Объективной оценки функции мышц является сложной задачей, особенно у детей. Основываясь на коммерчески доступных цифровой 3-D датчик, детской игровой тест был разработан для оценки функции верхней конечности для клинических испытаний.
Атрофия мышц, поступательного и необратимого характеризует спинальной мышечной атрофии (SMA) и другие аналогичные расстройства заболевания мышц. Объективной оценки мышечных функций это эфирное и важный, хотя сложно, условием успешных клинических испытаний. Текущих клинических Рейтинговые шкалы ограничить движение отклонения для некоторых предопределенных крупнозернистой отдельных элементов. 3-D сенсора Kinect возникла как лоу кост и портативные движения зондирования технологии, используемые для захвата и отслеживать людей движения в многих медицинских и научно-исследовательских областях. Был разработан новый подход с использованием 3-D датчик и игра как тест был призван объективно измерить функции верхней конечности больных с SMA. Испытания прототипов ориентированные возможности совместного движения. Сидя в виртуальной сцене, пациент было поручено расширить, flex и поднять всю руку для того чтобы достигнуть и место некоторые объекты. Оба кинематической и пространственно-временных характеристик движения верхней конечности были извлечены и проанализированы, например, расширение локтевого и углы сгибания, скорость рук и ускорение. Первое исследование включали небольшой когорты 18 пациентов передвигающихся самостоятельно SMA и 19 соответствует возрастной и гендерной здорового контроля. Всесторонний анализ движения рук было достигнуто; Однако никакого существенного различия между группами были найдены из-за несоответствия пациента возможности и сложности тестирования. Основываясь на этом опыте, вторая версия тест, состоящий из модифицированную версию первой игре с повышенной трудности и вторую игру против выносливости мышц были разработаны и реализованы. Новый тест не было проведено в любой группы пациентов еще. Наша работа продемонстрировала потенциальные возможности 3-D датчика в оценке таких функции мышц и предложил объективный подход к дополнение клинические Рейтинговые шкалы.
Всеобъемлющая оценка функции мышц является критической оценки многих нервно-мышечных заболеваний и важной предпосылкой для успешного клинических испытаний. Клинические Рейтинговые шкалы используются все чаще, как инструмент стандартизованной оценки и как устоявшихся результат измерения1. Однако они полагаются на субъективной оценкой клиницисты и может привести к существенные различия, ведущих к вещь и внутри несоответствие2 или созданных чисел, которые не отвечают критериям для точного измерения1. Кроме того многие нервно-мышечных заболеваний во многом влияют на детей и большинство этих Рейтинговые шкалы являются длительными и скучно, которая навязывает дополнительные проблемы. Пример того, нервно-мышечные заболевания является спинальной мышечной атрофии (SMA), который является фатальной нервно-заболевание, характеризующееся прогрессивная мышечная слабость3. В зависимости от клинических фенотипы, некоторые пациенты живут с колясками (тип 2), и некоторые могут стоять и ходить без посторонней помощи (тип 3)4. Существует растущий спрос на более чувствительных и объективный инструмент оценки для измерения функции мышц с точки зрения диапазона движений в суставе, мышечную силу, мышечная усталость и так далее, для того чтобы отслеживать прогрессирования заболевания и эффективность препарата.
Быстрый прогресс в движении зондирования технологии стало возможным проанализировать характеристики движения при сравнительно низких затратах, среди которых широко рассматривался значение 3-D сенсора (Kinect) захвата движения всего тела в маркер свободный путь. Используя встроенный инфракрасный датчик и реализованных машинного обучения алгоритмов, местах тела лиц отслеживаемых выводятся через 3-мерной позиции 20 анатомические ориентиры под названием суставах тела или пунктов, включая голову, шею, руки, запястья, локти, плечи, позвоночника, бедра, колени, лодыжки и ноги5. Временное разрешение — до 30 Гц, который является достаточным для большинства физических движения, за исключением некоторых патологических мотор симптомы, такие как толчки. Пространственная точность 3-D датчика протестирована широко с землей истины6 или золотой стандарт, который является на основе маркера 3-мерной движение анализа системы7,8,9,10 ,,1112. Хороший параллельных достоверности и воспроизводимости выявлены различные тесты, особенно от лобной Просмотр12 и для брутто движений7. Для того, чтобы объективно оценить функции верхней конечности для детей с SMA, мы разработан и реализован игровой тест, основанный на трехмерный датчик для измерения возможностей совместного движения.
Предлагаемая оценка на основе Kinect условии объективного и всеобъемлющего движения анализ обеспечивая детей, низкой стоимости и портативные решения относительно традиционных клинических Рейтинговые шкалы или сложный маркер-видео систем. Игровой тест, который продолжался менее чем 5 минут несколько точек тела интенсивно рассматривались в то же время, и многие пространственно-временных и кинематические характеристики были проанализированы с высокой точностью, включая скорость, совместные углы и так далее. Вся настройка и усилия по профессиональной подготовке были также гораздо меньше по сравнению с Рейтинговые шкалы или видео систем.
Наиболее важным шагом в рамках этого подхода был тест дизайн. Чтобы захватить основные симптомы движения, разработанные задача должна соответствующий спектр возможностей и избежать пол или потолок эффекты. В примере этого конкретного указания общих физических симптомов SMA включают мышечная слабость, ограниченный диапазон совместных, ригидность мышц, усталость и так далее. Предлагаемый тест подходит для этих симптомов, связанных с ограниченный диапазон совместных, которая была характерна для SMA 2 типа пациентов. К сожалению прототип был только испытания как первая попытка в запланированного исследования, которые набраны только тип 3 пациентов. Поскольку возможности этих больных были выше текущего теста можно измерить (потолок эффект), желаемые результаты не могут быть достигнуты. Для этого амбулаторная группе пациентов мышечную усталость и тела передачи бы лучшей мерой.
Основываясь на этом опыте, вторая версия тест, состоящий из модифицированную версию игры «Гардероб» и еще «Лодка-гребля» игра были разработаны. Измененная версия игры «Гардероб» имеет три уровня сложности. На первом уровне объекты размещаются рядом с телом, так что тему не нужно полностью расширить руку, какие цели слабых пациентов группы, который можно только сидеть в коляске и не может полностью расширить свое оружие без поддержки. На втором уровне объекты находятся на расстоянии всего вытянутой руки, которая ориентирована на группе пациентов, кто может поднять и продлить оружия без какой-либо поддержки. В наиболее сложный уровень объекты помещаются слегка пределы руку; Таким образом этому вопросу необходимо переместить верхнем багажнике как расширение. Третий уровень целей амбулаторная пациентов группы, где осевые и проксимальной движение также измеряется. На этапе определения местоположения игры вытянутой субъекта автоматически измеряется и затем используются для расчета местоположения объектов в следующей игре; Таким образом способность индивида автоматически корректируются уровни сложности. Когда предела возможностей каждого человека и объекты не могут быть достигнуто или помещены, уровень будет пропущен автоматически после определенного времени или вручную оператором, нажав на кнопку «Пропустить» на экране. «Лодка-гребля» Игры цели мышечную выносливость и он требует предмет повторить руку подвижного движения так быстро, как можно за 1 минуту. В будущем исследования вторая версия предназначена для покрытия пациента спектр от SMA 2 типа для типа 3, так как задачи измерения способности пациентов с ограниченной руку движение способность пациентов с ограниченной осевой движения и функции руки полностью.
С другой стороны тест дизайн является рассмотрение Пол эффекта. Из-за ограниченного пространственного и временного разрешения 3-D датчик способен только захватить точно валового движения как ходьба, махнув рукой и так далее. Для тонкой движения обнаружения, включая рисунок разговоров или ручной поворотный, более чувствительных цифровых устройств, например мобильных телефонов или запястье предметы одежды не требуется. Как уже говорилось, ключ для успеха такого приложения является создание правильный матч между основной болезни симптомы, возможности устройства и дизайном задачи.
Некоторые другие соображения во время тест дизайн включают возрастной группе, обучение эффект, языков и так далее. Так как SMA поражает главным образом детей, испытание должно быть максимально простой и четкой при сохранении привлекательных геймификации черта. В нашей конструкции использовались персонажи из мультфильмов и рисованной объектов. Задача подражал собственной гардеробной поведение, которое обычно приобретается детьми после двух или трех лет. Движения были простыми, что предметы могут понять и выполнить тест после короткого обучения фазы и изучения последствий удалось избежать, которая была измерена и обсуждены в нашей предыдущей публикации13.
При выполнении протокола испытаний и анализа данных, некоторые вопросы могут возникнуть аналогично другим приложениям 3-D датчика. Эти вопросы включают в себя солнце вмешательства, специальную одежду, более чем одного субъекта в поле зрения и нерегулярных выборками. Мы нашли один случай, где предмет в черной одежде не обнаружена 3-D датчика в солнечной комнате, даже если предмет не был непосредственно в лучах солнца. Когда более чем один предмет появляется и исчезает из поля зрения, назначение ID номеров обнаружены скелеты могут прыгать, которой бремя анализа. Даже несмотря на то, что 3-D датчик выдает сигнал на частоте 30 Гц в теории, фактический выход может иметь пробелов до ста г-жа таким образом, важно отслеживать и экспорта штамп времени.
Наш первый тест был проведен на первой версии 3-D датчика, который в настоящее время была заменена второй версии, и наши модифицированную версию осуществляется на основании этой второй версии. Между версиями базовые драйверы отличаются, а также изменился интерфейс приложения (API). Существует никаких существенных различий при переносе приложения. Поскольку обе версии приложения могут быть предоставлены свободно по запросу авторов и датчик драйверы можно загрузить с веб-сайта Kinect, это не проблема для пользователя.
Используя 3-D датчика, мы разработали инструмент оценки функции инновационной, количественные и объективных верхней конечности, включения детей игра как технология. Возможности изучены и проанализированы. Наша работа продемонстрировала потенциальную мощь 3-D датчика как альтернативные и взаимодополняющего подхода к оценке движения.
The authors have nothing to disclose.
Мы благодарим Бастиан Страм за участие в демонстрации теста и Лаура Агиар для корректуры этой рукописи.
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 |