Summary
Denne eksperimentelle metoden beskriver en løsning for kinematisk analyse av akupunkturmanipulering med tredimensjonal fingerbevegelsessporingsteknologi.
Abstract
Tredimensjonal (3D) bevegelsessporing har blitt brukt på mange felt, for eksempel forskning på sport og medisinske ferdigheter. Dette eksperimentet hadde som mål å bruke 3D bevegelsessporingsteknologi for å måle de kinematiske parametrene til fingrenes ledd under akupunkturmanipulering (AM) og etablere tre tekniske indikatorer "amplitude, hastighet og tid". Denne metoden kan gjenspeile operasjonsegenskapene til AM og gi kvantitative parametere langs tre akser med flere fingerledd. Dagens bevis viser at metoden har et stort potensial for fremtidige anvendelser som studiet av doseeffektforholdet mellom akupunktur, undervisning og læring av AM, og måling og bevaring av kjente akupunkturisters AM.
Introduction
Som en slags kliniske ferdigheter i tradisjonell kinesisk medisin (TCM) og fysisk stimulering, akupunktur manipulasjon (AM) er ofte ansett som en viktig faktor som påvirker den terapeutiske effekten av akupunktur1,2. Mange studier har bekreftet at forskjellige AM eller forskjellige stimuleringsparametere (behovshastighet, amplitude, frekvens, etc.) av samme AM resulterte i forskjellige terapeutiske effekter3,4,5,6,7. Derfor kan måling av relevante kinematiske parametere for AM og korrelasjonsanalyse med terapeutisk effekt gi nyttig datastøtte og referanse for klinisk behandling med akupunktur8,9.
Målingen av kinematiske parametere av AM begynte på 1980-tallet10. I de tidlige dager ble den elektriske signalkonverteringsteknologien basert på variabel motstand hovedsakelig brukt til å konvertere forskyvningssignalet til nålekroppen til en spenning eller et strømsignal for visning og registrering av amplituden og frekvensdataene til AM11. Videre har den berømte ATP-II kinesisk medisin akupunkturteknikk tester II (ATP-II) med denne teknologien for tiden blitt brukt av mange tradisjonelle kinesiske medisinuniversiteter i Kina12. Etter det, med kontinuerlig utvikling og innovasjon av sensorteknologi, ble forskjellige typer sensorer brukt til å samle kinematiske parametere for AM. For eksempel ble de tre aksene elektromagnetisk bevegelsessensor festet til nålehåndtaket for å skaffe seg behov for amplitude og hastighet13; den bioelektriske signalsensoren ble plassert på dorsalhornet i dyrets ryggmarg for å registrere behov for frekvens14, etc. Selv om den kvantitative forskningen til AM basert på de to ovennevnte typer teknologier har fullført oppkjøpet av relevante kinematiske parametere under trengende, er dens viktigste ulemper manglende evne til å utføre sanntids ikke-invasiv måling og endringen av driftsfølelse forårsaket av modifikasjon av nålekroppen.
De siste årene har bevegelsessporingsteknologi gradvis blitt brukt på den kvantitative forskningen til AM15,16. Fordi det er basert på ramme-for-ramme analyse av needling video, kan måling av akupunkturparametere anskaffes under in vivo-drift uten å endre nålekroppen. Denne teknologien har blitt brukt til å måle de kinematiske parametrene som amplitude, hastighet, akselerasjon og frekvens av fire sporingspunkter av tommel og pekefinger under behov i et todimensjonalt (2D) plan og etablert den tilsvarende fingerpinnen figur15. Noen studier målte også vinkelendringsområdet for interfalangeal (IP) ledd av tommel og pekefinger med lignende teknologi9,17,18. Imidlertid er de nåværende studiene på AM-analyse fortsatt hovedsakelig begrenset til 2D-bevegelsesplanet, og antall sporingspunkter er relativt lite. Så langt er det ingen komplett tredimensjonal (3D) kinematikkmålings- og analysemetode for AM, og ingen relaterte data ble publisert.
For å løse problemene ovenfor vil denne studien bruke 3D bevegelsessporingsteknologi for å måle de kinematiske parametrene til de syv sporingspunktene under behov. Denne protokollen tar sikte på å gi en komplett teknisk løsning for den kinematiske analysen på AM, samt den videre studien om doseeffektkorrelasjonen av akupunktur.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Denne studien ble godkjent av etikkkomiteen ved Yueyang Hospital, tilknyttet Shanghai University of Traditional Chinese Medicine (referansenr. 2021-062), og hver deltaker signerte et informert samtykkeskjema.
1. Eksperimentere forberedelser
- Kamerainnstillinger:
- Plasser tre stativer foran operasjonsbordet, og koble dem til tre kameraer.
- Angi opptaksparametrene til kameraene som følger: oppløsning 1280 x720 piksler, format MP4, full manuell modus (M), blenderåpning F1.2, lukker 1/1000s, ISO 6400, automatisk hvitbalanse, optisk zoom 0mm.
MERK: Vinkelen mellom hvert to kameraer må stilles inn på 60°-120° (figur 1A).
- Plassering av sporingsmarkør:
- Fest syv reflekskuler med en diameter på 6,5 mm på holdenålen til hver deltaker for videoopptak som beskrevet i trinn 1.2.2-1.2.4 og vist i figur 2A.
- Håndledd: Fest en ball på midtpunktet av ulna og radial stiloid definert som sporingspunkt "håndleddsledd "(WJ)
- Tommel: Fest en ball hver på midten av tommelfingeren definert som sporingspunkt "tommelspiss" (TT), IP-leddet definert som sporingspunkt "thumb end joint" (TEJ), og metakarpophalangeal (MCP) ledd definert som sporingspunkt "tommelbaseledd" (TBJ), henholdsvis.
- Pekefinger: Fest en ball hver på midten av pekefingeren spiker definert som sporingspunkt "pekefingerspiss" (FT), den proksimale interfalangeale (PIP) leddet definert som sporingspunkt "pekefinger midtledd" (FMJ), og MCP-leddet definert som sporingspunkt "pekefingerbaseledd" (FBJ), henholdsvis.
2. Videoopptak og redigering
- Plasser en liten 15 cm x 15 cm x 15 cm 3D-kalibreringsramme med 8 punkter på operasjonsbordet for 3D-kalibrering (figur 1B,C).
- Fjern rammen fra bordet etter å ha tatt en video av kalibreringsrammen i minst 8 s.
- Be deltakerne om å utføre AM på akupunkturpunktet LI11 (Quchi) til den frivillige, inkludert løfte-skyve- og snurreferdigheter, for å kontrollere nålen for å bevege seg opp og ned og rotere med henholdsvis tommel og pekefinger. Ta videoene av ovennevnte ferdigheter i minst 10 sykluser.
MERK: Deltakernes inklusjons- og eksklusjonskriterier for å utføre AM og frivillige for å gi akupunkturpunkter for behov er oppført. Deltakerinkludering: (1) akupunkturlærer eller student fullførte kapittelet "løfte-skyvende dyktighet" og "snurrende ferdighet" i kursets lærebok med tittelen 'Akupunktur og Moxibustion Techniques and Manipulations19; (2) deltakeren skal ha praktisk behovserfaring med menneskekroppen i mer enn 5 ganger. Deltakerekskludering: (1) ikke-akupunkturlærere eller studenter; (2) akupunkturstudenter uten noen praktisk behovserfaring med menneskekroppen. Frivillig inkludering: (1) alder mellom 16-60 år; (2) ingen åpenbar hudskade, brudd, suppuration eller åpenbar eksudasjon rundt LI11 på høyre arm. Frivillig utestengelse: (1) personer med en historie med røyking, alkohol eller narkotikamisbruk; (2) personer med sykdommer i blodsystemet eller åpenbar blødningstendens; (3) personer med kronisk psykisk sykdom eller psykiske lidelser; (4) gravide kvinner; (5) personer med en historie med besvimelse nåler. - Eksporter alle videoene fra kameraene til den angitte disken på datamaskinen. Gi nytt navn til 3D-kalibreringsvideoene i kameraene 1, 2, 3 som "ca-1.mp4", "ca-2.mp4" og "ca-3.mp4".
- Synkroniser alle manipulasjonsvideoer i videoredigeringsprogramvaren (f.eks. Adobe premiere pro) og eksportere dem navngitt som "lifting-thrusting-1.avi", "lifting-thrusting-2.avi", "lifting-thrusting-3.avi", "twirling-1.avi", "twirling-2.avi" og "twirling-3.avi", henholdsvis.
MERK: Se Tilleggsfil 1 for videosynkroniseringsinstruksjonene til videoredigeringsprogramvaren som brukes i denne studien.
3. Prosjektkonfigurasjon av Simi Reality Motion System (programvare for bevegelsesfangst og analyse)
- Åpne programvaren for bevegelsesopptak og -analyse, og velg Opprett et nytt prosjekt. Angi prosjektnavnet i Prosjektetikett, og klikk Opprett og lagre for å lagre prosjektet på den angitte disken.
- Velg Spesifikasjon > punkter > høyre/venstre hånd og dra sporingspunktene ovenfor fra boksen Forhåndsdefinerte punkt til Brukte punkt-boksen , og klikk deretter Lukk for å fortsette.
MERK: Alle følgende trinn tar sporingspunktene til høyre hånd som et eksempel. - Velg Spesifikasjon > tilkoblinger og klikk på Ny tilkobling
- Skriv inn tilkoblingsnavnet "pekefinger III høyre". Velg "pekefinger midtre ledd til høyre" som startpunkt og linje til punktet "pekefingerspiss høyre" i samme vindu
- Klikk på Bruk og Lukk-knappene for å fullføre etableringen av tilkoblingen.
- Legge til og gi nytt navn til kameragruppene
- Høyreklikk kameraer > Legg til kameragruppe for å legge til nye kameragrupper.
- Høyreklikk på Kameraer > Gi nytt navn for å gi nytt navn til kameragruppene som henholdsvis "løftetrykkende kameragruppe" og "snurrende kameragruppe".
- Høyreklikk på løfte-skyvekameragruppen > Legg til kamera
- Klikk velg fil-knappen i Sporing-boksen .
- Klikk på Åpne eksisterende fil og velg operasjonsvideoen "lifting-thrusting-1.avi" i neste vindu, og klikk deretter på Bruk for å fullføre videoimporten.
- I likhet med handlingene ovenfor, klikker du på Velg fil i 3D-kalibreringsboksen og importerer den tilsvarende kalibreringsvideoen "ca-1.mp4".
- I følge trinn 3.5 fortsetter du å importere operasjonsvideoene "lifting-thrusting-2.avi" og "lifting-thrusting-3.avi", og deres tilsvarende kalibreringsvideoer "ca-2.mp4" og "ca-3.mp4" i henholdsvis Lifting-Thrusting Camera Group.
MERK: Det skal være tre kameraer i løftekameragruppen i prosjektvinduet etter avsnittene 3.4 og 3.5. - I følge trinn 3.4, 3.5 og 3.6 importerer du snurreferdighets- og kalibreringsvideoene til Twirling Camera Group.
4. Videoanalyse
- 3D-kalibrering for hvert kamera
- Utvid Løftetrykkende kameragruppe og høyreklikk på Lifting-Thrusting-1 > Properties.
- Klikk på 3D-kalibreringsknappen i 3D-kalibreringsboksen ; skriv inn beskrivelsen og legg til 8 poeng ved å klikke på Legg til punkt-knappen i 8 ganger
- Klikk på Bruk etter å ha satt navnet og tilsvarende X, Y, Z-verdi for hvert punkt i henhold til kalibreringsparametrene (tabell 1).
- Når du har konfigurert alle punktene, flytter du musen for å klikke hvert endepunkt på kalibreringsvideoen for å fullføre 3D-kalibreringen.
- Følg trinn 4.1.1-4.1.4 for å fullføre 3D-kalibreringen av de andre kameraene i samme gruppe og kameraene i Twirling Camera Group.
- Bevegelsessporing med 3D-finger
- Høyreklikk på Løftetrykkende kameragruppe > 3D-sporing, velg alle kameraene, og klikk på OK-knappen for å åpne 3D-sporingsvinduet .
- Still inn spor ved hjelp av mønstergjenkjenning (alle punkter) for alle kameraene, og klikk manuelt på alle sporingspunktene i den første rammen.
- Klikk på Søk automatisk-knappen for å starte automatisk 3D-sporingsramme etter ramme.
- Følg trinn 4.2.1-4.2.3 for å fullføre bevegelsessporingen til Twirling Camera Group.
MERK: Hvis et sporingspunkt går tapt under den automatiske 3D-sporingen, velger du linjen for tapt punkt, høyreklikker på Forkast punkt herfra, og klikker deretter på punktet på nytt og Søk automatisk-knappen . Velg Ja hvis meldingen "Ingen startramme for sporing er angitt for 3 valgte kamera(er). den kan stilles inn individuelt i kameraegenskaper. Vil du sette startrammen til ramme 0 for alle kameraer uten startramme og fortsette nå?» dukker opp.
- Eksport av data
- Høyreklikk på Løftetrykkende kameragruppe > Ny 3D-beregning, velg alle kameraene, og sjekk Oppdater data kontinuerlig og lagre data eksplisitt i fil i Opprett 3D-data-vinduet . Klikk OK for å fortsette.
- Høyreklikk på mappen Løfte-Thrusting-3D Koordinater Data > Eksport, sjekk Kolonneoverskrifter, Sporingsnavn, Starttidspunkt og Frekvens, Tidsinformasjon i første kolonne, X, Y, Z, v (X), v (Y), v (Z) i eksportvinduet
- Klikk Eksporter for å eksportere datafilen (*.txt) med det tilpassede navnet. Eksporter datafilen for Twirling Camera Group på samme måte.
5. Dataanalyse
MERK: Et originalt PHP-skript brukes til å bla gjennom og analysere datafilene som eksporteres av programvaren for bevegelsesfangst og -analyse. All kildekoden er delt i et GitHub-repositorium20.
- Etter at datafilene som eksporteres fra programvaren for bevegelsesfangst og -analyse lastes opp til en bestemt servermappe som kjører dette skriptet, åpner du skriptet og skriver inn brukernavn og passord for å logge på.
- Klikk på Legg til ny deltaker, velg Deltakertype og kjønn, og skriv inn deltakernavn, alder og praksistid på popup-siden; klikk send for å fullføre å legge til en ny deltaker.
- Klikk på Legg til ny post som tilsvarer den nylig lagt til deltakeren på listesiden, skriv deretter inn mappenavnet som inneholder de opplastede datafilene til bevegelsesfangst- og analyseprogramvaren og velg Operasjonsdato; klikk send for å fortsette.
- Klikk på Analyse som tilsvarer operasjonsposten som nylig er lagt til, velg Deretter Ferdighet og klikk på Send. Skriptet vil identifisere og vise alle gyldige kammer og troughs for manuell gjennomgang.
MERK: En bestemt kam eller et bestemt trough kan velges på nytt manuelt i den tilsvarende rullegardinlisten hvis skriptet feilaktig identifiserer det. Basert på disse kammene og troughs, kan gjennomsnittsverdiene for amplituder og hastigheter langs tre akser av hvert sporingspunkt og driftstiden for løfting, skyvekraft, snurre venstre og snurre høyre handlinger beregnes og vises av skriptet. Beregningsmetoden for disse parameterne vises i figur 3.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Etter å ha etablert denne eksperimentelle metoden, ble løfte-skyve- og snurreferdighetene til grunnleggende AM av nitten akupunkturlærere fra School of Akupunktur-Moxibustion og Tuina ved Shanghai University of TCM målt ved hjelp av 3D-bevegelsessporing. I henhold til definisjonen av et felles koordinatsystem (JCS) for skulderen, albuen, håndleddet og hånden foreslått av Standardization and Terminology Committee (STC) i International Society of Biomechanics21, er syv fingersporingspunkter valgt. Pinnevisningen som genereres av programvaren for bevegelsesfangst og -analyse basert på de anatomiske posisjonene til disse punktene, vises i figur 2B. De typiske koordinattidskurvene langs tre akser i hvert punkt vises i figur 4, og to videoer av løftetrykk og snurreferdigheter med pinnevisning (video 1 og video 2).
Som vist i figur 4C,E, på grunn av den minimale bevegelsesamplituden langs hovedbevegelsesøksene under forskjellige ferdigheter (Z-aksen for løftetrykkende ferdighet og Y-aksen for snurrende dyktighet) i håndleddsleddet (WJ) kan fikses, og bevegelsen ser ut til å oppstå fra tommelen og pekefingeren. Derfor ble dataene til de andre seks punktene eksportert av bevegelsesfangst- og analyseprogramvaren for videre kinematisk analyse av AM. Etter dataanalyse ble gjennomsnittsverdiene for amplitude og hastighet langs tre akser og driftstiden for handlingen "løfting", "skyvekraft", "snurre til venstre" og "snurre til høyre" for hvert sporingspunkt på fingrene beregnet og vist i tabell 2, tabell 3 og tabell 4.
I tillegg ble fingerbevegelsen til deltakerne også sporet da de utførte AM på ATP-II. Dataene avledet fra ATP-II ble sammenlignet med dataene som eksporteres av programvaren for bevegelsesfangst og -analyse. Resultatene viser at formen på koordinattidskurven til TT langs Z-aksen lignet spenningstidskurven generert av ATP-II under løftetrykkferdigheten. I mellomtiden, under snurreferdighetene, var formen på amplitude-tidskurven langs Y-aksen til TT også lik spenningstidskurven til ATP-II. Videre, etter beregning, var de gjennomsnittlige driftssyklusene til disse to kurvetypene i utgangspunktet de samme (figur 5).
Figur 1: Kameraposisjoner og plassering av 3D-kalibreringsramme. (A) Posisjonene til tre kameraer. (B) Sett forfra på 3D-kalibreringsrammen. (C) Toppvisning av 3D-kalibreringsramme. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.
Figur 2: Posisjonene til sporingsmarkører og deres pinnevisning. (A) Posisjonene til sporingsmarkører for hånden. (B) Pinnevisningen generert av programvaren for bevegelsesfangst og -analyse basert på de anatomiske posisjonene til disse punktene. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.
Figur 3: Skjematisk diagram over beregningsmetode for kinematiske parametere. Gjennomsnittlig amplitude og hastighet kan beregnes basert på kurvekamp og trough posisjonering. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.
Figur 4: Typiske koordinattidskurver under løfte- og snurreferdigheter. (A,B,C) De typiske koordinattidskurvene langs henholdsvis X-, Y-, Z-aksen for hvert sporingspunkt under løftetrykkferdighetene. (D,E,F) Kurvene med de samme innstillingene for løftetrykkende ferdigheter under snurreferdigheter. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.
Figur 5: Sammenligning av kurvene generert av ATP-II og programvare for bevegelsesfangst og -analyse. (A) Fingerbevegelser av deltakerne ble sporet da de utførte AM på ATP-II. (B) Spenningstidskurven til ATP-II under løfte-thrusting-ferdigheten. (C) Koordinattidskurven langs Z-aksen til TT under løftetrykkferdighetene. (D) Spenningstidskurven til ATP-II under snurreferdigheter. (E) Koordinattidskurven langs Y-aksen til TT under snurreferdigheter. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.
Tabell 1: Koordinatparametere for kalibreringspunktene. Koordinatverdiene til tre akser med åtte kalibreringspunkter. Klikk her for å laste ned denne tabellen.
Tabell 2: Kinematikkdata for hvert sporingspunkt under løftetrykkferdighetene. Gjennomsnittsverdiene for amplitude og hastighet langs tre akser av hvert sporingspunkt på figurer under løftetrykkferdighetene. Klikk her for å laste ned denne tabellen.
Tabell 3: Kinematikkdata for hvert sporingspunkt under snurreferdigheter. Gjennomsnittsverdiene for amplitude og hastighet langs tre akser av hvert sporingspunkt på tall under snurreferdigheter. Klikk her for å laste ned denne tabellen.
Tabell 4: Driftstid under løfte- og snurreferdigheter Gjennomsnittsverdiene for driftstid i prosessene for løfting, skyvekraft, snurre til venstre og snurre høyre handlinger Klikk her for å laste ned denne tabellen.
Video 1: Løfte-skyveferdigheter. (Øverst til venstre) Pinnen utsikt over hånden. (Øverst til høyre, Nederst til venstre, Nederst til høyre) Den typiske dynamiske kurven for koordinattid langs X-, Y-, Z-aksen til hvert sporingspunkt under løfte-skyveferdighetene Klikk her for å laste ned denne videoen.
Video 2: Snurreferdigheter: Pinnevisningen av hånden og typiske dynamiske kurver for koordinattid med de samme innstillingene som Video 1 under snurreferdighetene. Klikk her for å laste ned denne videoen.
Tilleggsfil 1: Instruksjoner for videosynkronisering. Skjermbilder og trinn i videosynkroniseringsinstruksjoner for videoredigeringsprogramvaren som brukes i denne studien. Klikk her for å laste ned denne filen.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Denne studien etablerte målemetoden for de kinematiske parametrene til AM in vivo og fikk dataene om bevegelsesamplitude, hastighet og driftstid for de seks viktige sporingspunktene på tommelen og pekefingeren langs tre akser. I mellomtiden, basert på 3D-kalibreringsrammen, ble det generert en 3D-pinnevisning og tilsvarende animasjon av tommelen og pekefingeren under trengende. Tommel- og pekefingerbevegelsen til AM kan vises fullt ut med synkron avspilling av kinematisk parameterkurve og pinneanimasjon, noe som kan hjelpe forskere med å utforske bevegelsesegenskapene og sammenligne likhetene og forskjellene i forskjellige AM-ferdigheter.
Gjennom hele den eksperimentelle prosessen kan noen kritiske trinn som påvirker resultatene av analysen oppsummeres først, den eksperimentelle miljøkonfigurasjonen. Den anbefalte temperaturen i det eksperimentelle miljøet er konstant 22-25 °C, og relativ fuktighet er ca. 60% uten åpenbar luftstrøm i rommet. I mellomtiden er det ingen sterk støy og elektromagnetisk kildeinterferens i omgivelsene. For det andre plasseringen av kameraet og stativet. I prosessen med bevegelsessporing bør alle sporingspunkter registreres av alle kameraer for å få data med høy presisjon. Derfor er en rimelig kameraposisjon nøkkelen til å redusere eksperimentelle feil. Videre bør stativene justeres til riktig høyde (høyere enn bordet og sikre at de eksperimentelle enhetene på bordet og deltakerens hånd kan registreres tydelig). For det tredje, kalibrering og automatisk bevegelsessporing. Alle analysedata beregnes basert på plasseringen av hvert sporingspunkt i 3D-kalibreringssystemet i hver ramme av bevegelsesvideoen; Derfor er vellykket kalibrering og automatisk sporing av hvert punkt forutsetninger for å utføre beregninger. Til slutt, identifikasjon av kam og troughs. De tekniske indikatorene for AM kan beregnes ved posisjonering av kammene og troughs i hver syklus. I denne protokollen er trinnene for automatisk identifikasjon og manuell gjennomgang utformet for å sikre nøyaktigheten av eksperimentelle data.
For å kunne anvende 3D-bevegelsessporingsteknologi på den kinematiske analysen av AM, ble det gjort to modifikasjoner på denne teknologien som vanligvis brukes i de store leddene i menneskelige lemmer. Først tilpasningen av en liten 3D-kalibreringsramme for fingre. En 15×15×15cm 3D-kalibreringsramme ble tilpasset for å forbedre målenøyaktigheten til fingerbevegelser. Gjennom 3D-laserskanning er kalibreringsnøyaktigheten til rammen 0,01 mm. For det andre etablering av tekniske indikatorer på AM og relaterte beregningsmetoder. I henhold til bevegelsesegenskapene til AM og rådataene som eksporteres av bevegelsessporingssystemet, ble det etablert tre tekniske indikatorer, "amplitude, hastighet og tid" langs tre akser for hvert fingersporingspunkt. Disse parametrene kan beregnes av PHP-skript basert på bøyningspunktgjenkjenningen av koordinattidskurven. Mulige kam og troughs kan identifiseres i henhold til henholdsvis det logiske uttrykket (1) og (2).
(1)
(2)
Der fm, dt og dt2 er differensieringene av koordinatverdi, tid og tid kvadrert, er d2c kvadratisk differensiering av koordinat. I følge testresultatene fra eksperimentelle utvalgsdata ble det satt to typer terskler for å verifisere gyldigheten av disse kammene og troughs. Tidsterskelen er 80% av den gjennomsnittlige driftssyklusen, kammen og trough tersklene er 75% og 25% av maksimal driftsamplitude. Etter å ha krysset alle kammene og troughs, er kammen hvis intervalltid fra forrige kam er større enn tidsterskelen og koordinatverdien større enn kamgrensen er identifisert som gyldig kam. Troughen hvis intervalltid fra forrige kam er større enn tidsterskelen og koordinatverdien er mindre enn trough-terskelen, identifiseres som det gyldige troughet. Selv om kammene og troughene i de fleste tilfeller kan identifiseres automatisk, er det fortsatt noen få tilfeller som må justeres manuelt. Derfor, som hovedbegrensningen av denne løsningen, må anerkjennelsesalgoritmen forbedres i fremtidig arbeid. Den foreløpige analysen av eksperimentelle data viste at bevegelsesamplituden og hastigheten til MCP-leddene var de minste, og de relaterte parametrene for IP- eller PIP-ledd og fingertupper var henholdsvis større og største. Videre ble nålekroppen drevet av den vertikale eller tangentielle bevegelsen av fingertuppene for å bevege seg opp og ned eller rotere på en fast akse. Oppsummert er AM en slags rytmisk bevegelse utført av fingertupper drevet av MCP-ledd av tommelen og pekefingeren. Videre, uansett hvilken AM-ferdighet som ble brukt, skjedde et visst bevegelsesområde langs tre akser på alle sporingspunkter, noe som antyder at under driften av løfte-skyveferdigheten, selv om fingertuppene hovedsakelig beveger seg i vertikal retning, er den fortsatt ledsaget av en tangentiell koblet bevegelse, og den tangentielle twirlingferdigheten er også ledsaget av en vertikal koblet bevegelse. Disse resultatene indikerer at AM ikke er en enkel bevegelse med én akse.
I likhet med andre studier som bruker denne teknologien til å analysere fingerbevegelse, gir bevegelsessporingsteknologien i denne protokollen også treaksede kinematikkdata av fingerledd med høy nøyaktighet22. Imidlertid ble det utført en sekundær analyse av rådata i henhold til ferdighetsegenskapene til AM, og tilsvarende tekniske indikatorer ble etablert i denne protokollen for videre komparativ analyse. Sammenlignet med de bærbare, brukervennlige og rimelige håndbevegelsessporingsenhetene som Leap Motion, har standard markørbasert bevegelsessporingsanalyse fordelene med høyere nøyaktighet og bredere applikasjonsområde23,24. Sammenlignet med den tradisjonelle AM-analyseenheten ATP-II, har amplitude-tidskurven langs hovedbevegelsesaksen avledet fra bevegelsessporingsanalyse og spenningstidskurven avledet av ATP-II betydelig samsvar i samme AM-ferdighet. Videre var driftssyklusene beregnet ved de to målemetodene også relativt konsistente. Disse resultatene viste at denne eksperimentelle metoden ikke bare kan gjenspeile lignende ferdighetsegenskaper som ATP-II, men også gi flere kinematikkparametere langs tre akser med flere sporingspunkter, som ikke kan måles ved tidligere eksperimentell teknologi.
Denne eksperimentelle metoden gir en effektiv måte å analysere kompliserte bevegelser av fingre involvert i AM. Det har stort potensial for fremtidige applikasjoner. For det første, studiet av dose-effekt forholdet mellom akupunktur. 3D finger bevegelsessporingsteknologi gir en løsning for å bestemme stimuleringsmengden av manuell akupunktur og kan brukes til å utføre studier som korrelasjonsanalyse mellom needling hastighet, amplitude og terapeutisk effekt, for å gi mer vitenskapelig datastøtte for klinisk anvendelse av akupunktur. For det andre, den kvantitative evalueringen og tilbakemeldingen for undervisning og læring av AM. Resultatene fra dataanalyse kombinert med lærerens verbale tilbakemeldinger kan hjelpe elevene med å justere fingerhandlingene sine og redusere den kognitive belastningen24,25. Tidligere studier har brukt dataene fra 3D bevegelsessporingsteknologi for å forbedre effekten av motorisk ferdighetslæring, for eksempel repeterende overarmkasting26 og musikalsk ytelse27,28. Noen rapporter viste også at medisinske ferdigheter som koloskopi29, laparoskopisk30, artroskop31 og andre endoskop32,33 også kunne forbedres med denne teknologien. Og en annen studie antydet at den videobaserte selvrefleksjonen og diskusjonen med elever som engasjerer seg på et høyere kognitivt nivå enn standard beskrivende tilbakemelding34. For det tredje, måling og bevaring av berømte akupunkturisters AM. Fordi all AM samles inn, tas opp og analyseres basert på bevegelsesvideoer som er lagret i databasen, kan disse videoene og relevante dataene til AM når som helst blas gjennom av forskere for videre læring og arv.
Etableringen av denne eksperimentelle metoden åpner for en ny måte for kvantitativ forskning av AM. I fremtiden kan flere kameraposisjoner, høyere definisjonslinser og kalibreringsrammer med høyere presisjon brukes for å forbedre datanøyaktigheten ytterligere og grave ut mer meningsfulle tekniske indikatorer for å gi mer datareferanse for klinisk anvendelse, utdanning og markedsføring av akupunktur.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Forfatterne har ingenting å avsløre.
Acknowledgments
Dette arbeidet ble støttet av National Natural Science Foundation of China (Grant Number. 82174506).
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 3D calibration frame | Any brand | 15 x 15 x 15 cm | |
| Acupuncture needles | Suzhou Medical Appliance Factory | 0.35 x 40 mm | |
| Double-sided tape | Any brand | Round, 1 cm-diameter | |
| Reflective balls | Simi Reality Motion Systems GmbH | 6.5 mm-diameter | |
| SD card | Western Digital Corporation | SDXC UHS-I | |
| SD card reader | UGREEN Group Limited | USB 3.0 | |
| Simi Motion | Simi Reality Motion Systems GmbH | Ver.8.5.15 | |
| Swab | Any brand | The volume fraction of ethanol is 70%-80% | |
| Three cameras | Victor Company of Japan, Limited | JVC GC-PX100BAC | |
| Three tripods | Any brand |
References
- Xu, G., et al. Effect of different twirling and rotating acupuncture manipulation techniques on the blood flow perfusion at acupoints. Journal of Traditional Chinese Medicine. 39 (5), 730-739 (2019).
- Lan, K. C., et al. Effects of the New Lift-Thrust Operation in Laser Acupuncture Investigated by Thermal Imaging. Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine. 2019 (2), 1-8 (2019).
- Zhang, L., et al. Effects of acupuncture with needle manipulation at different frequencies for patients with hypertension: Result of a 24- week clinical observation. Complementary Therapies in Medicine. 45, 142-148 (2019).
- Sun, N., et al. Correlation between acupuncture dose and effectiveness in the treatment of knee osteoarthritis: a systematic review. Acupuncture in Medicine. 37 (5), 261-267 (2019).
- Choi, Y. J., Lee, J. E., Moon, W. K., Cho, S. H. Does the effect of acupuncture depend on needling sensation and manipulation. Complementary Therapies in Medicine. 21 (3), 207-214 (2013).
- Park, Y. J., Lee, J. M. Effect of acupuncture intervention and manipulation types on poststroke dysarthria: A systematic review and meta-analysis. Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine. 2020, 4981945 (2020).
- Yang, N. N., Ma, S. M., Yang, J. W., Li, T. R., Liu, C. Z. Standardizing therapeutic parameters of acupuncture in vascular dementia rats. Brain and Behavior. 10 (10), 01781 (2020).
- Lyu, R., Gao, M., Yang, H., Wen, Z., Tang, W. Stimulation parameters of manual acupuncture and their measurement. Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine. 2019, 1725936 (2019).
- Li, J., Grierson, L. E., Wu, M. X., Breuer, R., Carnahan, H. Perceptual motor features of expert acupuncture lifting-thrusting skills. Acupuncture in Medicine. 31 (2), 172-177 (2013).
- Xuemin, S., et al. Application of Twirling Replenishing and Reducing Technique and Its Quantitative Concept. Chinese Medical Journal. 05, 16-17 (1987).
- Guxing, Development of teaching test apparatus for acupuncture manipulations in TCM. Chinese Acupuncture & Moxibustion. 21 (4), 229 (2001).
- Liu, T. Y., Yang, H. Y., Li, X. J., Kuai, L., Gao, M. Exploitation and application of acupuncture manipulation information analysis system. Zhen Ci Yan Jiu. 33 (5), 330-333 (2008).
- Leow, M. Q., Cao, T., Cui, S. L., Tay, S. C. Quantifying needle motion during acupuncture: implications for education and future research. Acupuncture in Medicine. 34 (6), 482-484 (2016).
- Sun, L. Research on Acupuncture Information Transmission and Quantification System. , Tianjing University. China. Master thesis (2005).
- Tang, W. C., Yang, H. Y., Liu, T. Y., Gao, M., Xu, G. Motion video-based quantitative analysis of the 'lifting-thrusting' method: a comparison between teachers and students of acupuncture. Acupuncture in Medicine. 36 (1), 21-28 (2018).
- Zhang, A., Yan, X. K., Liu, A. G. An Introduction to a newly-developed “Acupuncture Needle Manipulation Training-evaluation System” based on optical motion capture technique. Acupuncture Research. 41 (6), 556-559 (2016).
- Zhang, A., Yan, X. K., Liu, A. G. An Introduction to A Newly-developed “Acupuncture Needle Manipulation Training-evaluation System” [Based on Optical Motion Capture Techniqu]. Zhen Ci Yan Jiu. 41 (6), 556-559 (2016).
- Yang, P., Sun, X. W., Ma, Y. K., Zhang, C. X., Zhang, W. G. Quantitative research on acupuncture manipulation based on video motion capture. Medical Biomechanics. 31 (2), 154-159 (2016).
- Wang, F. C., Ma, T. M. Acupuncture and Moxibustion Techniques and Manipulations, 4 end. , Traditional Chinese Medicine publishing co. 31-34 (2016).
- Tang, W. C., Xu, L. L., Wang, B. G., Wang, F., Yang, H. Y. Acupuncture Manipulation Analysis (AMA) Version 1.1. , Available from: https://github.com/SHUTCM-tcme/AMA (2021).
- Wu, G., et al. ISB recommendation on definitions of joint coordinate systems of various joints for the reporting of human joint motion--Part II: shoulder, elbow, wrist and hand. Journal of Biomechanics. 38 (5), 981-992 (2005).
- Metcalf, C. D., Notley, S. V., Chappell, P. H., Burridge, J. H., Yule, V. T. Validation and application of a computational model for wrist and hand movements using surface markers. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 55 (3), 1199-1210 (2008).
- Ganguly, A., Rashidi, G., Mombaur, K. Comparison of the performance of the leap motion controller(tm) with a standard marker-based motion capture system. Sensors (Basel). 21 (5), (2021).
- Cecilio-Fernandes, D., Cnossen, F., Coster, J., Jaarsma, A. D. C., Tio, R. A. The effects of expert and augmented feedback on learning a complex medical skill. Perceptual and Motor Skills. 127 (4), 766-784 (2020).
- Asadipour, A., Debattista, K., Chalmers, A. Visuohaptic augmented feedback for enhancing motor skills acquisition. The Visual Computer. 33 (4), 401-411 (2017).
- Ozkaya, G., et al. Three-dimensional motion capture data during repetitive overarm throwing practice. Scientific Data. 5, 180272 (2018).
- Maidhof, C., Kastner, T., Makkonen, T. Combining EEG, MIDI, and motion capture techniques for investigating musical performance. Behavior Research Methods. 46 (1), 185-195 (2014).
- Turner, C., Visentin, P., Oye, D., Rathwell, S., Shan, G. Pursuing artful movement science in music performance: single subject motor analysis with two elite pianists. Perceptual and Motor Skills. 128 (3), 1252-1274 (2021).
- Holden, M. S., et al. Objective assessment of colonoscope manipulation skills in colonoscopy training. International Journal for Computer Assisted Radiology and Surgery. 13 (1), 105-114 (2018).
- Oquendo, Y. A., Riddle, E. W., Hiller, D., Blinman, T. A., Kuchenbecker, K. J. Automatically rating trainee skill at a pediatric laparoscopic suturing task. Surgical Endoscopy. 32 (4), 1840-1857 (2018).
- Kwak, J. M., et al. Improvement of arthroscopic surgical performance using a new wide-angle arthroscope in the surgical training. PLoS One. 14 (3), 0203578 (2019).
- Zhenzhu, L., et al. Feasibility study of the low-cost motion tracking system for assessing endoscope holding skills. World Neurosurgery. 140, 312-319 (2020).
- Sakakura, Y., et al. Biomechanical profiles of tracheal intubation: a mannequin-based study to make an objective assessment of clinical skills by expert anesthesiologists and novice residents. BMC Medical Education. 18 (1), 293 (2018).
- Hunukumbure, A. D., Smith, S. F., Das, S. Holistic feedback approach with video and peer discussion under teacher supervision. BMC Medical Education. 17 (1), 179 (2017).
