筋機能の客観的評価は子供に特に困難です。市販のデジタル 3次元センサーに基づいて、子供向けのゲームのテストは臨床試験のための上肢機能を評価するために開発されました。
進行性で不可逆的な筋萎縮脊髄性筋萎縮症 (SMA) および他の同じような筋肉障害の病気の特徴です。筋機能の客観的な評価はエッセンシャルをし、重要な挑戦、成功した臨床試験の前提条件が。現在の臨床評価尺度は、特定の定義済みの粒度の粗い個々 のアイテムへの運動異常を抑制します。Kinect センサーは、低コスト ・ ポータブル モーションセンシング キャプチャとトラック人々 の多くの医学の運動や研究分野に使用される技術として浮上しています。この 3 D センサーを用いた手法が開発され、ゲームのようなテストは SMA の患者の上肢機能を客観的に測定するように設計。プロトタイプのテストは、関節運動機能を対象とします。仮想シーンに坐っている間患者は拡張し、フレックスに到達し、いくつかのオブジェクトを配置するために全体のアームを持ち上げ、指示されました。両方の上肢運動の運動学的・時空間特性が抽出し、分析、例えば伸展と屈曲角度、手速度、および加速度。最初の研究は、外来の SMA 患者の 18 と 19 年齢と性別にマッチさせた健常者の小さなコホートを含まれています。腕の動きの包括的な分析を実現されました。しかし、グループ間に有意差が見つかりませんでした患者の判断能力と試験難易度の不一致のため。この経験を基に、高められた難しさの最初のゲームと筋持久力をターゲットと 2 番目のゲームの修正版から成るテストの 2 番目のバージョンは、設計し、実装されました。新しいテストは患者のグループでまだ実施されていません。私たちの仕事はこのような筋機能の評価における 3次元センサーの潜在的な能力を示したし、臨床評価尺度を補完するために客観的なアプローチを提案しました。
筋機能の包括的な評価多くの神経筋疾患の臨床試験の成功のための重要な前提条件の重要な評価であります。臨床評価尺度標準化されたアセスメント ツールとしてますます使用され、確立の結果として1を測定します。しかし、彼らは、臨床医の主観的な判断に大きく依存して相当な変化間と内検矛盾2につながる可能性があります。 または正確な測定1の基準を満たしていない番号を生成します。さらに、多くの神経筋疾患主の子供に影響を与えるし、これらの尺度のほとんどは、長くて退屈な余分な課題を課しています。神経筋疾患の例、脊髄性筋萎縮症 (SMA)、進歩的な筋肉弱さ3によって特徴付けられる致命的な神経筋疾患であります。車椅子 (タイプ 2) と臨床的表現型によって何人かの患者が住んでいるといくつか、立ち上がって裸眼 (タイプ 3) を歩くことができます4。ように可動域, 筋力, 筋疲労の面で筋肉の機能を測定するため、病気の進行と薬の有効性を追跡するためにより敏感な客観的評価ツールの増加需要があります。
動きのセンシング技術の急速な進歩が可能間マーカー無料の方法で全身の動きをキャプチャにおける 3次元センサー (Kinect) の値が広く検討されている、比較的低コストで運動特性を分析します。内蔵の赤外線センサーと実装機械学習アルゴリズムを使用して、追跡対象者の体の場所を推論して、体の関節や頭、首を含むポイントと呼ばれる 20 の解剖学的ランドマークの 3 次元の位置を介して手、手首、肘、肩、背骨、腰、膝、足首、フィート5。時間分解能は 30 Hz まで震えなどいくつかの病理学的運動症状を除いてほとんどの物理的な動きのために十分であります。3次元センサーの空間精度は、地上真実6またはマーカーに基づく 3 次元運動解析システム7,8,9,10 は、金本位制で広く検証されています。 ,11,12。良い同時的妥当性と再現性さまざまなテストによって明らかにされている、特に正面から見る12との総運動7。SMA 児の上肢機能を客観的に評価、するためには、設計し、関節運動の能力を測定する 3 D センサーに基づいてゲームのような実験を実施します。
提案された Kinect ベース評価に関して、従来の臨床評価尺度または洗練されたマーカー ベースのビデオ子供向け、低コスト、およびポータブル ソリューションを提供しながら客観的かつ包括的な運動解析を提供システム。5 分未満続いたゲームのテスト、身体の複数のポイントを同時に集中的に調べたし、高精度の速度、関節の角度を含む多くの時空間的および運動学的特性を分析しました。全体のセットアップや研修にも多く評価尺度またはビデオ ・ システムに比べて少なくて。
このアプローチの最も重要なステップは、テストの設計だった。根本的の運動症状をキャプチャするために設計されたタスクは対応する能力スペクトルをカバー、床または天井の影響を避けるため。この具体的な表示例には、筋力や関節の限られた範囲、筋肉のこわばり、疲労に SMA の一般的な物理的な症状が含まれます。提案されたテストは、SMA のタイプ 2 の患者のために典型的だった限られた共同の範囲を含むこれらの症状に適しています。残念なことに、プロトタイプは、SMA 型 3 患者のみを募集計画研究の最初の試みとしてだけ調べた。患者の機能がどのような現在のテスト上 (天井の効果) を測定することが、望ましい結果を達成できなかった。この外来患者グループでは、筋肉の疲労と体の転送は良い尺度であろうが。
この経験に基づいて、「ワードローブ」ゲームとさらに「ボート漕ぎ」ゲームの修正バージョンから成るテストの 2 番目のバージョンが設計されました。「ワードローブ」ゲームの修正バージョンは 3 つの難易度レベルです。最初のレベルでは、オブジェクトは、対象がターゲットの人のみ、車椅子に座ることができず完全に弱い患者のグループ拡張サポートなし腕、腕を完全に拡張する必要はありませんので、体に近い配置されます。2 番目のレベルでは、オブジェクトは、腕全体の長さは、人を持ち上げ、任意のサポートなしの腕を拡張することができます患者群を対象との距離に配置されます。最も困難なレベルでオブジェクトがわずかに置かれた腕の範囲外したがって、件名は、拡張機能として上半身を移動する必要があります。3 番目のレベル対象軸と近位の動きは測定も外来患者グループとします。ゲームの位置決めの段階で、被写体の腕の長さを自動計測し、次ゲーム内のオブジェクトの位置の計算に使用したがって、難しさのレベルは、個人の能力に自動的に調整されます。個々 の能力の限界に達すると到達も配置できないオブジェクト、レベルはスキップされます特定の時間後に自動的に、または手動でオペレーターによって画面で「スキップ」ボタンを押すことによって。「ボート漕ぎ」ゲーム ターゲット筋持久力と 1 分の運動をできるだけ速く圧延腕を繰り返す件名が必要です。今後の研究では、2 番目のバージョンは SMA 型 2 タスク患者における上肢機能と軸方向の動きを制限する限られた腕運動能力を持つ患者の能力を測定するので、3 と入力してから患者のスペクトルをカバーするものです。
テスト設計の他の側面、床面の影響の検討。限られた空間と時空間解像度のため 3次元センサーが歩行、腕を振ってなど正確に粗大運動を捉えることのみ。微動検出、図のタッピングや手の回転、携帯電話手首ウェアラブルなどにより敏感なデジタル装置などが必要です。前述したように、このようなアプリケーションの成功の鍵は、病の症状は根本的なデバイスの機能と設計されたタスクの適切な一致を構築するためです。
テスト設計時にいくつかの他の考慮事項には、年齢、学習効果、言語などがあります。以来 SMA 主に子供に影響を与える、テスト必要があります単純なクリア可能な限り魅力的な gamification 特性を維持しながら。私たちのデザインは、漫画の登場人物と手描きのオブジェクトが使用されました。タスクは、子供時代の 2 つまたは 3 年後に買収は通常セルフ ドレッシングの動作を模倣しました。動きは、科目が理解できるし、短いトレーニング フェーズの後テストを実行、学習効果は回避された測定し、私たちの以前の文書13で説明したように単純な保持されました。
テスト プロトコルとデータ分析を実行するとき、いくつかの問題を他の 3 D センサー アプリケーションに同様に発生する可能性が。これらの問題は、ビューのフィールドおよび不規則なサンプリング時間日照妨害、特別な服、1 つ以上の主題を。1 つの場合は、黒い服を着た件名によって検出されなかった日当たりの良い部屋で 3次元センサー日差しの中で直接被写体がなかったときにもわかった。ときよりも 1 つの主題は表示され、分析ビューのフィールド、スケルトンがジャンプする負担を検出する ID 番号の割り当てから消えます。実際の出力がギャップがあるにもかかわらず、3次元センサーは、理論的には 30 Hz の周波数で信号を出力、百さんだから、それは追跡やタイムスタンプをエクスポートすることが重要です。
2 番目のバージョンで現在交換済み、3次元センサーの最初のバージョンで私たちの最初のテストを行ったし、当社の修正版は、この 2 番目のバージョンに基づいて実装されます。バージョンでは、基になるドライバーが異なります、アプリケーション インターフェイス (API) がまた変更されています。アプリケーションを移行する場合、その他の重要な違いはございません。両方のアプリケーションのバージョンにより自由にリクエスト著者センサー ドライバーは、Kinect のウェブサイトからダウンロードすることができますので、これはユーザが心配はありません。
3 D センサーを使って、子供に優しいゲームのような技術を取り入れた革新的・定量的、客観的上肢機能評価ツールを開発しました。実現可能性検討、分析します。私たちの仕事は、代替と補完的な運動評価方法として 3次元センサーの潜在的な力を示した。
The authors have nothing to disclose.
バスティアン Strahm は、この原稿の校正のためのテスト デモンストレーションとローラ aguiar 氏の参加を感謝いたします。
Microsoft Kinect for Windows v1 sensor | Microsoft | N/A | The first version of the test was developed on Kinect sensor v1 which is not sold any more. But the second version was developed on the Kinect sensor v2 which can be tested in a similar way by using Microsoft Kinect for Windows v2 sensor (GT3-00003) together with Microsoft Kinect Adapter (9J7-00009) |
DELL XPS 2720 All-In-One PC with windows 8 operating system, 16G RAM, Intel Core i7 and 64-bits | DELL | N/A | In our setup, a All-in-one computer was used, but in fact any laptop or computer which fullfills the following requirements and a big screen for the subjects to see will work: windows 8 or higher operating system; 64-bit processor; dual-core 3.2 GHz or faster processor; dedicated USB 3.0 bus; 2 GB RAM |