyi durdurmak için kırmızı kayıt düğmesine bir kez daha basın. Her denemeden sonra tüm işaretçileri konum için kontrol edin.Ardından, üst ve alt gövdeyi yakalamak için tripodu akıllı telefonla birlikte dört metre uzaklıktaki ikinci mesafeye taşıyın. Katılımcıdan yürüyüş yolunun orta noktasında durmasını isteyin, ardından daha önce olduğu gibi yürümeye başlayın. Son olarak, 3D hareket yakalama kayıtlarını ve akıllı telefon kayıtlarını kaydedin ve doğrulayın.Ardından akıllı işaretçileri çıkarın. Yürüyüş döngüsünün topuk vuruşu ve ayak parmağı çıkarma aşamalarında ekranda görüntülenen diz açısını manuel olarak kaydederek başlayın. Ardından, topuk vuruşu ve ayak parmağı çıkarma olayları için akıllı telefon kayıtlarının analizini tamamlayın.Diz açısı ölçümleri için yer işareti yerleşiminin daha fazla doğruluğu için kalemi kullanın. Ardından, ekranın sol alt köşesindeki video karesini seçerek az önce kaydedilen görünümü açın. Nesnenin ekranın ortasında topuğuna, darbeye veya ayak parmağını kaldırmaya en yakın olduğu kareyi seçmek için ekranın tabanındaki kaydırma çubuğunu kullanın.Ardından, açıyı bırakmak için ekranın sağ üst tarafındaki beyaz anahat kalem simgesine dokunun. Açılır menüden açı seçeneğini seçin. Tercih edilen bir renk ve açı işaretçisini seçin.Açıyı düşürmek için ekran kalemini ekranda herhangi bir yere kaydırın veya dokunun. Son olarak, açının merkezini diz eklemi üzerine yerleştirin, vektörler femur boyunca yukarı doğru ve lateral malleollere doğru aşağı doğru uzanır. Gerekirse, iki parmağınızı ekranın ortasına birbirine yakın yerleştirerek ve yavaşça birbirinden ayırarak yakınlaştırın.Sonuçlara göre, 3D hareket yakalama sistemi ve akıllı telefon uygulaması tarafından yapılan açı ölçümleri arasında önemli bir fark vardı. 4.0 metre ve 2.0 metre mesafeleri için grafikler, merkezdeki ortalama fark çizgisi etrafında daha dağınık olan verileri gösterdi. Bu, kamera konumunun ölçümlerdeki hatalara katkıda bulunmadığını gösterir.Akıllı telefon video hareket analizi için klinik protokolü denerken, kameranın ayarlanan mesafeye yerleştirilmesi gerektiğini ve kameranın yüksekliğinin kişinin bacak uzunluğuna göre belirlendiğini unutmamak önemlidir.

video-movement-analysis-using-smartphones-vimas-a-pilot-study

Research

JoVE Journal

Medicine

Tıp

İnsanlarda üç boyutlu olarak kendilerini nasıl gezindiğini anlamak için etkili bir şekilde anlatılmıştır. Yöntemi geleneksel simülatörler tarafından ulaşılamaz şekilde gözlemci hareket edebilen bir hareket simülatörü yararlanır. Sonuçlar dikey hareketi abartılmıştır iken yatay düzlemde hareket, hafife doğrulayın.

MPI CyberMotion Simulator: Üç boyutlu çoklu duyumsal Yolu Entegrasyon araştırmak için bir Roman Hareket Simülatörü Uygulaması

Giyilebilir Mobilite İzleme Sistemleri (WMMS) için gerçekçi bir günlük yaşam ortamında sürekli aktiviteleri içeren standart bir değerlendirme yöntemi geliştirilmiştir. Bir dizi günlük yaşam aktivitesi ile test etmek, aktivite tanıma hassasiyetini azaltabilir; bu nedenle, WMMS performansının geçerli bir şekilde değerlendirilmesi için gerçekçi test devreleri teşvik edilir.

Bir Günlük Yaşam Ortamında Smartphone merkezli İnsan Aktivitesi Tanıma Sisteminin Değerlendirilmesi

Bu çalışmada, tasarlamak ve gıda alımı şekillerinin algılar bir gözlük-türü giyilebilir cihaz üretim bir protokol sunar ve yük hücreleri kullanarak seçme diğer fiziksel aktiviteler gözlük her iki menteşeler eklenmiş.

Tasarım ve gıda alımı ve fiziksel aktivite sınıflandırma için akıllı gözlük değerlendirme

Günlük yaşam (IADL) enstrümantal faaliyetleri bir hareket yakalama sistemiyle değerlendirmek için bir sanal gerçeklik test dizayn ettik. Yörünge, hareketli mesafe ve zaman IADL yeteneklerini değerlendirmek için tamamlanması için dahil olmak üzere çeşitli hareketler katılımcının yorumlamak için detaylı bir kinematik analiz öneriyorum.

Sanal gerçeklik içinde günlük yaşam hareketleri hareket yakalama sistemleri ile kinematik ölçme

Multimodal sensörlerin kullanılması, sosyal etkileşimlerin eğitim ortamlarında rolünü anlamanın umut verici bir yoludur. Bu makalede, mobil göz izci kullanarak koolü dyads ortak görsel dikkat yakalamak için bir metodoloji açıklanmaktadır.

Mobil Göz İzleyicileri Kullanarak Ortak Görsel Dikkat Yakalama Için Bir Metodoloji

Bedensel benlik bilinci üzerine daha önce yapılan araştırmalar, benlik ve diğer köken hareketlerinin algısal olarak ayırt edilebilir olduğunu varsayırken, bu protokol onların kasıtsız hafif hareketlerle sanal bir elde belirsiz olmalarını sağlar. Bu, SoA'nın yokluğundan ziyade, SoO ve diğer üretilen SoA tarafından oluşturulan deneyimi gözlemlememizi sağlar.

Benlik ve Diğer Köken Arasında Belirsiz Hareket ile Sanal El: Sahiplik Duygusu ve 'Diğer Üretilen' Ajans

Bu makalede, Caenorhabditis elegans'ın çimden kaçınma davranışını, akıllı telefon ve ışık yayan diyot (LED) ışık kutusu gibi hazır bulunan öğeleri kullanarak kaydetmenin basit, düşük maliyetli bir yöntemi açıklanmaktadır. Ayrıca, video dosyasını saymaya daha uygun bir formatta işlemek için bir Python betiği de sağlıyoruz.

C. elegans Çim Önleme Testi için Akıllı Telefon Tabanlı Bir Görüntüleme Yöntemi

Burada açıklanan protokol, hem klinikte hem de evde uzaktan değerlendirme için ek teknoloji geliştirmek amacıyla üst ekstremite eksikliklerinin kantitatif değerlendirmesini geliştirmeyi amaçlamaktadır. Sanal gerçeklik ve biyosensör teknolojileri, nöromüsküler sistemin işleyişi hakkında bilgi sağlamak için standart klinik tekniklerle birleştirilir.

Sanal modifiye edilmiş bir kutu ve blok testi sırasında hareket ve kas aktivitesinin kantitatif değerlendirmesi için kurulum

Bu makale, çok sensörlü bir giyilebilir cihaz ve tam otomatik derin öğrenme tabanlı analiz hattı ile bebeklerin kaba motor performansının değerlendirilmesini özetlemektedir. Yöntem, bebeklerin sırtüstü yatmaktan bağımsız olarak yürümeyi öğrenene kadar duruş ve hareket kalıplarını ölçer.

Çok sensörlü giyilebilir bir cihaz kullanarak bebeğin kaba motor yeteneklerinin niceliksel değerlendirmesi

Bu çalışma, bel ağrısı (LBP) hastalarında biyomekanik değişiklikleri değerlendirmek ve tedavi etmek için yenilikçi bir aracın rolünü göstermektedir. Üç LBP hastası, değerlendirme sonrası ağrı yoğunluğunda iyileşme ve fonksiyonel bağımsızlık gösterdi. Teknoloji, kişiselleştirilmiş müdahaleler için LBP biyomekaniği hakkında bilgi sunarak özel rehabilitasyon stratejilerine yardımcı olur.

Bel ağrısına bağlı biyomekanik değişiklikler: rehabilitasyonda hareket paterni değerlendirmesi ve tedavi değerlendirmesi için yenilikçi bir araç

Metodoloji, optokinetik ve tüm vücut rotasyonları sırasında bakış stabilizasyonuna görsel ve vestibüler katkıları araştırdı. Stimülasyonlar görsel, vestibüler ve görselovestibüler denemelerle gerçekleştirildi. Burulmalı göz hareketi kazancı ve nistagmus frekansları, her deneme için duyusal spesifik hareket bilgisinin refleksif beyin sapı yanıtına doğru subkortikal iletimi için göstergeler olarak görev yaptı.

Rulo düzleminde subkortikal hareket işlemede görsel ve vestibüler girdinin göreceli önemini değerlendirmek için göz izlemeyi kullanma

Keşfedin akıllı telefonlarla video hareket analizi yöntemini, alt ekstremite kinematiği ölçümleri için klinik protokol geliştirmede. Bu teknik, 3D hareket yakalama sistemine karşı geçerliliği test eder ve araştırmacılara erişilebilir hareket analizi sunar.

Video Hareket Analizi Kullanarak Akıllı telefonlar (VIMAS): Bir Pilot Çalışma

Daha fazla video keşfet