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

1Physical Therapy Program, Department of Healthcare Sciences, Eugene Applebaum College of Pharmacy and Health Sciences, Wayne State University, 2Adams Sports Medicine and Physical Therapy
Published 3/14/2017
0 Comments
  CITE THIS  SHARE 
Medicine

Your institution must subscribe to JoVE's Medicine section to access this content.

Fill out the form below to receive a free trial or learn more about access:

Welcome!

Enter your email below to get your free 10 minute trial to JoVE!





By clicking "Submit", you agree to our policies.

 

Summary

Cite this Article

Copy Citation

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

Please note that all translations are automatically generated.

Click here for the english version. For other languages click here.

Abstract

Klinik pratikte akıllı kullanımı giderek insan yürüyüşünü değerlendirmek için kullanılan olabilir düşük maliyetli / serbestçe kullanılabilir "uygulamalar" 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 <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> 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.

Introduction

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.

Şekil 1
Şekil 1. Madde Seçim Kriterleri için şematik. the şematik yürüme analizi rapor edilmiştir değişkenlerin türünü belirlemek için hakemli makaleler seçiminde kullanılan adımlar özetlenir. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

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.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Bu protokol Wayne State Üniversitesi Kurumsal Değerlendirme Kurulu tarafından onaylandı.

1. Deneysel hazırlanması

  1. Pozisyon kameraları tüm 6 m geçit yakalamak için. 6 m geçit üzerinde yürüyüş yakalamak için kameralar 4 3D hareket toplam yakalar kullanın.
    1. 6 m geçit 4 köşelerinde kameraların her koyun. birbirlerine yüz geçit çapraz ucunda kamera her şark.
  2. Her katılımcının boy, kilo ve bacak uzunluğu önlemleri toplayın.
    1. kilogram kitle ölçün.
    2. bir ölçüm bandı ile her iki bacak Malleollerin medial büyük trokanter dan (metre cinsinden) bacak uzunluğunu ölçün.
    3. 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.
  3. 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.
    1. Velcro / çift taraflı yapışkan bant ile akıllı işaretçileri sabitleyin. frontal planda güvenli uyluk ve baldır işaretleri.
  4. 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. 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 "Wand" kullanmayı gerektirir.

2. Deney

  1. 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.
  2. 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.
  3. akıllı telefon uygulamasını açın. , Alt s merkezini kırmızı "kayıt" düğmesine basıncreen (zaman dikey yönde) kaydetmeye başlamak için.
    NOT: Akıllı telefon zaten tripod konulmuş, düğme smartphone ev düğmesinin yanında ortasında telefonun sağ tarafında, görünür.
  4. 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.
    1. Her deneme için, her katılımcıya başlatmak için geri sayım vermek (3, 2, 1, GO) ve deneme (3, 2, 1, STOP) sona erer.
  5. Konu 6 m yürüme tamamlandıktan sonra, bu yürüyüş deneme kaydı bitirmek için bir kez daha kırmızı "kayıt" düğmesini seçin.
  6. 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.
  7. Sahip katılımcılar adım 2.1 her kamera mesafede 3 deneme yapar.
  8. İkinci mesafeye akıllı telefon ile tripod taşıyın. yürüyüş yolu orta noktası üzerinde durmak için katılımcı dönün. 2.5 - protokol 2.2 adımları yönergeleri izleyin.
  9. Kaydet ve akıllı belirteçlerin çıkarılmadan önce 3D hareket yakalama kayıtları ve akıllı telefon kayıtları doğrulayın.

3. Veri Analizi

  1. diz açısı hesaplamak için yazılım / üreticisinin talimatlarına uyun. El ile yürüyüş döngüsünün topuk vuruşu ve parmak kapalı aşamasında ekranda diz açısı kaydedin.
  2. 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.
  3. Sadece kaydedildi deneme görüntülemek için (dikey yönde) ekranın sol alt köşesinde video kare seçin.
  4. Ekranın alt kısmında kaydırma çubuğunu kullanarak, söz konusu ekranın ortasında (tercih değişken hangisi) topuk vuruşu veya ayak kapalı yakın olduğu çerçeveyi seçin.
  5. , Açı düşmesi, ekranın sağ üst tarafındaki beyaz, ana hatlarıyla kalem simgesine tıklayın.
  6. açı seçeneği, açılır menüde ikinci seçeneği seçin.
  7. Tercih edilen renk ve açı makinesi seçin. Sadece bir açı aynı anda ölçülebilir unutmayınız. Bu protokol ölçülen açı tamamen sagital düzlemde diz açısı oluşuyordu.
  8. Slayt veya düşmesi ekranda herhangi bir yere kalemle dokununaçısı.
  9. vektörler yukarı femur boyunca ve aşağıya yanal malleole doğru ulaşan, diz eklemi (lateral kondil) üzerindeki açı merkezini yerleştirmek.
  10. birbirinden ayrı, onları çizim yavaş yavaş ekranın ortasında birbirine yakın iki parmak yerleştirerek ve, "zoom" Gerekirse.
    NOT: açı yerleştirme ile bir kez memnun, araç otomatik verilen karede diz açısını hesaplar.
  11. 3.10 - ayak kapalı ya da topuk vuruşu diğer aşamalarında diz açısını belirlemek için tekrar 3.4 yineleyin.

4. Klinik Protokol

  1. Tedbir ve bir ölçüm bandı ve işaretleyici / yapışkan bant kullanarak 6 m geçit kapalı işaretleyin.
  2. tripod paralel akıllı koyun ve 6 metrelik geçit merkezine yakın.
  3. 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.
  4. 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
  5. Tekrarlayın bölümler 2-3 kayıt ve akıllı telefon uygulamasını kullanarak verileri analiz etmek.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

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> 0.05) vardı. İki kamera pozisyonları (2,0 m ve 4,0 m) arasındaki mutlak ölçüm hataları arasında anlamlı bir fark (P> 0.05) de vardı. Katılımcıların bacak uzunluğu yakın mesafe 40.4 akıllı telefon kamera uzak mesafeye yerleştirilen edildiği yüksekliğinin% Varyans (4.0 m, p <0.0001) ve% 50 varyans (2.0 m, p <0.0001) oluşturdu.

Tablo özellikle Toe Kapalı faz sırasında anlaşmayı orta düşük olduğunu göstermiştir 1a). olaylar Toe Kapalı 1, hem yakın hem de uzak mesafeler için Topuk Strike 1 ve Ayak Kapalı 2, at, akıllı telefon uygulaması ılımlı anlaşmayı gösterdi. Geliştirilmiş anlaşma gözlenen geliştirilmiş ICC değerleri ile, yakın ve uzak mesafelerde hem de Toe Kapalı 2 gözlendi (Ayak Kapalı 2 civarında ICC = 0.447, p <0.05; Toe Kapalı 2 Far ICC = 0.454, P <0.05).

<tr>
kamera pozisyonu yürüme Faz ortalama Hatalar Std. Sapma
yakın Topuk Strike 1 5.74 8.49
Topuk Strike 2 6.36 4.14
Kapalı ayak 1 3.93 5
Kapalı Toe 2 2.49 * 4.99
uzak Topuk Strike 1 4.97 5.58
Topuk Strike 2 5.47 3.6
Kapalı ayak 1 2.71 5.64
Kapalı Toe 2 2.54 * 4.69

Tablo 1: Önemi Değerler (p-değeri) ile İçi Korelasyon Analizi. * P <0.05 gösterir.

<Kapalı td> Toe 1
kamera pozisyonu yürüme Faz intraclass Korelasyon önem
yakın Topuk Strike 1 0.168 0.368
0.324 0.126
Topuk Strike 2 0.335 0.07
Kapalı Toe 2 0.447 0,018 *
uzak Topuk Strike 1 0.157 0.327
Kapalı ayak 1 0.284 0.084
Topuk Strike 2 0.248 0.119
Kapalı Toe 2 0.454 0,046 *

Tablo 2: Diz Açı Ölçme Hataları. Uygulama ve hareket yakalama sistemleri arasındaki önlemler farkından oluşan Bland-Altman grafikleri herhangi orantılı hatalar gözlenen olmadan, farklılıklar rastgele nitelikte olduğunu göstermektedir görsel kanıt sunan (Şekil 2a ve 2b). araziler for 2,0 m ve 4,0 m mesafeler daha merkezi ortalama fark çizgisi etrafında dağınık verileri görüntüler. Bu kamera pozisyonu ölçümlerinde hatalar katkıda olmadığını gösterir.

şekil 2
App ve 3D Motion tarafından kaydedilen Önlemler arasındaki fark gösteriliyor Şekil 2. Mülayim ve Altman Arsalar kapalı Far ve Kamera Pozisyonlar Yakın Toe sırasında Sistemi yakalayın. Toe Kapalı 2 civarında a) Kamera Konumu Far Ayak Kapalı 2. b) Kamera Konumu.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

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 akıllı telefon ile sagital düzlemde kinematik diz önlemlerini inceleyen ilk çalışmadır. Ayrıca, bu doğrulama çalışması klinik ortamda çoğaltma için bir akıllı telefon uygulamasını kullanarak sagital düzlemde kinematik yürüme analizi için bir protokol geliştirmek için bilinen ilk.

sonuçlarına dayanarak, exp olacaktı 3D hareket yakalama sistemi ve akıllı telefon uygulaması ile diz açı ölçümleri arasında anlamlı bir fark yoktuyansıtılmaktadır. 3D hareket yakalama sisteminin kapasitesine göre akıllı telefon ile elde edilen ölçümlerin sınırlı hassasiyet vardır. smartphone sınırlı hassas çalışması yapıldı zaman belirli cihazda kullanılabilir teknolojik parametreler dayanmaktadır. teknoloji ilerlemeye devam ettikçe, akıllı telefon platformları gelişmiş yakalama oranları ile ortaya çıkabilir. Hareketli bir çerçeve içinde analiz ve hala yakalama görüntüleri için video yavaşlatmak için yeteneği de mevcut akıllı telefon platformları üzerinde kinematik analiz hassasiyeti artırabilir. Böyle yüksek çözünürlüklü video kayıt, yavaş hareket yakalama, zoom ve odaklama kapasitelerinin kalitesi gibi özelliklerin eklenmesi ölçüde istenen yürüyüş an bozulma olmadan ekstremite analizini artırabilir. ölçüm hassasiyeti elde diz tedbiri etkilemiş olsa da, ölçüm hatası açısından anlamlı bir fark iki kamera mesafeler arasında tespit edildi. orta anlaşma vardıayak kapalı faz, topuk vuruşu sırasında diz uzantısı ya da hiperekstansiyon ölçüm anlaşmaya göre diz fleksiyon ölçü artan anlaşmayı gösteren esnasında diz açısı ölçümleri.

Ortalama olarak, 2 - ölçüm hatası 6 derece aralığı tespit edildi. Bu çalışmada elde edilen hata aralığı hata kurulmuş bir, klinik olarak kabul edilebilir aralığı ile iyi gelmektedir. Örneğin, tek bir sınav ile bir ekstremitenin alınan çoklu goniometrik tedbirler 4 ila 5 derece yelpazesine sahiptir. 27, 28, ayrıca, birden fazla inceleme tarafından alınan ekstremite goniometrik önlemlerin ortalama standart sapma 5 ila 6 derecedir. sagital düzlemde mekanik kaldırma yakalama araştıran bir çalışmaya karşılaştırıldığında, ölçüm hatası da daha önce bahsedilen klinik olarak kabul edilebilir ölçü yansımasıdır. Norris ve ark tarafından yapılan bir çalışmada. 5, standart hatasımekanik kaldırma sırasında kalça, diz ve ayak bileği ölçülen ortalama analiz edildi. Diz ölçümleri için hata 6.1 derece oldu. Ancak, Norris ile elde edilen önlemler akıllı telefon uyumlu uygulama ile bir bilgisayara analizler tedbirleri kaydetmek için bir kamera kullandı. tüm önlemler hem yakalanır ve bir akıllı telefon üzerinde analiz edildi, çünkü ölçüm hataları doğrudan bu çalışmada elde edilen önlemlere mukayese edilemez. açıklandığı gibi bu yazının sunulan sonuçları çoğaltmak için, protokol tüm adımları takip edilmelidir. Özellikle Bölümde 2 Bu doğrulama tekniği gerçekleştirmek ve aynı zamanda akıllı telefon uygulamasını kullanarak geçerli bir kinematik ölçü elde etmek önemlidir. Bu adımlar akıllı telefon kamera yerleştirme yöntemi özetlemektedir ve kinematik önlemler performans.

kinematik ortak ölçüm için akıllı telefon kullanımının onaylanması yanı sıra, bu çalışma basitleştirmek ve akıllı telefon kullanımının standartlaştırılması için çalıştıKlinikte sagital düzlem yürüme analizi teknolojisi. Araştırmacılar az ve hazır ekipman kullanarak, bir klinik boşluk içinde bu çalışmanın gerçekçi bir üreme için bir protokol geliştirmiştir. protokol istenen alt ekstremite kesimlerinin uygun yakalamak için hasta özel kurulum hesaplamak için gerekli alan, gerekli ekipman ve gerekli formüller için parametreler içerir. aşağıda belirtilen kurulumu takip ederek, araştırmacılar klinisyenler hata ± 5 derece ile geçerli kinematik önlemleri alacaktır nispeten eminiz.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Materials

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

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

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

Comments

0 Comments


    Post a Question / Comment / Request

    You must be signed in to post a comment. Please or create an account.

    Video Stats