Summary
Этот экспериментальный метод описывает решение для кинематического анализа акупунктурных манипуляций с трехмерной технологией отслеживания движения пальцев.
Abstract
Трехмерное (3D) отслеживание движения использовалось во многих областях, таких как исследования спортивных и медицинских навыков. Этот эксперимент был направлен на использование технологии 3D-отслеживания движения для измерения кинематических параметров суставов пальцев при акупунктурной манипуляции (АМ) и установления трех технических показателей «амплитуда, скорость и время». Этот метод может отражать эксплуатационные характеристики АМ и обеспечивать количественные параметры по трем осям множественных пальцевых соединений. Текущие данные показывают, что метод имеет большой потенциал для будущих применений, таких как изучение зависимости доза-эффект иглоукалывания, преподавание и изучение АМ, а также измерение и сохранение АМ известных иглотерапевтов.
Introduction
Как разновидность клинических навыков традиционной китайской медицины (ТКМ) и физической стимуляции, манипуляции иглоукалыванием (АМ) часто рассматриваются как важный фактор, влияющий на терапевтический эффект иглоукалывания1,2. Многие исследования подтвердили, что различные АМ или различные параметры стимуляции (скорость иглоукалывания, амплитуда, частота и т.д.) одного и того же АМ приводили к различным терапевтическим эффектам3,4,5,6,7. Поэтому измерение соответствующих кинематических параметров АМ и корреляционный анализ с терапевтическим эффектом могут обеспечить полезную информационную поддержку и ссылку для клинического лечения иглоукалыванием8,9.
Измерение кинематических параметров АМ началось в 1980-х10 годах. В первые дни технология преобразования электрического сигнала, основанная на переменном сопротивлении, в основном использовалась для преобразования сигнала смещения корпуса иглы в сигнал напряжения или тока для отображения и записи амплитудных и частотных данных AM11. Более того, знаменитая методика иглоукалывания ATP-II (ATP-II) с этой технологией в настоящее время используется многими университетами традиционной китайской медицины Китая12. После этого, с непрерывным развитием и инновациями сенсорных технологий, различные типы датчиков стали использоваться для сбора кинематических параметров АМ. Например, трехосный электромагнитный датчик движения был прикреплен к рукоятке иглы для получения амплитуды и скорости иглоукалывания13; датчик биоэлектрического сигнала помещали на спинной рог спинного мозга животного для записи частоты иглоукалывания14 и т.д. Хотя количественное исследование АМ на основе вышеуказанных двух типов технологий завершило приобретение соответствующих кинематических параметров при иглоукалывании, его основными недостатками являются невозможность выполнения неинвазивного измерения в режиме реального времени и изменение ощущения работы, вызванное модификацией тела иглы.
В последние годы технология отслеживания движения постепенно применялась к количественным исследованиям AM15,16. Поскольку он основан на покадровом анализе видео иглоукалывания, измерение параметров иглоукалывания может быть получено во время операции in vivo без изменения тела иглы. Эта технология была использована для измерения кинематических параметров, таких как амплитуда, скорость, ускорение и частота четырех точек слежения большого и указательного пальцев во время иглоукалывания в двумерной (2D) плоскости и установила соответствующую палку пальца фигуры 15. В некоторых исследованиях также измеряли диапазон изменения угла межфалангового (IP) сустава большого и указательного пальцев с аналогичной технологией9,17,18. Тем не менее, текущие исследования по анализу AM по-прежнему в основном ограничены 2D-плоскостью движения, а количество точек отслеживания относительно невелико. До сих пор не существует полного трехмерного (3D) метода измерения и анализа кинематики для AM, и никакие связанные с этим данные не были опубликованы.
Для решения вышеуказанных проблем в этом исследовании будет использоваться технология 3D-отслеживания движения для измерения кинематических параметров семи точек отслеживания рук во время иглоукалывания. Этот протокол направлен на предоставление полного технического решения для кинематического анализа АМ, а также дальнейшего исследования корреляции доза-эффект иглоукалывания.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Это исследование было одобрено комитетом по этике больницы Юэян, связанным с Шанхайским университетом традиционной китайской медицины (ссылка No 2021-062), и каждый участник подписал форму информированного согласия.
1. Подготовка к эксперименту
- Настройки камеры:
- Поместите три штатива перед рабочим столом и соедините их тремя камерами.
- Параметры съемки камер устанавливаются следующим образом: разрешение 1280 x720 пикселей, формат MP4, полный ручной режим (M), диафрагма F1.2, затвор 1/1000s, ISO 6400, автоматический баланс белого, оптический зум 0мм.
ПРИМЕЧАНИЕ: Угол между каждыми двумя камерами должен быть установлен на уровне 60°-120° (рисунок 1A).
- Отслеживание размещения маркеров:
- Прикрепите семь светоотражающих шариков диаметром 6,5 мм к руке каждого участника для видеозаписи, как описано в шагах 1.2.2-1.2.4 и показано на рисунке 2А.
- Запястье: Прикрепите один шарик к средней точке локтевой кости и радиальный стилоид, определяемый как точка отслеживания «лучезапястного сустава» (WJ)
- Большой палец: Прикрепите по одному шарику к центру ногтя большого пальца, определенному как точка отслеживания «кончик большого пальца» (TT), IP-сустав, определяемый как точка отслеживания «сустав конца большого пальца» (TEJ), и метакарпофаланговый сустав (MCP), определенный как точка отслеживания «сустав основания большого пальца» (TBJ), соответственно.
- Указательный палец: Прикрепите по одному шарику к центру ногтя указательного пальца, определяемого как точка отслеживания «наконечник указательного пальца» (FT), проксимальный межфаланговый (PIP) сустав, определяемый как точка отслеживания «передний указательный средний сустав» (FMJ), и соединение MCP, определенное как точка отслеживания «указательный базовый сустав» (FBJ), соответственно.
2. Видеосъемка и монтаж
- Поместите небольшую калибровочную рамку 15 см x 15 см x 15 см 3D с 8 точками на рабочий стол для 3D-калибровки (рисунок 1B, C).
- Извлеките кадр из таблицы после съемки видео калибровочного кадра в течение не менее 8 с.
- Проинструктируйте участников выполнить AM на точке акупунктуры LI11 (Quchi) добровольца, включая навыки подъема-толкания и завихрения, чтобы контролировать иглу, чтобы двигаться вверх и вниз и вращаться большим и указательным пальцами соответственно. Снимайте видео вышеуказанных навыков не менее 10 циклов.
ПРИМЕЧАНИЕ: Перечислены критерии включения и исключения участников для выполнения AM и добровольцев для предоставления акупунктурных точек для иглоукалывания. Включение участников: (1) преподаватель или ученик иглоукалывания закончил главы «Навык подъема-толкания» и «Навык закручивания» в учебнике курса под названием «Техники и манипуляции иглоукалывания и прижигания»19; (2) Участник должен иметь практический опыт иглоукалывания с человеческим телом более 5 раз. Исключение участников: (1) преподаватели или учащиеся, не использующие иглоукалывание; (2) студенты, изучающие иглоукалывание, без какого-либо практического опыта общения с человеческим телом. Включение добровольцев: (1) возраст в возрасте от 16 до 60 лет; (2) отсутствие явного повреждения кожи, разрыва, нагноения или явной экссудации вокруг LI11 на правой руке. Исключение добровольцев: (1) лица с историей курения, злоупотребления алкоголем или наркотиками; (2) лица с заболеваниями системы крови или явной склонностью к кровотечениям; 3) лица с хроническими психическими заболеваниями или психическими расстройствами; 4) беременные женщины; (5) лица с историей обморока игл. - Экспортируйте все видео с камер на указанный диск компьютера. Переименуйте видео 3D-калибровки в камерах 1, 2, 3 в «ca-1.mp4», «ca-2.mp4» и «ca-3.mp4».
- Синхронизируйте все видео манипуляций в программном обеспечении для редактирования видео (например, Adobe premiere pro) и экспортируйте их под названием «подъем-тяга-1.avi», «подъем-тяга-2.avi», «подъем-тяга-3.avi», «завихрение-1.avi», «завихрение-2.avi» и «завихрение-3.avi» соответственно.
ПРИМЕЧАНИЕ: Обратитесь к дополнительному файлу 1 для получения инструкций по синхронизации видео программного обеспечения для редактирования видео, используемого в этом исследовании.
3. Проектная конфигурация Simi Reality Motion System (программное обеспечение для захвата и анализа движения)
- Откройте программное обеспечение для захвата и анализа движения и выберите Создать новый проект. Задайте имя проекта в поле Метка проекта и нажмите кнопку Создать и сохранить , чтобы сохранить проект на указанном диске.
- Выберите «Спецификация > «Точки» > правой/левой рукой » и перетащите вышеуказанные точки отслеживания из поля «Предопределенные точки» в поле «Использованные точки», затем нажмите кнопку «Закрыть», чтобы продолжить.
ПРИМЕЧАНИЕ: Все следующие шаги берут точки отслеживания правой руки в качестве примера. - Выберите «Спецификация > подключения» и нажмите « Новое подключение»
- Входное имя соединения "указательный палец III правый". Выберите «указательный средний сустав справа» в качестве начальной точки и линии до точки «указатель указательного пальца справа» в том же окне
- Нажмите на кнопки Применить и Закрыть , чтобы завершить установление соединения.
- Добавление и переименование групп камер
- Щелкните правой кнопкой мыши Камеры > Добавить группу камер , чтобы добавить новые группы камер.
- Щелкните правой кнопкой мыши камеры > Переименовать , чтобы переименовать группы камер в «группа камер с подъемом-толканием» и «группа вращающихся камер» соответственно.
- Щелкните правой кнопкой мыши группу камер с подъемом и тягой, > Добавить камеру
- Нажмите кнопку Выбрать файл в поле Отслеживание .
- Нажмите « Открыть существующий файл» и выберите операцию видео «подъем-толкание-1.avi» в следующем окне, затем нажмите «Применить», чтобы завершить импорт видео.
- Аналогично приведенным выше действиям, нажмите «Выбрать файл» в поле «3D-калибровка » и импортируйте соответствующее калибровочное видео «ca-1.mp4».
- В соответствии с этапом 3.5 продолжить импорт видеороликов операций «подъем-тяга-2.avi» и «подъем-тяга-3.avi», а также соответствующих им калибровочных видеороликов «ca-2.mp4» и «ca-3.mp4» в группу lifting-Thrusting Camera Group, соответственно.
ПРИМЕЧАНИЕ: После разделов 3.4 и 3.5 в группе камер с подъемом и тягой в окне проекта должно быть 3 камеры. - В соответствии с шагами 3.4, 3.5 и 3.6 импортируйте видео навыков вращения и калибровки в группу камер Twirling.
4. Анализ видео
- 3D-калибровка для каждой камеры
- Разверните узел Группа камер подъема-тяги и щелкните правой кнопкой мыши на Lift-Thrusting-1 > Свойства.
- Нажмите на кнопку 3D Calibration в поле 3D Calibration ; введите описание и добавьте 8 баллов, нажав на кнопку Добавить точку 8 раз
- Нажмите кнопку Применить после установки имени и соответствующего значения X, Y, Z для каждой точки в соответствии с параметрами калибровки (таблица 1).
- После настройки всех точек переместите мышь, чтобы щелкнуть каждую конечную точку калибровочного видео, чтобы завершить 3D-калибровку.
- Выполните шаги 4.1.1-4.1.4, чтобы завершить 3D-калибровку других камер в той же группе и камер в группе камер Twirling.
- 3D отслеживание движения пальцев
- Щелкните правой кнопкой мыши на Lifting-Thrusting Camera Group > 3D Tracking, выберите все камеры и нажмите кнопку OK , чтобы открыть окно 3D-отслеживания .
- Установите Track Using Pattern Matching (все точки) для всех камер и вручную нажмите на все точки отслеживания в первом кадре.
- Нажмите кнопку «Автоматический поиск », чтобы начать автоматическое 3D-отслеживание кадр за кадром.
- Выполните шаги 4.2.1-4.2.3, чтобы завершить отслеживание движения группы поворотных камер.
ПРИМЕЧАНИЕ: Если точка отслеживания потеряна во время автоматического 3D-отслеживания, выберите потерянную линию точки, щелкните правой кнопкой мыши на Remove Point From Here, затем повторно щелкните точку и кнопку Search Automatic . Выберите Да , если для 3 выбранных камер установлено сообщение "Нет стартового кадра для отслеживания. его можно задать индивидуально в свойствах камеры. Вы хотите установить стартовый кадр в кадр 0 для всех камер без стартового кадра и продолжить сейчас?»
- Экспорт данных
- Щелкните правой кнопкой мыши на Группа камер подъема-тяги > Новый 3D-расчет, выберите все камеры и установите флажок Обновлять данные непрерывно и Хранить данные явно в файле в окне Создание 3D-данных . Нажмите кнопку OK , чтобы продолжить.
- Щелкните правой кнопкой мыши папку Lifting-Thrusting-3D Координаты Данные > экспорта, проверьте Заголовки столбцов, Имена отслеживания, Время начала и частоту, Информация о времени в первом столбце, X, Y, Z, v(X), v(Y), v(Z) в окне Экспорт
- Нажмите кнопку Экспорт , чтобы экспортировать файл данных (*.txt) с заданным именем. Экспортируйте файл данных группы камер Twirling таким же образом.
5. Анализ данных
ПРИМЕЧАНИЕ: Оригинальный скрипт PHP используется для просмотра и анализа файлов данных, экспортируемых программным обеспечением для захвата и анализа движения. Весь исходный код был опубликован в репозитории GitHub20.
- После того, как файлы данных, экспортированные из программного обеспечения для захвата и анализа движения, будут загружены в определенную папку сервера, на котором выполняется этот сценарий, откройте сценарий и введите имя пользователя и пароль для входа.
- Нажмите « Добавить нового участника», выберите «Тип и пол участника» и введите имя участника, возраст и время тренировки на всплывающей странице; нажмите кнопку Отправить , чтобы завершить добавление нового участника.
- Нажмите « Добавить новую запись », соответствующую вновь добавленному участнику на странице списка, затем введите имя папки , содержащей загруженные файлы данных программного обеспечения для захвата и анализа движения, и выберите дату операции; нажмите «Отправить», чтобы продолжить.
- Нажмите « Анализ », соответствующий недавно добавленной операционной записи, затем выберите «Навык» и нажмите « Отправить». Скрипт определит и отобразит все допустимые гребни и желоба для ручного просмотра.
ПРИМЕЧАНИЕ: Определенный гребень или впадина может быть повторно выбран вручную в соответствующем выпадающем списке, если скрипт неправильно идентифицирует его. На основе этих гребней и желобов можно рассчитать и отобразить сценарием средние значения амплитуд и скоростей по трем осям каждой точки слежения и время работы подъема, толкания, закручивания влево и закручивания вправо. Метод расчета этих параметров показан на рисунке 3.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
После установления этого экспериментального метода навыки подъема-толкания и завихрения базовых АМ девятнадцати учителей иглоукалывания из Школы иглоукалывания-прижигания и Туины шанхайского университета ТКМ были измерены с использованием 3D-отслеживания движения. В соответствии с определением совместной системы координат (JCS) для плеча, локтя, запястья и кисти, предложенным Комитетом по стандартизации и терминологии (STC) Международного общества биомеханики21, было выбрано семь точек отслеживания пальцев. Вид стика, генерируемый программным обеспечением для захвата и анализа движения на основе анатомических положений этих точек, показан на рисунке 2B. Типичные координатно-временные кривые вдоль трех осей каждой точки показаны на рисунке 4, а два видео навыков подъема-толкания и вращения с видом палки (Видео 1 и Видео 2).
Как показано на рисунке 4C,E, из-за минимальной амплитуды движения вдоль основных осей движения во время различных навыков (ось Z подъемно-толкающего навыка и ось Y навыка завихрения) лучезапястного сустава (WJ) может быть зафиксировано, и движение, по-видимому, происходит от большого и указательного пальцев. Поэтому данные остальных шести точек были экспортированы программным обеспечением для захвата и анализа движения для дальнейшего кинематического анализа АМ. После анализа данных были рассчитаны средние значения амплитуды и скорости по трем осям и времени работы действия «подъем», «толкание», «закручивание влево» и «закручивание вправо» каждой точки слежения на пальцах и приведены в таблице 2, таблице 3 и таблице 4.
Кроме того, движение пальцев участников также отслеживалось, когда они выполняли AM на ATP-II. Данные, полученные из АТФ-II, сравнивались с данными, экспортируемыми программным обеспечением для захвата и анализа движения. Результаты показывают, что форма координатно-временной кривой ТТ вдоль оси Z была аналогична кривой напряжения-времени, генерируемой АТФ-II во время подъемно-толкающего навыка. Между тем, во время навыка вращения форма кривой амплитуды-времени вдоль оси Y TT также была похожа на кривую напряжения-времени ATP-II. Кроме того, после расчета средние рабочие циклы этих двух типов кривых были в основном одинаковыми (рисунок 5).
Рисунок 1: Положение камеры и размещение 3D-калибровочной рамки. (A) Положения трех камер. (B) Вид спереди 3D калибровочной рамы. (C) Вид сверху 3D калибровочной рамы. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Рисунок 2: Положение маркеров отслеживания и их вид стиком. (A) Положение маркеров слежения на руках. (B) Вид палки, создаваемый программным обеспечением для захвата и анализа движения на основе анатомических положений этих точек. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Рисунок 3: Принципиальная схема метода расчета кинематических параметров. Средняя амплитуда и скорость могут быть рассчитаны на основе расположения гребня кривой и желоба. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Рисунок 4: Типичные координатно-временные кривые при подъеме-тяге и навыках вращения. (A,B,C) Типичные координатно-временные кривые вдоль оси X-, Y-, Z каждой точки слежения во время подъемно-толкающего навыка соответственно. (Д,Е,Ф) Кривые с одинаковыми настройками подъемно-толкающего навыка во время крутящего навыка. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Рисунок 5: Сравнение кривых, генерируемых СПС-II и программным обеспечением для захвата и анализа движения. (A) Движения пальцев участников отслеживались, когда они выполняли AM на ATP-II. (B) Кривая напряжения-времени АТФ-II во время подъемно-тягового навыка. (C) Координатно-временная кривая вдоль оси Z TT во время подъемно-тягового навыка. (D) Кривая напряжения-времени АТФ-II во время вращения. (E) Координатно-временная кривая вдоль оси Y TT во время вращения. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Таблица 1: Координатные параметры калибровочных точек. Значения координат трех осей восьми калибровочных точек. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту таблицу.
Таблица 2: Кинематические данные каждой точки слежения во время подъемно-толкающего навыка. Средние значения амплитуды и скорости по трем осям каждой точки слежения по фигурам во время подъемно-толкающего навыка. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту таблицу.
Таблица 3: Кинематические данные каждой точки отслеживания во время вращения навыка. Средние значения амплитуды и скорости по трем осям каждой точки слежения на фигурах во время вращения навыка. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту таблицу.
Таблица 4: Время работы при подъеме-тяге и закручивании Средние значения времени работы в процессах подъема, толкания, закручивания влево и закручивания вправо Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.
Видео 1: Подъемно-толкающий навык. (Вверху слева) Вид рукой. (Вверху справа, Внизу слева, Внизу справа) Типичная координатно-временная динамическая кривая вдоль оси X-, Y-, Z каждой точки слежения во время подъемно-толкающего навыка Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить это видео.
Видео 2: Навык закручивания: Вид рукой и типичные динамические кривые координатного времени с теми же настройками, что и в Видео 1 во время навыка вращения. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить это видео.
Дополнительный файл 1: Инструкции по синхронизации видео. Скриншоты и шаги инструкций по синхронизации видео программного обеспечения для редактирования видео, используемого в этом исследовании. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Данное исследование установило метод измерения кинематических параметров AM in vivo и получило данные об амплитуде движения, скорости и времени работы шести важных точек слежения на большом и указательном пальцах по трем осям. Между тем, на основе 3D-калибровочного кадра был сгенерирован вид 3D-палочки и соответствующая анимация большого и указательного пальцев во время иглоукалывания. Движение большого и указательного пальцев AM может быть полностью отображено с синхронным воспроизведением кинематической кривой параметра и анимации джойстика, что может помочь исследователям изучить характеристики движения и сравнить сходства и различия различных навыков AM.
На протяжении всего экспериментального процесса можно обобщить некоторые критические этапы, влияющие на результаты анализа: во-первых, конфигурация экспериментальной среды. Рекомендуемая температура экспериментальной среды постоянная 22-25 °C, а относительная влажность составляет около 60% без явного воздушного потока в помещении. При этом отсутствует сильный шум и помехи электромагнитного источника в окружающей среде. Во-вторых, размещение камеры и штатива. В процессе отслеживания движения все точки слежения должны быть записаны всеми камерами для получения высокоточных данных. Поэтому разумное положение камеры является ключом к уменьшению экспериментальных ошибок. Кроме того, штативы должны быть отрегулированы на надлежащую высоту (выше стола и обеспечить, чтобы экспериментальные устройства на столе и рука участника могли быть четко записаны). В-третьих, калибровка и автоматическое отслеживание движения. Все данные анализа рассчитываются на основе положения каждой точки слежения в системе 3D-калибровки в каждом кадре видео движения; поэтому успешная калибровка и автоматическое отслеживание каждой точки являются необходимыми условиями для выполнения расчетов. Наконец, идентификация гребней и желобов. Технические показатели АМ могут быть рассчитаны по расположению гребней и желобов в каждом цикле. В этом протоколе этапы автоматической идентификации и ручного обзора предназначены для обеспечения точности экспериментальных данных.
Чтобы применить технологию 3D-отслеживания движения к кинематическому анализу AM, в эту технологию, обычно используемую в больших суставах человеческих конечностей, были внесены две модификации. Во-первых, настройка небольшой 3D калибровочной рамки для пальцев. Калибровочная рама 15×15×15 см была настроена для повышения точности измерения движений пальцев. Благодаря 3D-лазерному сканированию точность калибровки кадра составляет 0,01 мм. Во-вторых, установление технических индикаторов АМ и связанных с ними методов расчета. В соответствии с характеристиками движения AM и необработанными данными, экспортируемыми системой отслеживания движения, для каждой точки отслеживания пальцев были установлены три технических индикатора« «амплитуда, скорость и время» вдоль трех осей. Эти параметры могут быть рассчитаны PHP-скриптом на основе распознавания точки перегиба координатно-временной кривой. Возможные гребни и впадины могут быть идентифицированы по логическому выражению (1) и (2) соответственно.
(1)
(2)
Где dc, dt и dt2 — дифференциации значения координаты, времени и квадрата времени, d2c — квадратичная дифференциация координат. По результатам испытаний экспериментальных выборочных данных были установлены два типа пороговых значений для проверки достоверности этих гребней и желобов. Порог времени составляет 80% от среднего рабочего цикла, пороги гребня и желоба составляют 75% и 25% от максимальной рабочей амплитуды. После прохождения всех гребней и впадин гребень, интервал времени которого от предыдущего гребня больше порога времени, а значение координат больше порога гребня, определяется как действительный гребень. Впадина, интервал времени которого от предыдущего гребня больше порога времени, а значение координат меньше порога желоба, определяется как допустимая впадина. Хотя в большинстве случаев гребни и желоба могут быть идентифицированы автоматически, есть еще несколько случаев, которые необходимо корректировать вручную. Поэтому, как основное ограничение данного решения, алгоритм распознавания нуждается в улучшении в дальнейшей работе. Предварительный анализ экспериментальных данных показал, что амплитуда движения и скорость соединений МКП были наименьшими, а соответствующие параметры IP или PIP сустава и кончиков пальцев были больше и больше соответственно. Более того, корпус иглы приводился в движение вертикальным или тангенциальным движением кончиков пальцев для перемещения вверх и вниз или вращения по неподвижной оси. Таким образом, АМ – это своего рода ритмичное движение, выполняемое кончиками пальцев, приводимыми в движение суставами МКП большого и указательного пальцев. Более того, независимо от того, какой навык АМ использовался, определенный диапазон движения происходил по трем осям во всех точках слежения, что говорит о том, что во время работы подъемно-толкающего навыка, хотя кончики пальцев в основном движутся в вертикальном направлении, он все равно сопровождается тангенциальным связанным движением, а тангенциальный навык закручивания также сопровождается вертикальным связанным движением. Эти результаты показывают, что AM не является простым одноосевым движением.
Подобно другим исследованиям, которые используют эту технологию для анализа движения пальцев, технология отслеживания движения в этом протоколе также обеспечивает трехосевые кинематические данные суставов пальцев с высокой точностью22. Однако был проведен вторичный анализ необработанных данных в соответствии с характеристиками мастерства АМ, и в этом протоколе были установлены соответствующие технические показатели для дальнейшего сравнительного анализа. Кроме того, по сравнению с портативными, простыми в использовании и недорогими устройствами отслеживания движения рук, такими как Leap Motion, стандартный анализ отслеживания движения на основе маркеров имеет преимущества более высокой точности и более широкого диапазона применения23,24. По сравнению с традиционным устройством анализа АМ АТФ-II, кривая амплитуды-времени вдоль главной оси движения, полученная из анализа отслеживания движения, и кривая напряжения-времени, полученная АТФ-II, имеют значительное соответствие в одном и том же навыке AM. Кроме того, рабочие циклы, рассчитанные с помощью двух методов измерения, также были относительно последовательными. Эти результаты показали, что этот экспериментальный метод может не только отражать характеристики, аналогичные характеристикам АТФ-II, но и обеспечивать больше кинематических параметров по трем осям нескольких точек слежения, которые не могут быть измерены предыдущей экспериментальной технологией.
Этот экспериментальный метод обеспечивает эффективный способ анализа сложных движений пальцев, участвующих в АМ. Он имеет большой потенциал для будущих применений. Во-первых, изучение зависимости доза-эффект иглоукалывания. Технология отслеживания движения 3D-пальцев обеспечивает решение для определения величины стимуляции ручной акупунктуры и может быть использована для проведения таких исследований, как анализ корреляции между скоростью иглоукалывания, амплитудой и терапевтическим эффектом, чтобы обеспечить более научную поддержку данных для клинического применения иглоукалывания. Во-вторых, количественная оценка и обратная связь для преподавания и изучения АМ. Результаты анализа данных в сочетании с вербальной обратной связью учителя могут помочь учащимся скорректировать свои действия пальцев и снизить когнитивную нагрузку24,25. Предыдущие исследования использовали данные, предоставленные технологией 3D-отслеживания движения, для улучшения эффекта обучения двигательным навыкам, таким как повторяющиеся метания через плечо26 и музыкальное исполнение27,28. Некоторые отчеты также показали, что медицинские навыки, такие как колоноскопия29, лапароскопия30, артроскоп31 и другие эндоскопы32,33, также могут быть улучшены с помощью этой технологии. И другое исследование показало, что видео-саморефлексия и обсуждение с учащимися участвуют на более высоком когнитивном уровне, чем стандартная описательная обратная связь34. В-третьих, измерение и сохранение АМ известных иглотерапевтов. Поскольку все AM собираются, записываются и анализируются на основе видеороликов движения, хранящихся в базе данных, эти видео и соответствующие данные AM могут быть просмотрены исследователями в любое время для дальнейшего изучения и наследования.
Установление этого экспериментального метода открывает новый путь для количественного исследования АМ. В будущем больше позиций камеры, объективов более высокой четкости и калибровочных кадров более высокой точности могут быть применены для дальнейшего повышения точности данных и выявления более значимых технических показателей, чтобы обеспечить больше ссылок на данные для клинического применения, образования и продвижения иглоукалывания.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Авторам нечего раскрывать.
Acknowledgments
Эта работа была поддержана Национальным фондом естественных наук Китая (номер гранта. 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).
