Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Medicine
Click here for the English version

Medicine

Tredimensionel fingerbevægelsessporing under needling: En løsning til kinematisk analyse af akupunkturmanipulation

Published: October 28, 2021 doi: 10.3791/62750
Automatic Translation
1, 1, 1, 1
1School of Acupuncture-Moxibustion and Tuina, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine

Summary

Denne eksperimentelle metode beskriver en løsning til kinematisk analyse af akupunkturmanipulation med tredimensionel fingerbevægelsessporingsteknologi.

Abstract

Tre-dimensionelle (3D) motion tracking er blevet brugt på mange områder, såsom forskning i sport og medicinske færdigheder. Dette eksperiment havde til formål at bruge 3D-bevægelsessporingsteknologi til at måle de kinematiske parametre for leddene i fingrene under akupunkturmanipulation (AM) og etablere tre tekniske indikatorer "amplitud, hastighed og tid". Denne metode kan afspejle funktionen af AM og give kvantitative parametre langs tre akser af flere finger samlinger. Den nuværende dokumentation viser, at metoden har et stort potentiale for fremtidige anvendelser såsom studiet af dosis-effekt forholdet mellem akupunktur, undervisning og læring af AM, og måling og bevarelse af berømte akupunktører 'AM.

Introduction

Som en slags kliniske færdigheder af traditionel kinesisk medicin (TCM) og fysisk stimulation, akupunktur manipulation (AM) er ofte betragtes som en vigtig faktor, der påvirker den terapeutiske virkning af akupunktur1,2. Mange undersøgelser har bekræftet, at forskellige AM eller forskellige stimulation parametre (needling hastighed, amplitud, frekvens, etc.) af samme AM resulterede i forskellige terapeutiske virkninger3,4,5,6,7. Derfor kan målingen af relevante kinematiske parametre for AM og korrelationsanalyse med den terapeutiske virkning give nyttig datastøtte og reference til den kliniske behandling med akupunktur8,9.

Målingen af kinematiske parametre for AM begyndte i 1980'erne10. I de tidlige dage blev den elektriske signalkonverteringsteknologi baseret på variabel modstand hovedsagelig brugt til at konvertere forskydningssignalet på nålekroppen til et spændings- eller strømsignal til visning og registrering af AMPLitude- og frekvensdata fra AM11. Desuden er den berømte ATP-II kinesiske medicin akupunktur teknik tester II (ATP-II) med denne teknologi i øjeblikket blevet brugt af mange traditionelle kinesiske medicin universiteter i Kina12. Derefter blev forskellige typer sensorer med den fortsatte udvikling og innovation af sensorteknologi brugt til at indsamle kinemtiske parametre for AM. For eksempel blev de tre akser elektromagnetisk bevægelsesføler fastgjort til nålehåndtaget for at erhverve needling amplitude og hastighed13; den bioelektriske signalsensor blev placeret på ryghornet i dyrets rygmarv for at registrere needling frequency14 osv. Selv om den kvantitative forskning i AM baseret på ovennævnte to typer teknologier har afsluttet erhvervelsen af relevante kinematiske parametre under needling, er dens største ulemper manglende evne til at udføre den ikke-invasive måling i realtid og ændringen af driftsfornemmelsen forårsaget af modifikationen af nålekroppen.

I de senere år blev bevægelsessporingsteknologi gradvist anvendt på den kvantitative forskning i AM15,16. Fordi det er baseret på frame-by-frame analyse af needling video, måling af akupunktur parametre kan erhverves under in vivo drift uden at ændre nålen kroppen. Denne teknologi er blevet brugt til at måle de kinematiske parametre såsom amplitud, hastighed, acceleration og hyppighed af fire sporingspunkter af tommelfinger og pegefinger under needling i en to-dimensionel (2D) plan og etableret den tilsvarende finger tændstik figur15. Nogle undersøgelser målte også vinkelændringsområdet for interphalangeal (IP) samling af tommelfinger og pegefinger med lignende teknologi9,17,18. De nuværende undersøgelser af AM-analyse er dog stadig hovedsageligt begrænset til 2D-bevægelsesplanet, og antallet af sporingspunkter er relativt lille. Indtil videre er der ingen komplet tredimensionel (3D) kinematikmålings- og analysemetode for AM, og der blev ikke offentliggjort relaterede data.

For at løse ovenstående problemer vil denne undersøgelse bruge 3D-bevægelsessporingsteknologi til at måle de kinematiske parametre for de syv sporingspunkter under needling. Denne protokol har til formål at tilvejebringe en komplet teknisk løsning til kinematisk analyse af AM samt den videre undersøgelse af dosiseffektkorrelationen af akupunktur.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Denne undersøgelse blev godkendt af den etiske komité på Yueyang Hospital, tilknyttet Shanghai University of Traditional Chinese Medicine (reference nr. 2021-062), og hver deltager underskrev en informeret samtykkeformular.

1. Forsøgsforberedelser

  1. Kameraindstillinger:
    1. Placer tre stativer foran betjeningsbordet, og tilslut dem med tre kameraer.
    2. Indstil kameraernes optagelsesparametre på følgende måde: opløsning 1280 x720 pixels, format MP4, fuld manuel tilstand (M), blænde F1.2, lukker 1/1000s, ISO 6400, automatisk hvidbalance, optisk zoom 0mm.
      BEMÆRK: Vinklen mellem hver to kameraer skal indstilles til 60 °-120° (Figur 1A).
  2. Placering af sporingsmarkør:
    1. Vedhæft syv reflekterende kugler med en diameter på 6,5 mm på hver deltagers holdenålehånd til videooptagelse som beskrevet i trin 1.2.2-1.2.4 og vist i figur 2A.
    2. Håndled: Fastgør en bold på midtpunktet af ulna og radial styloid defineret som tracking punkt "håndled fælles"(WJ)
    3. Tommelfinger: Fastgør en bold hver på midten af tommelfingeren søm defineret som tracking punkt "tommelfinger tip" (TT), IP fælles defineret som tracking punkt "tommelfinger ende fælles" (TEJ), og metacarpophalangeal (MCP) fælles defineret som tracking punkt "tommelfinger base fælles" (TBJ), henholdsvis.
    4. Pegefinger: Fastgør en bold hver på midten af pegefingersømmen defineret som sporingspunkt "pegefingerspids" (FT), den proksimale interphalangeal (PIP) fælles defineret som sporingspunkt "pegefinger midt fælles" (FMJ), og MCP fælles defineret som tracking punkt "pegepunkt base fælles" (FBJ), henholdsvis.

2. Videooptagelse og redigering

  1. Placer en lille 15 cm x 15 cm x 15 cm 3D kalibreringsramme med 8 punkter på betjeningsbordet til 3D kalibrering (figur 1B,C).
  2. Fjern rammen fra bordet efter at have taget en video af kalibreringsrammen i mindst 8 s.
  3. Instruer deltagerne til at udføre AM på akupunkturpunktet LI11 (Quchi) af den frivillige, herunder løfte-thrusting og snurrende færdigheder, til at styre nålen til at bevæge sig op og ned og rotere med henholdsvis tommelfinger og pegefinger. Tag videoerne af ovenstående færdigheder i mindst 10 cyklusser.
    BEMÆRK: Deltagernes inklusions- og udelukkelseskriterier for at udføre AM og frivillige til at give akupunkturpunkter for needling er angivet. Deltager inklusion: (1) akupunktur lærer eller studerende færdig med "løft-thrusting færdighed" og "twirling skill" kapitel i kurset lærebog med titlen 'Akupunktur og Moxibustion Teknikker og Manipulationer19; (2) deltageren bør have praktisk needling erfaring med den menneskelige krop i mere end 5 gange. Eksklusion af deltagere: 1) lærere eller studerende, der ikke er akupunktur; (2) akupunktur studerende uden nogen hands-on needling erfaring med den menneskelige krop. Frivillig inklusion: (1) alder i alderen 16-60 år; (2) ingen åbenlyse hudskader, brud, suppuration eller åbenlys udsudvdelse omkring LI11 på højre arm. Frivillig udelukkelse: 1) personer med tidligere ryge-, alkohol- eller stofmisbrug; (2) personer med sygdomme i blodet eller åbenlys blødning tendens; 3) personer med kronisk psykisk sygdom eller psykiske lidelser 4) gravide kvinder (5) personer med en historie af besvimelse nåle.
  4. Eksporter alle videoer fra kameraerne til computerens angivne disk. Omdøb 3D kalibreringsvideoerne i kamera 1, 2, 3 som "ca-1.mp4", "ca-2.mp4" og "ca-3.mp4".
  5. Synkroniser alle manipulationsvideoer i videoredigeringssoftwaren (f.eks. Adobe premiere pro) og eksporter dem, der er navngivet som henholdsvis "lifting-thrusting-1.avi", "lifting-thrusting-2.avi", "lifting-thrusting-3.avi", "twirling-1.avi", "twirling-2.avi" og "twirling-3.avi".
    BEMÆRK: Se supplerende fil 1 for at få vejledning i videosynkronisering af den videoredigeringssoftware, der bruges i denne undersøgelse.

3. Projektkonfiguration af Simi Reality Motion System (motion capture og analyse software)

  1. Åbn bevægelsesoptagelses- og analysesoftwaren, og vælg Opret et nyt projekt. Angiv projektnavnet i Project Label, og klik på Opret og gem for at gemme projektet på den angivne disk.
  2. Vælg Specifikation > Punkter > højre/venstre hånd , og træk ovenstående sporingspunkter fra feltet Foruddefinerede punkter til feltet Brugte punkter , og klik derefter på knappen Luk for at fortsætte.
    BEMÆRK: Alle følgende trin tager sporingspunkterne på højre hånd som et eksempel.
  3. Vælg Specifikation > forbindelser, og klik på Ny forbindelse
    1. Inputforbindelsesnavn "pegefinger III til højre". Vælg "pegefinger midterled til højre" som udgangspunkt og linje til punktet "pegefingerspids til højre" i samme vindue
    2. Klik på knapperne Anvend og luk for at afslutte etableringen af forbindelsen.
  4. Tilføje og omdøbe kameragrupperne
    1. Højreklik på Kameraer > Tilføj kameragruppe for at tilføje nye kameragrupper.
    2. Højreklik på kameraer > Omdøb for at omdøbe kameragrupperne som henholdsvis "løfte-thrusting kameragruppe" og "snurrende kameragruppe".
  5. Højreklik på løfte-thrusting kamera gruppe > Tilføj kamera
    1. Klik på knappen Vælg fil i feltet Sporing .
    2. Klik på Åbn eksisterende fil og vælg operation video "løft-thrusting-1.avi" i det næste vindue, og klik derefter på Anvend for at afslutte video import.
    3. I lighed med ovenstående handlinger skal du klikke på Vælg fil i boksen 3D-kalibrering og importere den tilsvarende kalibreringsvideo "ca-1.mp4".
  6. Ifølge trin 3.5, fortsætte med at importere operationen videoer "løft-thrusting-2.avi" og "løfte-thrusting-3.avi", og deres tilsvarende kalibrering videoer "ca-2.mp4" og "ca-3.mp4" i Lifting-Thrusting Camera Group, henholdsvis.
    BEMÆRK: Der skal være 3 kameraer i løfte-thrusting kameragruppen i projektvinduet efter punkt 3.4 og 3.5.
  7. Ifølge trin 3.4, 3.5 og 3.6 skal du importere twirling-færdigheds- og kalibreringsvideoerne til Twirling Camera Group.

4. Videoanalyse

  1. 3D-kalibrering for hvert kamera
    1. Udvid Løfte-Thrusting Camera Group og højreklik på Lifting-Thrusting-1 > Egenskaber.
    2. Klik på knappen 3D Kalibrering i boksen 3D-kalibrering . indtaste beskrivelsen og tilføje 8 punkter ved at klikke på knappen Tilføj punkt i 8 gange
    3. Klik på Anvend efter indstilling af navn og tilsvarende X, Y, Z-værdi for hvert punkt i henhold til kalibreringsparametrene (tabel 1).
    4. Når du har konfigureret alle punkter, skal du flytte musen for at klikke på hvert slutpunkt i kalibreringsvideoen for at afslutte 3D-kalibreringen.
    5. Følg trin 4.1.1-4.1.4 for at fuldføre 3D-kalibreringen af de andre kameraer i samme gruppe og kameraerne i Twirling Camera Group.
  2. 3D-fingerbevægelsessporing
    1. Højreklik på Lifting-Thrusting Camera Group > 3D-sporing, vælg alle kameraerne, og klik på OK-knappen for at åbne 3D-sporingsvinduet .
    2. Indstil Track Using Pattern Matching (alle punkter) for alle kameraerne, og klik manuelt på alle sporingspunkterne i den første ramme.
    3. Klik på knappen Søg automatisk for at starte automatisk 3D-sporing ramme for ramme.
    4. Følg trin 4.2.1-4.2.3 for at fuldføre bevægelsessporingen af Twirling Camera Group.
      BEMÆRK: Hvis et sporingspunkt går tabt under den automatiske 3D-sporing, skal du vælge den tabte punktlinje, højreklikke på Kassér punkt herfra og derefter klikke på punktet og knappen Søg automatisk igen. Vælg Ja, hvis meddelelsen "Der er ikke angivet en startramme til sporing for 3 valgte kameraer. det kan indstilles individuelt i kameraets egenskaber. Vil du indstille startrammen til ramme 0 for alle kameraer uden startramme og fortsætte nu?" dukker op.
  3. Dataeksport
    1. Højreklik på Løfte-Thrusting Camera Group > Ny 3D-beregning, skal du markere alle kameraer, og kontrollere Opdater data løbende og Gem data eksplicit i fil i Opret 3D-data vindue. Klik på knappen OK for at fortsætte.
    2. Højreklik på mappen Lifting-Thrusting-3D-koordinater Data > Eksporter, kontrollere kolonneoverskrifter, Sporingsnavne, Starttidspunkt og Frekvens, Tidsoplysninger i første kolonne, X, Y, Z, v(X), v(Y), v(Z) i eksportvinduet
    3. Klik på knappen Eksporter for at eksportere datafilen (*.txt) med det brugerdefinerede navn. Eksporter datafilen for Twirling Camera Group på samme måde.

5. Dataanalyse

BEMÆRK: Et originalt PHP-script bruges til at gennemse og analysere de datafiler, der eksporteres af motion capture- og analysesoftwaren. Alle kildekoden er blevet delt i et GitHub-lager20.

  1. Når de datafiler, der eksporteres fra motion capture- og analysesoftwaren, er overført til en bestemt servermappe, der kører dette script, skal du åbne scriptet og indtaste brugernavnet og adgangskoden for at logge på.
  2. Klik på Tilføj ny deltager, vælg deltagertype og køn, og angiv deltagernavn, alder og øvelsestid på pop op-siden. Klik på Send for at afslutte tilføjelsen af en ny deltager.
  3. Klik på Tilføj ny post svarende til den nyligt tilføjede deltager på listesiden, og indtast derefter mappenavnet , der indeholder de overførte datafiler i bevægelses- og analysesoftwaren, og vælg operationsdatoen. Klik på Send for at fortsætte.
  4. Klik på Analyse svarende til den nyligt tilføjede operationspost, vælg derefter Skill , og klik på Send. Scriptet vil identificere og vise alle de gyldige kamme og trug til manuel gennemgang.
    BEMÆRK: En bestemt kam eller trug kan vælges manuelt på den tilsvarende rulleliste, hvis scriptet identificerer det forkert. Baseret på disse kamme og trug kan de gennemsnitlige værdier af amplituder og hastigheder langs tre akser af hvert sporingspunkt og driftstiden for løft, fremstød, snurrende venstre og snurrende højre handlinger beregnes og vises af scriptet. Beregningsmetoden for disse parametre er vist i figur 3.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Efter etableringen af denne eksperimentelle metode, løfte-thrusting og snurrende færdigheder grundlæggende AM af nitten akupunktur lærere fra School of Akupunktur-Moxibustion og Tuina af Shanghai University of TCM blev målt ved hjælp af 3D motion tracking. Ifølge definitionen af et fælles koordinatsystem (JCS) for skulder, albue, håndled og hånd foreslået af Standardization and Terminology Committee (STC) af International Society of Biomechanics21, syv finger tracking punkter er blevet valgt. Den stick view genereret af motion capture og analyse software baseret på de anatomiske positioner af disse punkter er vist i figur 2B. De typiske koordinat-tid kurver langs tre akser af hvert punkt er vist i figur 4, og to videoer af løfte-thrusting og snurrende færdigheder med stick view (Video 1 og Video 2).

Som vist i figur 4C,E, på grund af den minimale bevægelse amplitud langs de vigtigste bevægelse akser under forskellige færdigheder (Z-aksen af løfte-thrusting dygtighed og Y-aksen af snurrende dygtighed) af håndled fælles (WJ) kan fastsættes, og bevægelsen synes at forekomme fra tommelfingeren og pegefinger. Derfor blev dataene for de øvrige seks punkter eksporteret af motion capture- og analysesoftwaren til yderligere kinematisk analyse af AM. Efter dataanalyse blev gennemsnitsværdierne for amplitud og hastighed langs tre akser og driftstiden for aktionen "løft", "thrusting", "twirling left" og "twirling right" for hvert sporingspunkt på fingrene beregnet og vist i tabel 2, tabel 3 og tabel 4.

Derudover blev deltagernes fingerbevægelse også sporet, da de udførte AM på ATP-II. De data, der stammer fra ATP-II, blev sammenlignet med de data, der blev eksporteret af bevægelses- og analysesoftwaren. Resultaterne viser, at formen af koordinat-tid kurve af TT langs Z-aksen svarede til spænding-tid kurve genereret af ATP-II under løft-thrusting færdighed. I mellemtiden, under twirling færdighed, formen af amplitud-tid kurve langs Y-aksen af TT var også svarer til spænding-tid kurve ATP-II. Desuden var de gennemsnitlige driftscyklusser for disse to typer kurver stort set de samme (figur 5).

Figure 1
Figur 1: Kamerapositioner og placering af 3D-kalibreringsramme. (A) Tre kameraers positioner. (B) Forsidevisning af 3D-kalibreringsrammen. (C) Topvisning af 3D kalibreringsramme. Klik her for at se en større version af dette tal.

Figure 2
Figur 2: Sporemarkørernes positioner og deres stavvisning. (A) Placeringen af sporingsmarkører på hånden. (B) Stick view genereret af motion capture og analyse software baseret på de anatomiske positioner af disse punkter. Klik her for at se en større version af dette tal.

Figure 3
Figur 3: Skemat diagram over beregningsmetoden for kinematiske parametre. Den gennemsnitlige amplitud og hastighed kan beregnes baseret på kurve crest og trug positionering. Klik her for at se en større version af dette tal.

Figure 4
Figur 4: Typiske koordinat-tidskurver under løfte-thrusting og snurrende færdigheder. (A,B,C) De typiske koordinattidskurver langs henholdsvis X-, Y-, Z-aksen på hvert sporingspunkt under løfte-thrusting færdigheden. (D,E,F) Kurverne med de samme indstillinger for løfte-thrusting færdighed under snurrende dygtighed. Klik her for at se en større version af dette tal.

Figure 5
Figur 5: Sammenligning af kurverne genereret af ATP-II og motion capture og analyse software. (A) Fingerbevægelser af deltagerne blev sporet, da de udførte AM på ATP-II. (B) SPÆNDINGSkurven for ATP-II under løfte-thrusting færdighed. (C) Koordinattidskurven langs Z-aksen af TT under løfte-thrusting færdighed. (D) Spændingskurven for ATP-II under snurrende færdigheder. (E) Koordinattidskurven langs Y-aksen af TT under snurrende færdigheder. Klik her for at se en større version af dette tal.

Tabel 1: Koordiner parametre for kalibreringspunkterne. Koordinatværdierne for tre akser på otte kalibreringspunkter. Klik her for at downloade denne tabel.

Tabel 2: Kinematikdata for hvert sporingspunkt under løfte-thrusting færdighed. De gennemsnitlige værdier af amplitud og hastighed langs tre akser af hvert sporingspunkt på tal under løfte-thrusting færdighed. Klik her for at downloade denne tabel.

Tabel 3: Kinematikdata for hvert sporingspunkt under snurrende færdigheder. De gennemsnitlige værdier af amplitud og hastighed langs tre akser af hvert sporingspunkt på tal under twirling færdighed. Klik her for at downloade denne tabel.

Tabel 4: Driftstid under løfte- og snurringsfærdigheder De gennemsnitlige værdier for driftstid i processerne med at løfte, stikke, snurre til venstre og dreje højre handlinger Klik her for at downloade denne tabel.

Video 1: Løfte-thrusting færdighed. (Øverst til venstre) Pinden udsigt over hånden. (Øverst til højre, nederst til venstre, nederst til højre) Den typiske koordinat-tid dynamisk kurve langs X-, Y-, Z-aksen af hvert sporingspunkt under løft-thrusting færdighed Klik her for at downloade denne video.

Video 2: Snurrende færdighed: Stick view af hånden og typiske koordinat-tid dynamiske kurver med de samme indstillinger som Video 1 under snurrende færdighed. Klik her for at downloade denne video.

Supplerende fil 1: Vejledning i videosynkronisering. Skærmbilleder og trin i videosynkroniseringsinstruktioner i den videoredigeringssoftware, der bruges i denne undersøgelse. Klik her for at downloade denne fil.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Denne undersøgelse etablerede målemetoden for de kinematiske parametre for AM in vivo og opnåede data om bevægelse amplitud, hastighed og driftstid for de seks vigtige sporingspunkter på tommelfingeren og pegefingeren langs tre akser. I mellemtiden, baseret på 3D kalibrering rammen, en 3D stick view og tilsvarende animation af tommelfingeren og pegefinger under needling blev genereret. TOMMELFINGERen og pegefinger bevægelse af AM kan fuldt ud vises med den synkrone afspilning af kinematisk parameter kurve og stick animation, som kan hjælpe forskerne til at udforske bevægelsen egenskaber og sammenligne ligheder og forskelle i forskellige AM færdigheder.

Gennem hele forsøgsprocessen kan nogle kritiske trin, der påvirker resultaterne af analysen, opsummeres først, den eksperimentelle miljøkonfiguration. Den anbefalede temperatur i forsøgsmiljøet er konstant 22-25 °C, og den relative luftfugtighed er ca. 60% uden indlysende luftstrøm i rummet. I mellemtiden er der ingen stærk støj og elektromagnetisk kildeinterferens i det omgivende miljø. For det andet placeringen af kameraet og stativet. I processen med bevægelsessporing skal alle sporingspunkter registreres af alle kameraer for at opnå data med høj præcision. Derfor er en rimelig kameraposition nøglen til at reducere eksperimentelle fejl. Desuden bør stativerne justeres til en passende højde (højere end bordet og sikre, at de eksperimentelle anordninger på bordet og deltagerens hånd kan registreres tydeligt). For det tredje kalibrering og automatisk bevægelsessporing. Alle analysedata beregnes ud fra placeringen af hvert sporingspunkt i 3D-kalibreringssystemet i hver ramme i bevægelsesvideoen. Derfor er vellykket kalibrering og automatisk sporing af hvert punkt forudsætninger for at udføre beregninger. Endelig identifikation af kamme og trug. De tekniske indikatorer for AM kan beregnes ved positionering af kamme og trug i hver cyklus. I denne protokol er trinene til automatisk identifikation og manuel gennemgang designet til at sikre nøjagtigheden af de eksperimentelle data.

For at anvende 3D-bevægelsessporingsteknologi på den kinematiske analyse af AM blev der foretaget to ændringer af denne teknologi, der almindeligvis anvendes i de store led af menneskelige lemmer. Først tilpasning af en lille 3D kalibreringsramme til fingre. En 15×15×15cm 3D kalibreringsramme blev tilpasset til at forbedre måling nøjagtigheden af finger bevægelser. Gennem 3D laserscanning er rammens kalibreringsnøjagtighed 0,01 mm. For det andet fastlæggelsen af tekniske indikatorer for AM og relaterede beregningsmetoder. Ifølge bevægelseskarakteristika af AM og de rå data, der eksporteres af bevægelsessporingssystemet, blev der etableret tre tekniske indikatorer, "amplitud, hastighed og tid" langs tre akser for hvert fingersporingspunkt. Disse parametre kan beregnes ved PHP script baseret på bøjningspunktet anerkendelse af koordinat-tid kurve. De mulige kamme og trug kan identificeres i henhold til det logiske udtryk (henholdsvis 1) og (2).

Equation 1(1)
Equation 2(2)

Hvor dc, dt og dt2 er differentiering af koordinatværdi, tid og tid i anden, er d2c den kvadratiske differentiering af koordinaten. Ifølge testresultaterne af eksperimentelle stikprøvedata blev der fastsat to typer tærskler til kontrol af validiteterne af disse kamme og trug. Tidstærsklen er 80% af den gennemsnitlige driftscyklus, kam og trug tærskler er 75% og 25% af den maksimale drifts amplitud. Efter at have krydset alle kamme og trug, identificeres kammen, hvis intervaltid fra den foregående kam er større end tidstærsklen og koordinatværdien, større end kamtærsklen identificeres som den gyldige kam. Det trug, hvis intervaltid fra den foregående kam er større end tidstærsklen, og koordinatværdien er mindre end trugtærsklen, er identificeret som det gyldige trug. Selvom kamme og trug i de fleste tilfælde kan identificeres automatisk, er der stadig et par tilfælde, der skal justeres manuelt. Derfor skal anerkendelsesalgoritmen forbedres i det fremtidige arbejde som den vigtigste begrænsning af denne løsning. Den foreløbige analyse af de eksperimentelle data viste, at bevægelse amplitud og hastighed af MCP leddene var de mindste, og de relaterede parametre for IP eller PIP fælles og fingerspidser var større og største, henholdsvis. Desuden var nålekroppen drevet af fingerspidsernes lodrette eller tangentielle bevægelse for at bevæge sig op og ned eller rotere på en fast akse. Sammenfattende er AM en slags rytmisk bevægelse udført af fingerspidser drevet af MCP leddene i tommelfingeren og pegefingeren. Desuden, uanset hvilken AM færdighed blev brugt, en vis vifte af bevægelse fandt sted langs tre akser på alle sporingspunkter, hvilket tyder på, at under driften af løft-thrusting færdighed, selv om fingerspidserne primært bevæger sig i lodret retning, er det stadig ledsaget af en tangentiel koblet bevægelse, og tangential-baserede snurrende færdighed er også ledsaget af en lodret koblet bevægelse. Disse resultater indikerer, at AM ikke er en simpel enkeltaksebevægelse.

Svarende til andre undersøgelser, der bruger denne teknologi til at analysere finger bevægelse, motion tracking teknologi i denne protokol giver også tre-akset kinematik data af finger samlinger med høj nøjagtighed22. Der blev imidlertid foretaget en sekundær analyse af rådata i henhold til AM's kvalifikationskarakteristika, og der blev i denne protokol fastlagt tilsvarende tekniske indikatorer til yderligere sammenlignende analyse. Sammenlignet med de bærbare, brugervenlige og billige håndbevægelsessporingsenheder som Leap Motion har standardmarkørbaseret bevægelsessporingsanalyse desuden fordelene ved højere nøjagtighed og bredere applikationsområde23,24. Sammenlignet med den traditionelle AM-analyseenhed ATP-II har amplitud-tidskurven langs hovedbevægelsesaksen, der er afledt af bevægelsessporingsanalyse og spændingskurven afledt af ATP-II, betydelig overensstemmelse i samme AM-færdighed. Desuden var de driftscyklusser, der blev beregnet ved de to målemetoder, også relativt konsistente. Disse resultater viste, at denne eksperimentelle metode ikke kun kan afspejle samme færdighedskarakteristika som ATP-II, men også give mere kinematikparametre langs tre akser med flere sporingspunkter, som ikke kan måles ved tidligere eksperimentel teknologi.

Denne eksperimentelle metode giver en effektiv måde at analysere komplicerede bevægelser af fingre involveret i AM. Det har et stort potentiale for fremtidige applikationer. For det første undersøgelsen af dosis-effekt forholdet mellem akupunktur. 3D finger motion tracking teknologi giver en løsning til bestemmelse af stimulering mængden af manuel akupunktur og kan bruges til at udføre undersøgelser såsom korrelation analyse mellem needling hastighed, amplitud og terapeutisk effekt, således at give mere videnskabelig data støtte til klinisk anvendelse af akupunktur. For det andet den kvantitative evaluering og feedback til undervisning og læring af AM. Resultaterne fra dataanalyse kombineret med lærerens verbale feedback kan hjælpe eleverne med at justere deres fingerhandlinger og reducere den kognitive belastning24,25. Tidligere undersøgelser har brugt data fra 3D motion tracking teknologi til at forbedre effekten af motoriske færdigheder læring, såsom gentagne overarm kaster26 og musikalske præstationer27,28. Nogle rapporter viste også, at medicinske færdigheder såsom koloskopi29, laparoskopisk30, artroskop31 og andre endoskop32,33 også kunne forbedres med denne teknologi. Og en anden undersøgelse antydede, at den videobaserede selvrefleksion og diskussion med elever engagerer sig på et højere kognitivt niveau end den standard beskrivende feedback34. For det tredje måling og bevarelse af berømte akupunktører 'AM. Fordi alle AM er indsamlet, optaget og analyseret baseret på bevægelse videoer gemt i databasen, disse videoer og relevante data om AM kan gennemses af forskere til enhver tid for yderligere læring og arv.

Etableringen af denne eksperimentelle metode åbner en ny vej for den kvantitative forskning i AM. I fremtiden kan der anvendes flere kamerapositioner, højere definition linser, og højere præcision kalibrering rammer til yderligere at forbedre data nøjagtighed og grave ud mere meningsfulde tekniske indikatorer til at give mere data reference til den kliniske anvendelse, uddannelse, og fremme af akupunktur.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Forfatterne har intet at afsløre.

Acknowledgments

Dette arbejde blev støttet af 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

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. 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).
  2. 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).
  3. 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).
  4. 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).
  5. 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).
  6. 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).
  7. 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).
  8. 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).
  9. 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).
  10. Xuemin, S., et al. Application of Twirling Replenishing and Reducing Technique and Its Quantitative Concept. Chinese Medical Journal. 05, 16-17 (1987).
  11. Guxing, Development of teaching test apparatus for acupuncture manipulations in TCM. Chinese Acupuncture & Moxibustion. 21 (4), 229 (2001).
  12. 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).
  13. 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).
  14. Sun, L. Research on Acupuncture Information Transmission and Quantification System. , Tianjing University. China. Master thesis (2005).
  15. 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).
  16. 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).
  17. 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).
  18. 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).
  19. Wang, F. C., Ma, T. M. Acupuncture and Moxibustion Techniques and Manipulations, 4 end. , Traditional Chinese Medicine publishing co. 31-34 (2016).
  20. 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).
  21. 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).
  22. 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).
  23. 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).
  24. 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).
  25. Asadipour, A., Debattista, K., Chalmers, A. Visuohaptic augmented feedback for enhancing motor skills acquisition. The Visual Computer. 33 (4), 401-411 (2017).
  26. Ozkaya, G., et al. Three-dimensional motion capture data during repetitive overarm throwing practice. Scientific Data. 5, 180272 (2018).
  27. 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).
  28. 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).
  29. 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).
  30. 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).
  31. 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).
  32. Zhenzhu, L., et al. Feasibility study of the low-cost motion tracking system for assessing endoscope holding skills. World Neurosurgery. 140, 312-319 (2020).
  33. 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).
  34. 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).

Tags

Medicin udgave 176
Tredimensionel fingerbevægelsessporing under needling: En løsning til kinematisk analyse af akupunkturmanipulation
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Xu, L. L., Wang, F., Yang, H. Y.,… More

Xu, L. L., Wang, F., Yang, H. Y., Tang, W. C. Three-Dimensional Finger Motion Tracking during Needling: A Solution for the Kinematic Analysis of Acupuncture Manipulation. J. Vis. Exp. (176), e62750, doi:10.3791/62750 (2021).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter