上肢障害の有無にかかわらず人に飲酒のタスクの 3 D モーションを用いた運動解析をキャプチャします。

Neuroscience

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Summary

このプロトコルでは、運動性能とストロークと健全なコントロールを個人に適用される上肢の感覚運動機能を評価する客観的方法について説明します。標準化されたテストの手順では、タスクを飲んでの 3次元モーション キャプチャのための運動学的解析と結果変数が提供されます。

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Alt Murphy, M., Murphy, S., Persson, H. C., Bergström, U. B., Sunnerhagen, K. S. Kinematic Analysis Using 3D Motion Capture of Drinking Task in People With and Without Upper-extremity Impairments. J. Vis. Exp. (133), e57228, doi:10.3791/57228 (2018).

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Abstract

キネマティック解析は、3 次元 (3 D) 空間における上肢運動の客観的評価のための強力な方法です。光カメラ システムによる 3次元モーション キャプチャは、けがや病気後の運動性能と品質を評価する指標としてますます使用される運動解析のための黄金の標準としてと上肢の動きを含みます。この資料では、脳卒中後上肢に障害のある個人に適用されるタスクを飲んでの運動解析のための標準化されたプロトコルについて説明します。飲酒のタスクは到達把持、飲む、戻って、カップを置くと、手をテーブルの端に移動するテーブルからカップを持ち上げるを組み込んだ。個人の体の大きさに統一すると座位で自分のペースで快適な速度で実行するタスクと代償運動が制約されません。意図は、自然とプロトコルの生態学的妥当性を改善するために現実の状況に近いタスクを維持することです。5 カメラ モーション キャプチャ システムを使用して、腕、体幹、顔の解剖学的ランドマークに配置されている 9 再帰反射マーカーから三次元の座標位置を収集します。単純な単一のマーカー配置、臨床プロトコルの有効性を確保するため使用されます。カスタムメイドの Matlab ソフトウェアは、データ移動の自動化と高速解析を提供します。運動時間、速度、ピーク速度、ピーク速度、および体幹の動きと同様、肩と肘関節の角度運動学空間とともに滑らかさ (運動単位の数) の時間の時間の運動が計算されます。飲酒のタスクは、中等度から軽度の上肢障害を持つ個人のための有効な評価です。構築、差別と同時妥当性応答性 (感度を変更する) と共に飲む作業から得られた運動学的変数の確立されています。

Introduction

運動学的分析では、線形および角度変位、速度、加速度を含む時間と空間を介して体の動きについて説明します。光のモーション キャプチャ システム赤外線マーカから反射をキャプチャする光信号を送信するか、体に複数の高速カメラを使用または赤外線を含むアクティブ マーカーから動きデータを送信発光ダイオード。これらのシステムは、運動学的データ1の獲得のため「ゴールド スタンダード」として考慮されます。これらのシステムは、その高精度と多様なタスクの測定の柔軟性の評価されています。運動学的措置を運動パフォーマンスに小さな変更をキャプチャするのに有効であること示しているし、臨床従来検出されることがあります品質スケール2,3。作業4の業積の間 (病前の運動特性の回復) の真の回復と代償 (代替) 運動パターンの使用間の区別に使用するその運動が示唆されています。 5

上肢の動きがハンド マーカーから一般に得られるエンドポイント運動と関節やセグメントからアンギュラー キネマティックを使用して示すことができる (すなわち。、トランク)。終点運動がアンギュラー キネマティック時空のジョイントとセグメントの角度の面での動きのパターンを特徴付ける間、軌跡、速度、時間的な動き戦略、精度、真直度、滑らかさ、に関する情報を提供します。角速度と interjoint の調整。終点の運動、運動の時間、速度、および滑らかさが効果的かどうかストローク6,78アンギュラー キネマティック ショー後に運動パフォーマンスの改善と財政赤字をキャプチャするよう、関節や体のセグメントの動きは、特定のタスクに最適です。運動障害を持つ人々 から多くの場合、障害8,9のない個人で運動パフォーマンスと比較されます。エンドポイントとアンギュラー キネマティック実効速度、滑らかさと、移動が行われ、精度良い運動制御、調整および効果的かつ最適な運動パターンの使用が必要になる方法に相関しています。たとえば、移動ゆっくりと通常滑らかさ (運動単位の増加数)、低下も脳卒中患者は最大速度を下げるし、トランク変位8に増加します。一方、エンドポイント運動学、運動速度、滑らかさなどの改善は、トランクの代償性の運動戦略の変更から個別に発生して腕の10可能性があります。キネマティック解析がけがや病気は、ターンで最適な運動機能回復に到達するための個別の効果的な治療に不可欠です後タスクがどのように達成されるかについての追加より正確な情報を提供する可能性がありますが確立します。11. 運動解析はますます運動回復7,を評価するストローク8,9, 後上肢障害のある方の動きを記述するための臨床試験に使用12,13または治療上の介在の1014の効果を判断します。

運動タスクのストロークでよく勉強したポイントしに達すると、実際の日常のオブジェクトの操作を組み込む機能のタスクの使用は1増加しています。それは、意図的かつ機能的なタスク中の動きを評価するために不可欠な到達運動は、選択したオブジェクトとタスク15の目標など実験的制約に依存しているので個々 の本当の難しさ毎日の生活をより密接に反映されます。

したがって、本稿の目的は、急性および慢性の段階で上肢に障害のある個人に適用されるタスクを飲んで、意図的かつ機能的なタスクの運動解析に使用される単純な標準化されたプロトコルの詳細な説明を提供するためには脳卒中では。中等度から軽度の脳卒中障害を持つ個人のためのこのプロトコルの検証の結果が集約されます。

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Protocol

ここで説明したすべてのメソッドは、ヨーテボリ、スウェーデン (318-04, 225-08) 地域の倫理審査委員会で承認された研究の一部をされています。

1 モーション キャプチャ システムの設定

  1. 測定エリアに直面して 1.5 〜 2.5 m の高さで測定エリアから約 1.5 ~ 3 m の壁に 4 台のカメラをマウントします。測定領域 (図 1) のすぐ上の天井に 1 台のカメラをマウントします。カメラ システムを起動します。
  2. テーブルの端に沿って短軸と長軸前方を指すとテーブルの上の L 字型校正フレームを配置します。
    注: 前方 (前方に矢状面) 監督の x 軸、y 軸が横方向 (前頭面) の監督および z 軸上向き指示 (上方に、横の平面に垂直) と座標系が定義されます。
  3. 3 D トラッキング ・ データ集録ソフトウェア (トラック マネージャー) を開き、のキャプチャを選択して校正を開始 |調整、校正時間の 30 s とクリックを入力して[ok]
  4. 上記の椅子とテーブル 5 のすべてのカメラが可能な16,17として多く向きの杖をキャプチャできるように全体測定全域 (75 × 75 × 65 cm) 四方の杖を移動します。キャリブレーション後、結果は画面に表示します。0.5 mm 以下の校正の残差を受け入れます。
  5. 件名を持つ、ノースリーブを着てトップ、シットイン、chair´s バック、内転ニュートラルで上腕を背で高さ調節可能な椅子にテーブルと手首の安静時の手のひらの上がテーブルの端に整列します。膝、股関節、肘の角度が約 90 ° であることを確認します。
  6. 一方でテストされた骨格ランドマーク18ダブル粘着テープで再帰反射マーカを配置 (第 3 中手指節関節)、手首 (尺骨茎状突起)、肘 (外側上顆)、右と左の肩 (中央部肩峰) の胸郭 (胸骨の上の部分)、および額 (ノッチの眉毛の間)。
  7. カップ (上部と下部のエッジ) の 2 つのマーカーを配置します。

2. 運動の手順を飲むタスクのキャプチャします。

  1. 体の正中線に硬質プラスチック カップ (直径 7 cm、高さ 9.5 cm) 100 ml 水テーブルの端から 30 cm を配置します。テーブルの上のカップの位置が自然と現実の状況に近いタスク パフォーマンスを保つために意図的に選択されます。
  2. I) に達することによって快適自己ペース速度で飲酒を実行する対象のタスクし、カップを把握、ii) の口に向かってテーブルからカップを持ち上げ、iii) 飲み物 (一口) を取って、iv)、カップを置く (タブから 30 cm の印を付けた行の後ろのテーブルのバックアップを求めるルの端)、および v) テーブルの端に手で初期位置に戻る。
  3. その主題の指示を理解し、前傾することがなく快適に少ない影響を受ける腕カップを達することができることを確認します。
  4. 各事前準備ができているし、手動でキャプチャを開始「あなたが今すぐに開始できます」教示を与える対象を求める開始位置 (最初位置) が正しいことを確認、記録。
  5. 件名は、タスクを終了する、録音を停止手動で。
  6. 各試行間の短い一時停止で 5 つの試験の記録 (約 30 秒) より少なく影響を受けた腕を開始。
  7. データの取得が成功したことを確認してください (各識別マーカーの 95-100% データ)。
    注: マーカーのデータは自動的に転送データ集録ソフトウェア (トラック マネージャー) にリアルタイム。事前に定義された自動マーカー同定 (AIM) モデルは、マーカーの自動識別に使用されます。
  8. 不完全なデータが検出された場合は、問題を特定して、試験の実績を少なくとも 3 を得るためにマーカーの完全な可視性を確保するため坐るか、またはマーカーの位置を調整後余分な試験を実行します。
    注: 発生する可能性のある問題、マーカーが落ちる可能性が、彼らはカメラの視野角は、不完全なデータの結果から隠れています。ただし、カメラとマーカーの設定、このプロトコルにおいては、非常にまれなケースでのみギャップによるデータの損失を生成します。合計では、モーション キャプチャ セッションは完了に約 10-15 分かかります。

3. データ分析

  1. ファイルをクリックして、Matlab に直接トラック マネージャーから、記録されたデータの転送 |エクスポート |Matlab に直接
  2. Matlab のコマンドを使用して、コマンド プロンプトで: (>> ワークスペース) に Matlab 変数のセットを参照してください。
    メモ: 手順と分析の作成に使用するデータを含むキー Matlab 変数です。
    QTMmeasurements.Frames - キャプチャされたフレーム数
    QTMmeasurements.FrameRate - 毎秒 (240) キャプチャされたフレーム数
    QTMmeasurements.Trajectories.Labeled.Count - 数のラベル (10)
    QTMmeasurements.Trajectories.Labeled.Labels - トラック マネージャーで定義されたラベル
    QTMmeasurements.Trajectories.Labeled.Data - 10 x 3 x フレーム、フレームごとの各ラベルの 3 つの座標が記録数の 3 D 配列の測定データ
  3. Matlab で x、y、(バター) を使用して z 値をフィルター処理し、(filtfilt) 手順 6 Hz 2 次バタワースと前方の両方でフィルター処理し零位相歪みと記載順序がフィルタ リングを与える方向を逆に。
    注: 例
    [b を] = バター (2, 6/240/2);% カットオフ周波数 6 Hz と ½ のサンプリング周波数に関して
    xfiltered = filtfilt (b, QTMmeasurements.Trajectories.Labeled(1,1,:));
  4. Matlab で x、y、z 値を各フレームのサンプルの各ラベルを使用して、手と関節角度の接線速度などの運動学的変数を計算するプログラムを作成します。運動学的変数は、表 2のとおりです。
  5. Matlab でのサンプル シーケンスを 5 つの論理フェーズに分割するプログラムを作成: トランスポート、飲酒、バックのトランスポート、および初期位置 (図 2) に手を返すに達し、転送。表 1に詳細では、各フェーズの開始と終了の定義を示した。
  6. Matlab での位置、速度、関節角度および角度角度図のプロットを作成するのに (プロット) 命令を使用します。

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Representative Results

この資料で説明されているプロトコルは、ストロークと健全なコントロール2,6,8,19,20,21を持つ個人に適用されています。合計では、さまざまな研究でストローク 55 健常者と 111 人の個人からの運動学的データを調べた。中程度 (FMA UE スコア 32 57) として定義されているか、または軽度脳卒中後上肢障害 (FMA UE スコア 58 66)8,22,23,24。健全な制御でピーク速度を除いて利き手と非利き手の腕の間に有意差が見つかりませんでしたし、比較2,8したがって非優位アームが選ばれました。データの大半が大規模な縦断的コホート研究のヨーテボリ大学 (SALGOT) のストロークで 122 個人の非選択のサンプルが含まれています、3 日後に評価を含むストローク腕縦断的研究で収集されました。ストロークとフォロー アップで 10 日間、4 週間、3、6、12 ヶ月25

要約すると、以来、多数の患者が、早ければ 3 日脳卒中急性期病院脳卒中ユニットでテストされたプロトコルが臨床設定で可能であることが分かった。可能性は 2 つの経験豊富な理学療法士はなんとか調整し、モーション キャプチャ システムを使用して (サポート システム プロバイダーから必要だったデータの 3 年の間に大きい技術的な問題もなく日常的に事実によって証明されたもコレクション)。解析のため事前にプログラムされた自動プロシージャを適用される一般的に、データの品質が良かった。いくつかの録音だけでフェーズは検出されなかった正しく、しばしば移動速度が極めて低いより深刻な障害を持つ患者、運動の先頭/末尾に余分な動きが原因。これらのケースでは、余分な試験頻繁プロットされたデータの手動検査後使用されました。テスト プロトコル健常者に再テストで優れた安定性を発揮し、19明確かつ正確な結果を提供します。

飲酒のタスクとタスク全体のすべての段階で動きが遅い (表 3) のストロークを持つ人々 に費やされた相対時間が各フェーズ コントロール21に似て。同様に、接線方向と角度の速度は、健康コントロール (表 3) と比較してストローク人で低い。ピーク速度が約到達時間のストロークで全体の 38% と減速フェーズのストローク延長を認めたことを意味するコントロールでは、46% で発生しました。これはストロークを持つ個人の詳細に達するの後半に運動制御を駆動のフィードバックに依存する必要があることを示します。

ストロークを持つ人々 の速度分布は分割を行い, 高運動単位 (NMU) 数に反映されている複数のピークを示します。NMU の平均値は、コントロールと比較してストローク個人で大幅に大きいです。ストロークを持つ個人より屈曲肘 (肘の拡張子より少ない) とストロークで代償運動パターンを反映するより、健常人に比し飲酒を拉致肩カップに到達します。ストロークを持つ個人が傾くかにもかかわらず、ガラスは、手の届く位置だった、(トランク変位) を転送飲酒の作業は、コントロールで 3 cm と比較して約 8 cm。肩関節と肘関節に達すると減少の interjoint 調整コントロールに比べて障害 (適度なストローク) の高度の個人だけ観察されました。運動とすべてのグループのための効果のサイズの大きさの正確な値は、表 3のとおりです。

タスクを飲んでから運動学的変数の構成概念妥当性の分析は、8ストロークは 2 つの主要な要因、終点運動運動記述する角運動と説明することができます後の動きにパターンを示した。全体で、5 つの施策 (移動時間、最高速度、運動単位数、ピーク トランク変位および肘関節の角速度) は運動学的データ8の分散の 86% を説明しました。これらの結果はどの 3 つの運動学的変数での同時的妥当性分析に沿った運動時間 (MT)、動き滑らかさ (NMU) とトランク変位 (TD)、一緒に評価した臨床評価のスコアの合計分散の 67% を説明行動の研究の腕と20をテストします。軽度から中程度の腕障害脳卒中後グループとコントロールの識別の妥当性だった運動学の大半のために良いが、滑らかさ、合計運動時間、肘 (舗装) のピーク角速度の最大効果のサイズが認めトランク変位 (表 3)8。飲用時に肩関節外転も中等度から軽度の脳卒中グループ間差別です。さらに、同じ 4 つの運動学的変数: MT、NMU、舗装、および TD ストローク6後最初の 3ヶ月間に実際の臨床の改善を検出するに有効であることを示した。したがって、これらの 4 つの運動学的変数 (MT、NMU、舗装、TD) が脳卒中後で信頼性の高い、有効で上肢機能と活性の評価 (応答) の変化に敏感であると判断できます。

Figure 1
図 1: タスクを飲み 5 カメラ モーション キャプチャ システム セットアップします。各カメラから赤外線ライトが光り反射マーカーに到達、カメラのイメージ センサーの高空間分解能とリアルタイムで精度のマーカーの 2 D 位置を再現します。マーカーの 3次元座標は、2 台のカメラ、2 つの異なる角度から同じマーカーを表示するときに作成されます。4 台のカメラが約 2 メートルの距離で若干下向きバトルエリア周りの壁にマウントされている、測定エリアの上の天井から下に向けて 1 つのカメラを搭載します。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください

Figure 2
図 2: 中程度の代表的な速度分布 (A) と個々 の健康な制御ストローク減損 (B) です。飲酒のタスクの各段階が表示されます。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください

フェーズ名 スタート によって検出されました。 終わり によって検出されました。
到達
(把握を含む)
手の動きが始まる ハンド マーカー速度 (ピーク速度から逆方向に検索)、ピーク速度の 2% を超えています。開始を追跡する速度が少ないではない点を後方または 20 mm/秒に等しいこの値が 20 mm/s を超える場合 手がガラスと口に向かって動き出す 15 mm/s を超えるとガラスの速度
前方の交通
(口の中にガラス)
手がガラスと口に向かって動き出す 15 mm/s を超えるとガラスの速度 飲酒を開始します。 顔とグラス マーカー間の距離は、飲酒時の定常状態 * 15% 以下は
飲む 飲酒を開始します。 顔とガラスのマーカー間の距離は、飲用時に定常状態の 15% 以下です。 両端を飲む 顔とガラスのマーカー間の距離は、飲用時に定常状態の 15% を超える
バックアップ トランスポート (ガラスのテーブルに、把握のリリースが含まれています) 手がガラス テーブルに戻すに移動を開始します。 顔とガラスのマーカー間の距離は、飲用時に定常状態の 15% を超える 手がガラスを解放し、初期位置に戻って移動を開始 ガラス 10 mm/s 以下の速度
返す
(初期位置に戻る手)
手がガラスを解放し、初期位置に戻って移動を開始 ガラス 10 mm/s 以下の速度 手は初期位置で休憩します。 ハンド マーカー速度最大速度の 2% に返される
* 飲む段階で定常状態を示す顔とグラス マーカー間の最短距離の周り 100 フレームの平均値

表 1: 相開始と飲酒のタスクの各段階の最後の定義です。

変数 仕様
終点の運動学 ハンド マーカーから計算
移動時間、s 各フェーズとタスク全体の総運動時間として計算開始および停止の定義を表 1 に指定
ピーク接線速度、mm/秒 腕と体幹の動きを組み合わせた段階に到達するための計算
最大手の速度、s % 時間 Characteraizes 移動戦略 (加速・減速時間) に達すると、絶対と相対値
時間を速度のピークを最初の s は、% 絶対および相対的な値に達すると、characteraizes 最初の動きの努力
運動単位、n の数 トランスポート、および返す位相をバックアップ、前方の交通に到達するための計算。1 つの運動単位が極小と 20 mm/s、振幅制限を超えた次の最大速度値の違いとして定義され、以降の 2 つのピークの間の時間は、少なくとも 150 さん飲んでタスクの最小値は 4、、移動フェイズごとに少なくとも 1 つユニット。これらのピークは、反復的な加速度と到達中の減速を反映、動きの滑らかさと効率に対応します。
アンギュラー キネマティック、度 肩と肘関節の計算
肘の拡張子 肘と手首のマーカーと肘と肩のマーカーに参加するベクトル間の角度によって決定に達する段階で検出された肘関節屈曲筋の最小角度
肩関節外転 前頭面に到達し、それぞれの段階を飲む時に検出された最大角股関節に向けて肩マーカーの位置から肩と肘のマーカーに参加するベクトルと垂直のベクトル間の角度によって決定
肩屈曲 矢状面に到達し、飲酒、それぞれ中に検出された最大角股関節に向けて肩マーカーの位置から肩と肘のマーカーに参加するベクトルと垂直のベクトル間の角度によって決定
ピーク肘関節 °/秒の角速度 肘の拡張子に達するフェーズ中に検出の最大速度
Interjoint 調整、r 達した段階では肩屈曲と肘の拡張子間ゼロのタイム ラグの時間相互相関。1 に近いピアソンの相関係数は強い相関を示し、2 つの関節の関節は密を示します。
トランクの変位、mm 全体の飲酒タスク中に初期位置から胸郭のマーカーの最大の変位

表 2: 研究で使用される運動学的変数の定義代表で結果を発表しました。

(SD) の運動学的変数の意味します。 健康的です ストローク 効果サイズ (健康的な対ストローク) 穏やかです
ストローク
効果サイズ
(健康的な対穏やかなストローク)
適度なストローク 効果サイズ
(穏やかなストローク対適度なストローク)
終点の運動学
合計運動時間、s 6.49 (0.83) 11.4 (3.1) 0.54* 9.30 (1.68) 0.46* 13.3 (2.9) 0.44*
(滑らかさ)、運動単位の数 n 2.3 (0.3) 8.4 (4.2) 0.54* 5.4 (2.1) 0.42* 11.1 (3.6) 0.50*
リーチでピーク速度 mm/s 616 (93.8) 431 (82.7) 0.54* 471 (87.7) 0.37* 395 (62.0) 0.22*
ピークに達する °/s 角速度肘 121.8 (25.3) 64.9 (20.5) 0.62* 78.0 (19.3) 0.57* 53.3 (13.6) 0.38*
リーチでピーク速度に時間 % 46.0 (6.9) 38.4 (8.6) 0.20* 39.5 (8.7) 0.15* 37.5 (8.8) 0.01
最初のピークに達する、時間 % 42.5 (6.9) 27.1 (12.2) 0.39* 33.0 (9.9) 0.25 * 21.8 (11.9) 0.22*
角度関節キネマティクス
リーチを把握、程度で肘の拡張子 53.5 (7.8) 64.1 (11.5) 0.24* 60.5 (10.4) 0.13 67.2 (11.9) 0.09
飲む度に肩関節外転 30.1 (10.1) 47.6 (14.9) 0.33* 37.2 (5.3) 0.07 57.1 (14.5) 0.47*
トランクの変位、mm 26.7 (16.8) 77.2 (48.6) 0.34* 50.1 (22.9) 0.26* 101.7 (53.4) 0.30*
Interjoint 調整、ピアソンの r 0.96 (0.02) 0.82 (0.35) 0.08 0.95 (0.02) 0.03 0.69 (0.46) 0.14
* p < 0.05;Eta 乗、η2と同様に、効果サイズの統計情報を計算します。

テーブル 3: ストローク、健常者と共に中等度から軽度の上肢障害のサブグループを持つ個人のための運動学的変数。0.4 (非常に大きい効果) 上記の団体間の差別のための効果のサイズは、太字でマークされます。

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Discussion

プロトコルは、すべての段階で脳卒中後運動性能と中等度から軽度の上肢の感覚障害を持つ個人の品質を定量化するため正常に使用できます。このプロトコルの実現可能性を早ければ 3 日後にストローク、臨床設定で証明されており、訓練を受けた医療専門家では特定の技術的な資格なしでシステムを利用できるということを示した。技術的な専門知識は、ただし、作成およびデータ分析のためのプログラムを開発する必要。この視点から、既製の解析プログラムは一般的に直接メーカーから提供される、歩行分析と上肢のモーション キャプチャは異なります。日常生活の中で腕と手が操作と様々 なサイズがあり、場所とアフォー ダンスの別のオブジェクトとの相互作用を含むさまざまなタスクで使用できます。これは、それぞれの設定を一意になります。さらに、異なる目標とタスクの制約運動が高いタスク固有運動の結果に影響します。今後より多くの努力すべきであるように基本的なタスクの運動解析のための標準化されたプロトコルを作成する飲む、食べる、口と両手オブジェクト操作の結果のよりよい比較を可能にする手を取ってさまざまな研究。

区切りとのギャップの問題が観察された 3 カメラのキャプチャ システムと私たちの初期の経験に基づいてそれはさておき 5 カメラ システムをカメラの別の位置 (と測定領域上の 1 つ) が最適上肢の分析。臨床的に実行可能な測定のため、セットアップ、マーカーと簡易解析の限られた数の簡単なセットアップ、このプロトコルで説明されているようができます提唱。運動パフォーマンスと次の患者の回復を目指す品質評価する未来の結果の予測には、最適な治療を選択して、または単純な使いやすい治療とリハビリの介入の効果を評価メソッドは、十分でしょう。その一方で、クラスター ベースのマーカーを使用して、包括的な生体力学的解析より詳細なモデリングは、特に関節軸の回転と複雑な肩が関心の必要となります。

キネマティック解析の臨床使用の増加が神経や脳卒中リハビリテーションの領域で多くの研究が提唱します。自然のアクティビティとタスクの間に運動機能の評価の客観的かつ有効なメソッドは、臨床医と研究者の間で関心の高いが。最近のコンセンサス ペーパーでは、真の回復と補償11を区別する臨床査定と一緒に将来の脳卒中試験では運動学的措置を追加することをお勧めします。運動の成果と試験に含めるタスクのコア セットを決定するより広範なコンセンサス11に到達する捜査官連携を奨励するも課題のまま。このプロトコルの公開検証研究と現在の 3 D モーション キャプチャ プロトコルは、その方向に 1 つのステップをすることができます。

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Disclosures

著者が明らかに何もありません。

Acknowledgements

このプロジェクトの開始のヘルプ感謝ボー Johnels、ナセル ・ ホセイニ、ロイ ・ トランバーグとパトリック Almströmこのプロトコルで提示された研究データは、Sahlgrenska 大学病院で収集されました。

Materials

Name Company Catalog Number Comments
5 camera optoelectronic ProReflex Motion capture system (MCU 240 Hz) Qualisys AB, Gthenburg, Sweden N/A Movement analysis system with passive retroreflective markers
Markers Qualisys AB, Gthenburg, Sweden N/A Retroleflective passive circular markers, diameter of 12 mm
Calibration frame and wand Qualisys AB, Gthenburg, Sweden N/A L-shape calibration frame (defines the origin and orientation of the coordinate system); T-shape wand (300 mm)
Qualisys Track Manager Qualisys AB, Gthenburg, Sweden N/A 3D Tracking software
Matlab Mathworks, Inc, Natick, Ca N/A Data analysis software

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References

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