この論文では、マルチセンサーウェアラブルとその完全に自動化されたディープラーニングベースの分析パイプラインを使用した乳児の粗大運動能力の評価について概説します。この手法は、仰臥位から自立歩行を習得するまでの乳児の姿勢と運動パターンを定量化します。
早期粗大運動評価の客観的かつ定量的な方法の開発は、神経発達をよりよく理解し、早期の治療介入を支援するために不可欠です。本稿では、全自動クラウド型パイプラインを用いて、自動化・拡張性・定量的・客観的な評価を行うマルチセンサーウェアラブル端末「MAIJU (Motility Assessment of Infants with a JUmpsuit)」を用いて、粗大運動能力を定量化する手法を紹介します。このウェアラブルスーツには、低エネルギーのBluetooth接続を利用して携帯電話に同期データを記録する4つの動きセンサーが装備されています。クラウドサーバーでのオフライン分析では、各記録について数分以内に完全に分析された結果が生成されます。これらの結果には、記録セッションのグラフィカルなレポートと、姿勢、動き、乳児の抱っこ、および自由遊び時間を秒単位で分類する詳細な結果マトリックスが含まれます。私たちの最近の結果は、乳児の粗大運動発達の変動を区別するための潜在的に効果的な方法を提供する、そのような定量化された運動評価の利点を示しています。
早期の粗大運動発達は、乳児の環境探索をサポートすることで後に現れる高レベルの神経認知能力に不可欠です。したがって、臨床医も研究者も同様に、初期の粗大運動発達を評価することに高い関心を持っています1,2,3。エビデンスに基づく医学や科学的研究をサポートするためには、粗大運動評価が定量的で信頼性が高く、客観的で、生態学的に妥当であることが不可欠です。しかし、臨床研究にも基礎科学研究にも利用できるそのような方法は不足しています。
典型的な初期の粗大運動発達は、新たに習得されたスキルの予測可能なシーケンスを通じて進行します。乳児では、離散的な運動のマイルストーン4に到達することが一般的に観察され、立位や歩行は、より複雑な行動のレパートリー5に向かう途中の重要なランドマークと見なされることがよくあります。運動のマイルストーンに関する直接観察または親の調査に加えて、実験室または病院環境で乳児の評価を実行するために、広く使用されているいくつかの標準化されたバッテリーが開発されています6,7,8,9。しかし、これらの評価には、訓練を受けた専門家による実質的な専門知識が必要であること、部分的に主観的でカテゴリー的であること、乳児の視点から見て不自然な環境(病院または実験室)での乳児のパフォーマンスを評価することなど、複数の注意点があります。
乳児の自発的な運動活動を家庭などの自然環境でより長い時間にわたって記録することで、より適切な運動能力の測定が可能になります。そのような実行可能な方法の1つでは、MAIJUウェアラブル(JUmpsuit装着した乳児の運動評価)10,11,12などのウェアラブルシステムを使用して、仰臥位から流暢に歩くまでの乳児の運動能力発達の全シーケンスについて評価が行われます。MAIJUウェアラブルシステム(図1)は、全身に動きセンサーを搭載したテキスタイルウェアで、病院外や検査室での評価と記録を監視なしで行い、自動パイプラインで分析することで、姿勢や動きのパターンを秒単位で評価します。これらのアルゴリズムによる検出は、姿勢や動作の種類ごとに個別に使用することも、乳児の運動能力の成熟度を総合的に評価するために組み合わせることもできます。最近発表された、このような運動成熟度の指標の単位のない表現は、BIMS(Baba Infant Motor Score)10,12です。
この記事では、マルチセンサーウェアラブルスーツを使用した乳児の粗大運動能力の評価について説明します。マルチセンサーウェアラブル10、11、12による記録に利用可能な自動分析パイプラインから取得できるメトリックを使用するための理論的根拠、実用的なパフォーマンス、分析パイプライン、および潜在的な将来の展望。この方法は、仰臥位と流暢な歩行の間の運動能力を示すすべての乳児の自発的な粗大運動活動の詳細な定量に適しています。
マルチセンサーウェアラブルシステムは、1)4つの動きセンサーを搭載した全身の衣服、2)カスタムビルドのiOSアプリケーションを使用するモバイルデバイス、3)クラウドベースの分析パイプライン(Babacloud、その資格情報は著者から入手できる)の3つのコンポーネントで構成されています11。防水慣性測定ユニット(IMU)センサーは、低エネルギーBluetooth接続を使用して、13〜52Hzのサンプリング周波数で同期データ(3軸加速度計とジャイロスコープ)を携帯電話にストリーミングします。データは最初に(センサーまたは)モバイルデバイスのメモリに保存され、記録が停止された後、クラウドサーバーでオフライン分析が行われます。
MAIJUのようなウェアラブルソリューションによる乳児の運動能力の定量的な評価と発達追跡は、技術的に習得と実行が簡単で、ヘルスケアや臨床研究の実践に容易に実装できます10,11,12。他の既存の運動評価方法と比較して、乳児の自発的な運動活動のこの種の家庭での記録は、評価の生態学的妥当性を向上させます。さらに、乳児の運動能力を定量化し、透明性を高め、完全に自動化した分析を提供します。最も重要なことは、分析で使用される指標が直感的で説明可能であるため、環境要因、認知発達、心理社会的評価など、他の臨床および研究評価と簡単に比較できることです。運動発達の全体的な評価は、従来の身体的成長測定12によく匹敵する精度を提供します。
プロトコルの重要なステップには、ウェアラブルスーツの慎重な準備が含まれます。袖や脚のセンサーアタッチメントは、体の動きを確実に記録するためにしっかりと固定する必要があるため、撮影の準備をする際は、スーツに適したサイズを選択することが重要です。また、記録を成功させるには、プロトコルに示されているように、センサーを正しい向きでポケットに配置することが不可欠です。センサーマウントは、記録中にセンサーを回転させることはできません。しかし、センサーの向きが間違っていると、後で修正することは不可能ではないにしても困難なデータを記録します。記録中、乳児は自由かつ独立して動くように促されるべきです。録音の長さは、特定の学習質問によって異なる場合があります。複数の自発的な動きのエポックが組み合わされ、各録音セッションに十分な自発的な動きが蓄積されます。
MAIJUウェアラブルソリューションの柔軟で実用的な操作により、研究室や家庭など、監視付き環境と監視なし環境の両方でさまざまな状況で使用できます。私たちの臨床試験の最近の結果は、自宅で実施された完全に教師なしの録音が、完全または部分的な監督下で行われた録音と同等の結果をもたらす可能性があることを示しています12。それでも、子どもの自発的な運動行動は、周囲の環境(例えば、外で遊ぶか屋内で遊ぶか、空間、家具、おもちゃのレイアウトなど)、子どもの警戒度、家庭での録音中の親の関与など、いくつかの要因によって影響を受ける可能性があります。録音が自宅の監視されていない設定で行われる場合、子供が自発的に遊ぶこと、つまり、必要でない場合は他の誰かが子供を運んだり抱いたりすることなく、独立して遊んだり動いたりすることを奨励し、録音された携帯電話をBluetooth範囲(同じ部屋)に保つことが重要です10。録音中の現在のトラブルシューティング状況の大部分は、Bluetooth接続の喪失が原因です。近い将来、センサー技術の進歩によりBluetooth接続が向上し、より大きなセンサーメモリの導入により、動きデータをセンサーメモリに直接保存することでオフライン記録が可能になります。
この種のウェアラブルソリューションによる院外録画は容易に拡張可能であり、パンデミックなどの状況下での遠隔監視を可能にするなど、乳幼児の安全性を向上させる可能性があります。現在の分類器アルゴリズムは、運動性記述スキーム(図2A)に示されている特定の運動能力、姿勢、および動きを具体的に認識するようにトレーニングされました。これらの現象は、生後2年間の乳児の運動に特徴的なものとして確認された。走ったり跳んだりするなど、年長の子供に見られる他の種類の動きや姿勢は、動きの記述スキームを修正し、それぞれのアルゴリズムをトレーニングして識別する必要があります。姿勢状況依存分析は、乳児の運動活動を異なる姿勢で個別に分析し、研究を支援する、潜在的に実りあるアプローチです(例:乳児の行動の発達相関5,6,7,8,9,13)。あるいは、文脈依存的な運動分析は、片側性脳性麻痺の発症を予測する際の運動機能の非対称性の評価もサポートできる可能性があります10,12,14,15。さらに、MAIJUシステムによる運動能力の評価は、アイトラッキング、イメージング、ビデオ録画などの他の研究モダリティと組み合わせて、さまざまなタイプやコンテキストにまたがるマルチモーダルデータを提供することができます。マルチモーダルデータは、例えば、社会的相互作用の効果や治療的介入の有効性を評価する際に有用であり得る。
乳幼児の院外モニタリング環境で新しいウェアラブル技術を成功させるには、特定の制限、課題、および倫理的懸念に対処する必要があります。私たちの分析パイプラインは、フィンランドの定型的に発育している乳児10、11、12を使用してトレーニングおよび検証されました。純粋な姿勢や動きによる生の分析出力は、普遍的であるべきです。しかし、その発達の軌跡は、多様な文化や地理的な場所に合わせて調整する必要があるかもしれません。ウェアラブルデバイスに関する保護者のフィードバックによると、乳幼児への配慮から好意的に見られています16。ただし、親は、プライバシー、データアクセス、および家族の実用性(複数の介護者、訪問者、さまざまなスケジュールなど)に関する懸念を提起する可能性があります。センサーと録音電話のバッテリー寿命への依存は、方法の制限と見なすことができます。私たちの経験では、バッテリーモデル(CR2025)は、連続データストリーミングを使用する場合、通常、丸一日(12〜24時間)持続します。特に、バッテリーのブランドと、記録環境でのデータ伝送を最大化するために絶えず変化するワイヤレスデータ伝送に必要なBluetooth接続の強度の両方に依存します。たとえば、乳児と電話の間の距離が長い場合や、それらの間の壁があると、Bluetooth接続が調整され、バッテリー消費量が大幅に増加します。特に、ほとんどのモバイルデバイスのバッテリーも、継続的なBluetoothストリーミングを使用している場合、ほぼ同じ時間内に消耗します。実際には、現在使用されているBluetooth接続を介した連続データストリーミングは、センサーとモバイルデバイスの両方が毎日の充電/バッテリー交換が必要であることを意味します。近い将来、大容量のメモリを搭載したセンサーの導入により、センサーメモリにデータを保存できるようになり、1週間以上の連続記録が可能になります。これにより、電力を消費するBluetoothストリーミングの必要性がなくなり、録音状況で制限されていると認識され、人為的エラーの影響を受けやすいBluetooth範囲内で電話を運ぶ必要がなくなります。
全体として、初期の神経発達の追跡には、自然な神経行動の変動に敏感な方法が必要です。粗大運動の発達は、個人レベルと文化レベルの両方で、順序とタイミングの変化からなる複雑なプロセスです4。非定型運動発達の検出は、広範囲の神経発達障害のリスクがある乳児を認識するのに効果的です。標準化された神経発達評価を伴う従来のテストバッテリーは、病院などの管理された環境で実施され、少なくとも部分的に主観的です7,8,9。センサー技術と信号解析の現在の進歩により、病院外での乳児の自発的な運動能力を長期間にわたって記録し、人間の観察者に匹敵する精度で運動行動を定量化できるようになりました10,11,12。新しいウェアラブル技術は、生態学的に有効かつ客観的な方法で乳児の動きと治療的介入の有効性を監視するための自動化されたスケーラブルな方法を提供します。さらに、新しい神経発達指標であるBaba Infant Motor Score(BIMS)は、神経発達の個別追跡により、乳児の運動能力の成熟度を推定することを可能にします10,12。これは、乳児の運動成長チャート12の開発など、将来のさまざまな用途に採用することができます。ウェアラブル動作センサは、異なる種類の動作記述スキームとアルゴリズムを使用して、他の特定の運動性(たとえば、年長の子供または大人用)について自動分類器をトレーニングすることにより、個人の発達段階に関係なく、運動障害や治療的介入の効果のフォローアップなどの臨床応用の可能性を秘めています17.しかし、現時点では、これは治験の方法論と見なされるべきであり、臨床診断や治療目標に情報を提供するために使用すべきではありません。
The authors have nothing to disclose.
この研究は、フィンランドアカデミー(314602、335788、335872、332017、343498)、フィンランド小児財団(Lastentautien tutkimussäätiö)、Aivosäätiö、Sigrid Juselius Foundation、およびHUS小児病院/HUS診断センターの研究資金の支援を受けました。
iOS device (version 16.5 or higher) | Apple | n/a | |
MAIJU jumpsuit | Planno Ltd | n/a | customized for purpose |
Maijulogger (mobile application) and sensor firmware | BABA Center (www.babacenter.fi), Kaasa solutions GmbH | n/a | constructed by Kaasa Solutions, distributed by Baba Center |
Movesense movement sensor | Movesense (www.movesense.com) | n/a |