Измерение кинематика движения повседневной жизни с системами захвата движения в виртуальной реальности
Summary
Мы разработали виртуальной реальности тест для оценки инструментальные мероприятия повседневной жизни (МАЮД) с системой захвата движения. Мы предлагаем детальный кинематический анализ интерпретировать участника различных движений, включая траектории, движущихся расстояние и время завершения для оценки возможностей МАЮД.
Abstract
Неспособность завершить инструментальные мероприятия повседневной жизни (МАЮД) является прекурсором для различных нервно-психического заболевания. На основе вопросника оценки МАЮД проста в использовании, но подвержены субъективным предвзятости. Здесь мы описываем Роман виртуальной реальности (VR) тест, чтобы оценить две сложные задачи МАЮД: обработка финансовых транзакций и общественном транспорте. В то время как участник выполняет задачи в обстановке VR, захвата движения системы следы положения и ориентации головы в трехмерной системе координат декартовых и доминирующей рукой. Кинематическая необработанные данные собираются и преобразуется в «кинематической показатели,» т.е., движения траектории, движущихся расстояние и время завершения. Траектории движения — это путь части конкретного органа (например, доминирующей рукой или руководитель) в пространстве. Перемещение расстояния ссылается на общее расстояние траектории, и время для завершения сколько времени потребовалось для завершения задачи МАЮД. Эти кинематической меры могли бы дискриминацию больных слабоумием от здоровых элементов управления. Развитие этого кинематической измерения протокола позволяет выявление ранних связанных с МАЮД когнитивные расстройства.
Introduction
Инструментальная деятельность повседневной жизни (МАЮД), такие как обработка финансовых сделок, используя общественный транспорт и приготовления пищи, являются медицинские маркеры, поскольку они требуют множественные нейропсихологических функции1. Таким образом нарушение МАЮД возможности считаются прекурсоров для неврологических заболеваний, таких как легкого когнитивного расстройства (MCI) и слабоумие2. Всеобъемлющий обзор золота в МАЮД задачи3 сообщили, что познавательно более требовательных задач, как управление финансами и используя общественный транспорт, ранние предсказатель MCI и слабоумие.
На сегодняшний день, наиболее часто используемые оценки МАЮД являются сообщенные вопросники, информант на основе вопросников и на основе результатов оценки4. На основе вопросника оценки МАЮД экономически эффективной и простой в использовании, но подвержены субъективным предвзятости. Например когда самоотчетности, пациенты имеют тенденцию к над или под estimate возможности их МАЮД5. Аналогичным образом информаторы недооценивать МАЮД возможности из-за ошибочных представлений или пробелов знаний4наблюдателя. Таким образом по результатам оценок, которые просят больных для выполнения конкретных задач МАЮД были предпочтительным, хотя многие из задач являются неприемлемыми для общих клинических условиях6.
Недавно виртуальной реальности (VR) исследования показали, что эта технология может иметь значительные приложений в области медицины и здравоохранения, которая включает в себя все, от подготовки к реабилитации, к медицинской оценке7. Все участники могут быть проверены на тех же условиях VR, которые имитируют реальный мир. К примеру, Allain и др. 8 разработана задачу виртуальный кофе и показали, что пациенты с когнитивными нарушениями выполнил задачу плохо. Клингер и др. 9 разработал другой VR среды для почтовых и торговых задач и найти значимые отношения между время завершения задачи в VR и нейропсихологических тестов результаты. Предыдущие исследования VR МАЮД оценки главным образом были сосредоточены на простые показатели, например время реакции или точности при использовании обычных устройств ввода, таких как клавиатуры и мыши,8,9. Таким образом, более подробные данные о МАЮД производительности необходимо эффективно экран для пациентов с MCI4.
Кинематический анализ в реальном времени движение захвата данных представляет собой мощный подход к количественно подробные производительности данные, связанные с задачами МАЮД документа. Например, белый и др. 10 развитых Виртуальная кухня, которая захватывает данные участника совместной угол во время ежедневных задач жизни и использовать собранные данные для количественной оценки эффективности физической терапии. Dimbwadyo-Terrer и др. 11 развитых VR среда погружения для оценки производительности верхней конечности при проведении основных задач повседневной жизни и показал, что кинематической данные записаны в среде VR, тесно связана с функциональной весы верхней конечности. Эти кинематический анализ с системами захвата движения могли бы представить дополнительную возможность быстро оценить пациента когнитивных нарушений12. Включение подробных кинематической данных в скрининга для пациентов с MCI значительно улучшили классификации пациентов по сравнению с13здорового контроля.
Здесь мы описываем протокол для оценки кинематика движения повседневной жизни с системами захвата движения в среде погружения VR. Протокол включает две сложные задачи МАЮД: «задача 1: снять деньги» (обработка финансовых транзакций) и «задача 2: сесть на автобус» (с использованием общественного транспорта). В то время как задачи были выполнены, система захвата движения Трассируется, позиции и ориентации доминирующей рук и головы. После завершения задачи 1, были собраны доминирующей рукой траектории, движущихся расстояние и время завершения. В задаче 2 были собраны головы траектории, движущихся расстояние и время завершения. В разделе представитель результаты в этой статье подробно предварительное тестирование больных с MCI (т.е., МАЮД возможности являются нарушениями) по сравнению с здорового управления (т.е., МАЮД возможности неповрежденными).
Protocol
Representative Results
Discussion
Мы подробно кинематической измерения протокол повседневной жизни движений с системами захвата движения в среде погружения VR. Во-первых параметр экспериментальной, руководство по настройке, подготовить и ознакомить участников с VR среда погружения. Во-вторых мы разработали две стандар…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
К.с. и а.л. способствовать одинаково. Это исследование было поддержано базовой программы исследований науки через национальных исследований фонда из Кореи (NRF) финансируется министерством науки, ИКТ и будущего планирования (СР 2016R1D1A1B03931389).
Materials
| Computer | N/A | N/A | Computer requirements: – Single socket H3 (LGA 1150) supports – Intel® Xeon® E3-1200 v3, 4th gen. Core i7/i5/i3 processors – Intel® C226 Express PCH – Up to 32GB DDR3 ECC/non-ECC 1600MHz UDIMM in 4 sockets – Dual Gigabit Ethernet LAN ports – 8x SATA3 (6Gbps) – 2x PCI-E 3.0 x16, 3x PCI-E 2.0 x1, and 2x PCI 5V 32-bit slots – 6x USB 3.0 (2 rear + 4 via headers) – 10x USB 2.0 (4 rear + 6 via headers) – HD Audio 7.1 channel connector by Realtek ALC1150 – 1x DOM power connector and 1x SPDIF Out Header – 800W High Efficiency Power Supply – Intel Xeon E3-1230v3 – DDR3 PC12800 8GB ECC – WD 1TB BLUE WD 10EZEX 3.5" – NVIDIA QUADRO K5000 & SYNC |
| Stereoscopic 3D Projector | Barco | F35 AS3D WUXGA | Resolution: – WQXGA (2,560 x 1,600) – Panorama (2,560 x 1,080) – WUXGA (1,920 x 1,200), 1080p (1,920 x 1,080) |
| Stereoscopic Glasses | Volfoni | Edge 1.2 | For further information, visit http://volfoni.com/en/edge-1-2/ |
| Motion Capture Systems | NaturalPoint OptiTrack | 17W | For further information, visit http://optitrack.com/products/prime-17w/ |
| OptiTrack (Motion capture software) | NaturalPoint OptiTrack | Motive 2.0 | For further information, visit https://optitrack.com/downloads/motive.html |
| MiddleVR (Middleware software) | MiddleVR | MiddleVR For Unity | For further information, visit http://www.middlevr.com/middlevr-for-unity/ |
| VRDaemon (Middleware software) | MiddleVR | MiddleVR For Unity | For further information, visit http://www.middlevr.com/middlevr-for-unity/ |
| Unity3D (Game engine) | Unity Technologies | Personal | For further information, visit https://unity3d.com/unity |
References
- Reppermund, S., et al. Impairment in instrumental activities of daily living with high cognitive demand is an early marker of mild cognitive impairment: the Sydney Memory and Ageing Study. Psychol. Med. 43 (11), 2437-2445 (2013).
- Graf, C. The Lawton instrumental activities of daily living scale. Am. J. Nurs. 108 (4), 52-62 (2008).
- Gold, D. A. An examination of instrumental activities of daily living assessment in older adults and mild cognitive impairment. J. Clin. Exp. Neuropsychol. 34 (1), 11-34 (2012).
- Jekel, K., et al. Mild cognitive impairment and deficits in instrumental activities of daily living: a systematic review. Alzheimers. Res. Ther. 7 (1), 17 (2015).
- Suchy, Y., Kraybill, M. L., Franchow, E. Instrumental activities of daily living among community-dwelling older adults: discrepancies between self-report and performance are mediated by cognitive reserve. J. Clin. Exp. Neuropsychol. 33 (1), 92-100 (2011).
- Desai, A. K., Grossberg, G. T., Sheth, D. N. Activities of Daily Living in patients with Dementia. CNS drugs. 18 (13), 853-875 (2004).
- Ma, M., Jain, L. C., Anderson, P. . Virtual, augmented reality and serious games for healthcare 1. 68, (2014).
- Allain, P., et al. Detecting everyday action deficits in Alzheimer’s disease using a nonimmersive virtual reality kitchen. J. Int. Neuropsychol. Soc. 20 (5), 468-477 (2014).
- Klinger, E., et al. AGATHE: A tool for personalized rehabilitation of cognitive functions based on simulated activities of daily living. IRBM. 34 (2), 113-118 (2013).
- White, D., Burdick, K., Fulk, G., Searleman, J., Carroll, J. A virtual reality application for stroke patient rehabilitation. ICMA. 2, 1081-1086 (2005).
- Dimbwadyo-Terrer, I., et al. Activities of daily living assessment in spinal cord injury using the virtual reality system Toyra: functional and kinematic correlations. Virtual Real. 20 (1), 17-26 (2016).
- Preische, O., Heymann, P., Elbing, U., Laske, C. Diagnostic value of a tablet-based drawing task for discrimination of patients in the early course of Alzheimer’s disease from healthy individuals. J. Alzheimers. Dis. 55 (4), 1463-1469 (2017).
- Seo, K., Kim, J. K., Oh, D. H., Ryu, H., Choi, H. Virtual daily living test to screen for mild cognitive impairment using kinematic movement analysis. PLOS ONE. 12 (7), e0181883 (2017).
- Albert, M. S., et al. The diagnosis of mild cognitive impairment due to Alzheimer’s disease: Recommendations from the National Institute on Aging-Alzheimer’s Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer’s disease. Alzheimers. Dement. 7 (3), 270-279 (2011).
- . Motive Quick Start Guide Available from: https://optitrack.com/public/documents/motive-quick-start-guide-v1.10.0.pdf (2017)
- Kennedy, R. S., Lane, N. E., Berbaum, K. S., Lilienthal, M. G. Simulator sickness questionnaire: An enhanced method for quantifying simulator sickness. Int. J. Aviat. Psychol. 3 (3), 203-220 (1993).
- Singh, N. B., Baumann, C. R., Taylor, W. R. Can Gait Signatures Provide Quantitative Measures for Aiding Clinical Decision-Making? A Systematic Meta-Analysis of Gait Variability Behavior in Patients with Parkinson’s Disease. Front. Hum. Neurosci. 10, 319 (2016).
- Hernandez, F., et al. Six degree-of-freedom measurements of human mild traumatic brain injury. Ann. Biomed. Eng. 43 (8), 1918-1934 (2015).
- Gamito, P., et al. Cognitive training on stroke patients via virtual reality-based serious games. Disabil. Rehabil. 39 (4), 385-388 (2017).
