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Verhalten

Método de análisis clínico orientado marcha tridimensional para evaluar trastorno de la marcha

Published: March 04, 2018
doi:
10.3791/57063
, , , , , ,
1Department of Rehabilitation Medicine, School of Medicine,Fujita Health University, 2Faculty of Rehabilitation, School of Health Science,Fujita Health University, 3Department of Rehabilitation,Fujita Health University Hospital, 4Department of Advanced Rehabilitation Medicine, Graduate School of Medical Science,Kyoto Prefectural University of Medicine

Summary

En este estudio, se presenta un método de análisis de marcha tridimensional ambiente clínico, que fue diseñado para realizarse en la clínica de rehabilitación. El método consiste en un método de medición simplificada y figuras intuitivas para facilitar la comprensión de los médicos de los resultados.

Abstract

Análisis de la marcha tridimensional (3DGA) se muestran ser una herramienta clínica útil para la evaluación de la anormalidad de la marcha debido a trastornos del movimiento. Sin embargo, el uso de 3DGA en clínicas reales sigue siendo infrecuente. Razones posibles podrían incluir el proceso de medición de tiempo y dificultades en la comprensión de los resultados de la medición, que a menudo se presentan con una gran cantidad de gráficos. Aquí presentamos un método clínico-ambiente 3DGA desarrollado para facilitar el uso clínico de 3DGA. Este método consiste en preparación simplificada y procesos de medición que se pueden realizar en un corto período de tiempo en ajustes clínicos y presentación de resultados intuitiva para facilitar la comprensión de los médicos de los resultados. El procedimiento de medida rápido y simplificado se logra mediante el uso de marcadores de mínimos y la medición de pacientes en una cinta rodante. Para facilitar la comprensión del médico, los resultados se presentan en cifras basados en la perspectiva de los médicos. Un cuadro de Resumen de Lissajous (LOP), que muestra las trayectorias de todos los marcadores desde un punto de vista holístico, se utiliza para facilitar la comprensión intuitiva de los patrones de marcha. Índices de patrón de marcha anormal, que se basan en las perspectivas de los médicos en marcha evaluación y estandarizados usando los datos de sujetos sanos, se utilizan para evaluar la extensión de los patrones de marcha anormal típica en pacientes con accidente cerebrovascular. También se presenta un gráfico que representa el análisis de la estrategia de separación del dedo del pie, que muestra cómo los pacientes dependen de estrategias compensatorias y normales para lograr la separación del dedo del pie. Estos métodos podrían facilitar la aplicación de 3DGA en ajustes clínicos y fomentar el desarrollo de estrategias de medición desde la perspectiva del médico.

Introduction

Estudios anteriores han demostrado la utilidad del análisis tridimensional de la marcha (3DGA) para la evaluación de la marcha después del accidente cerebrovascular1,2,3. Estudios con sistemas de análisis de movimiento de alta calidad han proporcionado conocimiento sustancial en los patrones de la marcha humana, no sólo de los de sujetos sanos sino también debido a diversos trastornos del movimiento como accidente cerebrovascular o parálisis cerebral4,5 . La comprensión de la patología, evaluación de pacientes antes del tratamiento para la planificación y control a efectos de la intervención podría ser promovido con 3DGA6. Además, varios estudios recientes han demostrado el potencial de 3DGA para proporcionar una guía de entrenamiento de rehabilitación7,8.

Sin embargo, el uso de 3DGA en la práctica clínica es todavía limitado. Uno de los principales problemas es su proceso desperdiciador de tiempo. Conjuntos de marcadores utilizados en marcha análisis9,10,11 consisten en más de 30 marcadores para medición de cuerpo entero. Estos conjuntos de marcadores permiten estimación muy precisa del movimiento de extremidades y tronco. Esto contribuye a la precisión de los análisis que se realiza de los datos de un número limitado de pasos que podría ser captado por las cámaras colocadas alrededor de una pasarela. Sin embargo, esto requiere una preparación desperdiciador de tiempo y procesos de medición, que impide el uso de 3DGA en la práctica clínica diaria.

Otra desventaja de usar 3DGA en un ajuste clínico es que puede ser difícil interpretar los resultados12. Los resultados de 3DGA comúnmente se muestran en gráficos que representan parámetros tales como ángulos de las juntas y el desplazamiento de partes del cuerpo. Sin embargo, la evaluación de la marcha en las clínicas de rehabilitación implica no sólo evaluar el movimiento de partes del cuerpo pero también holística desplazamientos. Este último sólo puede ser entendido mediante la evaluación de las relaciones entre los parámetros, y la dificultad en hacer así que hace que los clínicos menos dispuestos a usar 3DGA.

Para abordar estos problemas y facilitar el uso de 3DGA en la clínica de rehabilitación, proponemos un método de medición simplificada e intuitiva para 3DGA. El método de medición consiste en lo siguiente: (1) un marcador simplificado con 12 marcadores; (2) medición de pacientes en la caminadora; (3) una figura holística intuitivo de patrones de marcha; (4) índices de patrón de marcha anormal a través de observación clínica; y (5) visualización de las características de la estrategia de la marcha. El protocolo que se muestra en este estudio sigue los lineamientos del Comité de ética médica de la institución.

Protocol

1. preparación Nota: El método de medición propuesto en este documento utiliza un marcador simplificado set, compuesto por doce marcadores, como se indica a continuación. El proceso de medición completo, incluyendo la preparación, se puede realizar en 20 minutos. La viabilidad de este protocolo en entornos clínicos reales ha sido verificada en estudios previos13,14,15,16,17. Realizar el proceso de calibración según protocolo del fabricante. Instruir a pacientes ponerte fácil el montaje, las medias y coloque los marcadores de colores en el paciente, como se indica a continuación. Coloque marcadores (30 mm de diámetro) en los siguientes puntos en el cuerpo del paciente: tanto acromia, caderas (en puntos de un tercio del camino desde el trocánter mayor del fémur a lo largo de una línea que une cada Espina ilíaca superior anterior con cada trocánter mayor), rodillas (en la mediana del diámetro antero-posterior de cada epicóndilo lateral del fémur), tobillo (maléolo lateral), dedos (quinto metatarsianos) y las crestas ilíacas (en la posición de cada cresta ilíaca en una línea vertical que pasa a través de las caderas). 2. la medida Ajustar la velocidad de la cinta de correr y medir patrones de marcha. Instruir al paciente para realizar la prueba de 10 m a pie. Establecer una velocidad de la marcha subjetivamente agradable. Ajustar la velocidad de la cinta de correr, a partir de 70% de la velocidad de tierra andar y poco a poco aumentando la velocidad, para encontrar la forma de andar cómodo en la caminadora. Medida a pie. Para una sola sesión tarda 20 s. Si las diferentes condiciones (ej. velocidad de marcha, ortesis etcetera.) necesitan compararse, realizar varias sesiones. En ese caso, tienen pacientes descansar 1 minuto entre las sesiones.Nota: Aunque 3DGA sistemas con cámaras de infrarrojos se utilizan en la investigación de 3DGA, basada en un video simplificado sistema de análisis de movimiento (frecuencia de muestreo: 60 Hz; por ejemplo, Kinematracer) se utiliza en el presente Protocolo para acortar el proceso de calibración. 3. Análisis de los datos Factores de tiempo-distanciaNota: Tiempo-distancia parámetros son parámetros comunes y básicos en estudios de análisis de marcha. Acontecimientos de la pie inicial contacto y pie-off son determinados automáticamente por el sistema basado en trayectorias de marcador del dedo del pie y del tobillo. Para evitar errores en la detección de paso, tienen dos fisioterapeutas experimentados verificar la exactitud de la sincronización y ajuste si hay errores en el momento de paso. Desde estos tiempos paso detectado, calcular lo siguiente: Calcular la cadencia (pasos/min) = 60 × 2 / SC (s) Calcular la longitud de zancada (m) = GS (m/s) × SC (s) + (el desplazamiento de marcadores de tobillo de pie contacto a contacto del mismo lado del pie) Calcular la longitud de paso (m) = GS (m/s) × (tiempo de contacto del pie de un lado al contacto del otro lado del pie) + (la diferencia media en la posición del tobillo en el pie de contacto de un lado y del otro lado) Calcular el ancho de paso (m) = media distancia lateral entre ambos marcadores de tobillo durante la fase de doble apoyo Calcular duración de doble posición: la suma de la fase de apoyo doble que aparece dos veces durante un ciclo de marcha; el tiempo entre el contacto del pie de un lado y el pie posterior en el otro lado. Calcular la duración de la postura única: el tiempo promedio entre pie y pie posterior en contacto con en el lado opuesto.Nota: SC (ciclo de paso): el tiempo medio de un contacto de talón de un lado a un contacto de talón del mismo lado. ** GS (velocidad de la marcha) Cuadro Resumen de Lissajous (LOP)Nota: LOPs están diseñados como una figura que consiste en trayectorias conjuntas marcador de grandes articulaciones con el objetivo de facilitar a holística del paso patrones14 los pacientes rehabilitación de la comprensión (ver figura 1). Generar LOPs de trayectorias en las coordenadas de diez marcadores y el virtual centro de gravedad (COG) en los planos coronal (z-x) (x: izquierda/derecha, y: anterior/posterior, z: superior/inferior), horizontal (x-y) y sagital (y-z). Dibujar el LOP con el software o mediante la construcción de un diagrama de dispersión que cubre el rango de movimiento de todos los marcadores en un software de hoja de cálculo. Calcular la corona virtual por hipótesis de cada segmento del cuerpo para ser como sigue: tronco, 0,66; muslo, 0.1; inferior muslo, 0.05; y el pie, 0,02. Posteriormente, calcular el COG como el centro de la composición de los segmentos. En cada marcador, extraer datos para los tres componentes (x, y y z) para cada ciclo de marcha, normalizar éstos por ciclo de la marcha y los valores promedio. Valores promedio del x – y y-los componentes de la corona virtual se establece en 0 y utilizarlos como referencias para el x – y y-los componentes de los marcadores. Cálculo del índice de marcha anormal marcha hemiparéticaNota: Varios patrones de marcha común son conocidos por ser características de la marcha hemiparética después del accidente cerebrovascular. Estos incluyen senderismo cadera, circunducción y desplazamiento lateral del tronco18. Índices de patrones anormales de marcha se han desarrollado para cuantificar la magnitud de estos patrones de marcha13,16,17. Hasta la fecha, diez anormal marcha índices (cadera senderismo, circunducción, contacto de la parte delantera del pie, retropulsión de cadera, excesiva rotación externa de la cadera, excesivo desplazamiento lateral del tronco sobre el lado inafectado del extensor de la rodilla de empuje, marcha la rodilla flexionada, rodilla insuficiente la flexión durante la fase de oscilación y látigo medial) se han divulgado. La fórmula para cada índice se muestra en la tabla 1. Calcular el valor bruto de los índices según las fórmulas. Por ejemplo, calcular el valor bruto del índice de cadera senderismo como la diferencia entre el máximo valor de la coordenada z del marcador de la articulación de la cadera durante la fase de oscilación y la concurrente coordenada z del marcador de la articulación de la cadera contralateral, corregido para la media diferencia de izquierda a derecha de la coordenada z durante la fase de doble apoyo. Calcular la puntuación de la desviación (t-score) se basa en datos de medición de sujetos sanos. Calcular el puntaje estandarizado como sigue: T = 50 + 10 × (X−µ) / δ (T: puntuación de desviación; X: los datos individuales de; μ: significa valor bruto de los sujetos sanos; Δ: desviación estándar). Análisis de la estrategia de separación del dedo del pieNota: Estrategias para la separación del dedo del pie durante oscilación varían mucho entre sujetos sanos y pacientes con paresia de miembro inferior. En sujetos sanos, separación del dedo del pie se consigue mediante acortamiento, con mínimos movimientos de la pelvis o el tronco del miembro. Por otro lado, pacientes con paresia no pueden acortar sus extremidades en la misma medida. Para estos pacientes, las estrategias compensatorias resultantes como inclinación pélvica o circunducción también afectan pies espacio19. En este análisis, la altura de separación del dedo del pie en el medio swing se divide en dos partes: la ganancia vertical alcanzada por acortamiento del miembro y que por los movimientos compensatorios, que afectan directamente a la separación del dedo del pie. Los componentes que comprenden la separación del dedo del pie (componente vertical del miembro acortamiento, oblicuidad pélvica, Abducciones de cadera y bóveda) se calculan como se indica a continuación. Calcular el total del dedo del pie entre la coordenada z de la cabeza del quinto metatarsiano como índice de la separación del dedo del pie. Calcular el componente vertical del miembro acortamiento como la coordenada z del cambio en la distancia entre la cadera y la cabeza del quinto metatarsiano. Calcular el componente vertical del movimiento compensatorio sumando tres subcomponentes, como sigue. Calcular el componente vertical de la oblicuidad de la pelvis como la diferencia de altura (coordenada z) de los marcadores cadera. Calcular el componente vertical de la cadera abducción como la distancia entre la cadera y la cabeza del quinto metatarsiano y los ángulos de abducción. Esto refleja la distancia hacia arriba el pie habría movido como consecuencia de Abducciones de cadera si no hubiera habido ningún cambio en la longitud del miembro inferior. Calcular el componente vertical de la bóveda del cambio en la coordenada z de la cadera contralateral entre media postura y swing medio20.

Representative Results

El método presentado en este documento se utiliza para evaluar a pacientes con trastornos de la marcha. Los resultados del análisis se presentan en la figura 2, figura 3y figura 4. Estas cifras muestran los resultados de la 3DGA simplificado de un paciente con hemiparesia y un control sano. La figura 2 muestra un LOP representante del patrón de marcha completa de un paciente del movimiento. En este paciente, se observaron patrones de marcha típicos como circunducción, elevación de cadera y movimiento lateral del tronco. Figura 3 es marcha anormal pacientes un radar chart que muestra movimiento índice (puntuación de desviación). Puntuaciones estandarizadas de circunducción y cadera elevación eran altos, indicando que los movimientos en pacientes con accidente cerebrovascular eran mucho mayores que el estándar de sujetos sanos. Finalmente, la figura 4 es un gráfico que representa a estrategias de separación del dedo del pie de un paciente del movimiento y un sujeto sano de edad comparable. En el sujeto sano, separación del dedo del pie se logra por acortamiento, mientras que en el paciente del movimiento, se logra principalmente por los movimientos compensatorios como oblicuidad de la pelvis y bóveda del miembro. Figura 1: cuadro resumen de Lissajous (LOP) que consta de tres figuras: (A) plano sagital, plano coronal (B) y (C) plano horizontal. Cada trayectoria muestra los movimientos de marcha ciclo promedio de marcadores comunes y la hipótesis de centro de gravedad. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura. Figura 2: cuadro resumen de Lissajous (LOP) de un paciente del movimiento representante de: (A) plano sagital, plano coronal (B) y (C) plano horizontal. Mayor movimiento de tronco (flecha blanca), cadera (flecha negra) de senderismo, y circunducción (flecha gris) fueron observados desde una visión holística con LOP. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura. Figura 3: gráfico Radar de los índices de marcha anormal. La puntuación media de sujetos sanos se establece en 50. Una alta puntuación estándar representa alta anormalidad. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura. Figura 4: gráfico mostrando el dedo del pie estrategias de separación en un paciente del movimiento frente a un sujeto sano. Separación del dedo del pie se logra únicamente en el sujeto sano, el acortamiento del miembro mientras que movimientos compensatorios (senderismo cadera abducción cadera y bóveda) afectan también la separación del dedo del pie en el paciente del movimiento. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura. Patrones de marcha Fórmula Senderismo de la cadera la diferencia entre el máximo valor de la coordenada Z del marcador de la articulación de la cadera durante la fase de oscilación y la coordenada Z del marcador de la articulación de la cadera contralateral al mismo tiempo, corregida por la diferencia de medias de izquierda a derecha de la coordenada Z durante el doble fase de apoyo Circunducción la diferencia de distancia entre el más lateral X coordinar del marcador conjunto tobillo durante 25-75% de la oscilación de fase y la medial más X coordinan durante 25-75% de la fase de apoyo Contacto de la parte delantera del pie la diferencia de distancia entre la coordenada Z del marcador de articulación de tobillo y la coordenada Z del marcador del dedo del pie en el contacto inicial, menos la diferencia de distancia entre las coordenadas Z del marcador común de tobillo y el marcador del dedo del pie en pie Retropulsión de cadera la distancia promedio entre la coordenada Y de la articulación del tobillo y la coordenada Y de la articulación de la cadera en la fase de apoyo simple Excesiva rotación externa de la cadera la distancia promedio entre la coordenada X de la articulación del tobillo y la coordenada X del dedo del pie en la fase de oscilación Excesivo desplazamiento lateral deel tronco sobre el lado afectado la distancia promedio entre(1) afectados de el lateral coordenada X más el punto medio entre las acromions bilaterales en la parte de la fase de doble apoyo en el que la pierna afectada se encuentra detrás de la pierna afectada y la fase de oscilación de la pierna y(2) la coordenada media X del punto medio entre las articulaciones de tobillo bilateral en la parte de la fase de doble apoyo en el que la pierna afectada se encuentra detrás de la pierna afectada Extensor de la rodilla de empuje la diferencia entre la máxima Y coordinar la velocidad de la rodilla en la fase de apoyo simple de la pierna afectada y la velocidad de la marcha de caminadora Paso de flexión de la rodilla el ángulo de extensión máxima de la rodilla en la fase de apoyo simple de la pierna afectada Flexión insuficiente de la rodilla durante la fase de oscilación el ángulo de flexión de rodilla máxima en la fase de oscilación en comparación con el ángulo de flexión de la rodilla para los sujetos sanos Látigo medial la distancia entre el más lateral X coordenadas del articulación durante 75-100% de la fase de apoyo y el más medial del tobillo X coordenadas del articulación durante 25-75% en la fase de apoyo de la pierna afectada del tobillo Coordenadas X, Y y Z indican lateromedial, anteroposteriol y vertical, respectivamente Tabla 1: Fórmulas para los patrones de marcha anormal

Discussion

En el presente informe, se propone un método simplificado 3DGA. Este sistema fue diseñado para ser utilizado en la práctica diaria y consiste en un método de medición simplificada y ambiente clínico presentación de resultados.

Varios informes anteriores han utilizado 3DGA y un conocimiento básico de la marcha humana ha sido previamente establecido21. 3DGA tiene el potencial para contribuir a clínicas de rehabilitación, por ejemplo, mediante la mejora de la comprensión de la patología de los trastornos de la marcha, para uso en la planificación del tratamiento, o en el seguimiento de efectos de la intervención. Sin embargo, el uso de 3DGA en clínicas de rehabilitación sigue siendo bastante bajo. Hay varios obstáculos para el uso de 3DGA en ajustes clínicos. El tiempo es probable que un gran obstáculo, como 3DGA basado en la investigación por lo general requiere tiempo de preparación considerable (es decir., para la calibración del sistema y el montaje de los marcadores). Otra cuestión es que la interpretación de resultados puede ser difícil. Trastornos de la marcha generalmente incluyen varias anormalidades de movimiento y comprensión de los diversos gráficos resultantes del análisis requiere experiencia. En términos de viabilidad clínica, análisis de sistemas con métodos simplificados y presentación de datos intuitiva sería útiles.

El tiempo de preparación considerable requerido para realizar análisis existente de métodos se relaciona con la búsqueda de la exactitud de la medida alta. Sin embargo, la velocidad de movimiento de pacientes con trastornos de la marcha es limitada y en la práctica diaria de rehabilitación no podemos requerir este nivel de precisión. En el método actual, el protocolo es simplificado y se puede realizar en un período de tiempo que debe ser lo suficientemente corto como para la viabilidad en la práctica de rehabilitación todos los días mientras que el mantenimiento de los requisitos para la evaluación de pacientes con movimiento trastornos13 , 15 , 16 , 17.

En el método actual, el método de presentación de resultados cumple con requerimientos clínicos. En clínicas de rehabilitación, terapeutas generalmente comienzan por evaluar patrones de marcha integral. El LOP es diseñado para ayudar a los clínicos evaluar patrones de marcha integral intuitivamente usando una representación representativa (es decir., una figura) en que marcador trayectorias se colocan según las relaciones posicionales reales. El desarrollo de índices de marcha anormal en este documento también se basó en la experiencia clínica. Se desarrollaron índices para cuantificar la extensión de patrones de marcha anormales clínicamente comunes observados en pacientes con accidente cerebrovascular, y la validez concurrente de todos los índices ha sido confirmados mediante observación clínica por fisioterapeutas13, 15,16.

Además de ser un método de evaluación objetiva que refleja la experiencia clínica, el método propuesto idealmente contribuirá al desarrollo de nuevas estrategias de rehabilitación. El análisis de las estrategias de separación del dedo del pie va más allá de la evaluación clínica convencional y tiene el potencial para contribuir a la planificación de tratamientos de rehabilitación específicos. En el método propuesto y el análisis, los clínicos se presentan con dos objetivos para la rehabilitación; la medida de separación del dedo del pie y la medida de compensación para lograrlo. En sí mismo, aumentar la separación del dedo del pie es importante para caminar segura; sin embargo, reducir la indemnización también puede mejorar poca eficiencia22. En el método actual, los médicos tendrían acceso a ambos sistemas de información como índices de caminar seguro y dirigido de poca eficiencia, lo que puede contribuir al desarrollo de estrategias de rehabilitación para mejorar la seguridad y eficacia de caminar en pacientes de rehabilitación.

Teniendo en cuenta las cualidades antes mencionadas, este método de medición y análisis podría facilitar el uso de 3DGA en la clínica de rehabilitación un método objetivo con el cual evaluar los patrones de marcha en pacientes de rehabilitación. Por otra parte, podría permitir la estimación más precisa del efecto de la intervención que de ordinario Balanzas utilizadas en la clínica, que podría contribuir a la mejora de la calidad de la intervención en el campo de la rehabilitación.

Este estudio no fue sin limitaciones. Teniendo en cuenta el reducido número de marcadores y frecuencia de muestreo relativamente baja, la precisión de medida en este sistema puede ser limitada en comparación con los sistemas existentes. Esto puede ser una consideración crítica al analizar movimientos rápidos como los de profesionales de deportes. En particular, al evaluar los ángulos de las juntas o movimientos articulares, el sistema simplificado marcador utilizado en este método puede ser insuficiente para estimar con precisión las posiciones comunes. En consecuencia, el análisis que hace hincapié en el movimiento articular, tales como el análisis para la planificación de la cirugía de la parálisis cerebral, también puede ser limitado con este sistema simplificado. Aunque el sistema fue validado por la evaluación clínica, las propiedades psicométricas de este método aún no se ha definido en comparación con el método estándar de oro. Las limitaciones técnicas deben ser aún más confirmadas en futuros estudios.

Sin embargo, en pacientes con trastornos de la marcha, velocidad de movimiento está limitada y las diferencias en rendimiento son evidentes en comparación con sujetos sanos. Por lo tanto, en la práctica diaria, no podemos requerir el nivel de precisión proporcionada por los métodos existentes. Además, en este método, se presentan resultados como un patrón de marcha promedio durante 20 s medida, que es más largo que el de los métodos más convencionales de medición marcha sobre el suelo. Esta característica podría mejorar la exactitud y confiabilidad de la medición.

Para concluir, en este estudio, se introdujo un método simplificado e intuitivo 3DGA. Para facilitar el uso de 3DGA en la mejora de la calidad de las clínicas de rehabilitación, debe desarrollarse un método de medición clínicamente factible. El método de ambiente clínico introducido aquí puede fomentar desarrollo de modelos de medición clínicamente viable y la aplicación de 3DGA en clínicas de rehabilitación todos los días.

Offenlegungen

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Este estudio fue financiado por la Universidad de salud Fujita [Grant número 2015100341].

Materials

KinemaTracer KisseiComtec Co., Ltd. KinemaTracer-6Cam A simple video-based 3D motion analysis system that consists of camera, workstation and softwares.
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Referenzen

  1. Chen, G., Patten, C., Kothari, D. H., Zajac, F. E. Gait differences between individuals with post-stroke hemiparesis and non-disabled controls at matched speeds. Gait Posture. 22 (1), 51-56 (2005).
  2. Stanhope, V. A., Knarr, B. A., Reisman, D. S., Higginson, J. S. Frontal plane compensatory strategies associated with self-selected walking speed in individuals post-stroke. Clin Biomech. 29 (5), 518-522 (2014).
  3. Nadeau, S., Betschart, M., Bethoux, F. Gait analysis for poststroke rehabilitation: the relevance of biomechanical analysis and the impact of gait speed. Phys Med Rehabil Clin N Am. 24 (2), 265-276 (2013).
  4. Balaban, B., Tok, F. Gait disturbances in patients with stroke. PM& R. 6 (7), 635-642 (2014).
  5. Roche, N., Pradon, D., Cosson, J., Robertson, J. Categorization of gait patterns in adults with cerebral palsy: a clustering approach. Gait Posture. 39 (1), 235-240 (2014).
  6. Baker, R., Esquenazi, A., Benedetti, M. G., Desloovere, K. Gait analysis: clinical facts. Eur J Phys Rehabil Med. 52 (4), 560-574 (2016).
  7. Nadeau, S., Duclos, C., Bouyer, L., Richards, C. L. Guiding task-oriented gait training after stroke or spinal cord injury by means of a biomechanical gait analysis. Prog Brain Res. 192, 161-180 (2011).
  8. Wikström, J., Georgoulas, G., Moutsopoulos, T., Seferiadis, A. Intelligent data analysis of instrumented gait data in stroke patients-a systematic review. Comput Biol Med. 51, 61-72 (2014).
  9. Davis, R. B., Õunpuu, S., Tyburski, D., Gage, J. R. A gait analysis data collection and reduction technique. Hum Mov Sci. 10 (5), 575-587 (1991).
  10. Cappozzo, A., Catani, F., Della Croce, U., Leardini, A. Position and orientation in space of bones during movement: anatomical frame definition and determination. Clin Biomech. 10 (4), 171-178 (1995).
  11. Leardini, A., Biagi, F., Merlo, A., Belvedere, C., Benedetti, M. G. Multi-segment trunk kinematics during locomotion and elementary exercises. Clin Biomech. 26 (6), 562-571 (2011).
  12. Cimolin, V., Galli, M. Summary measures for clinical gait analysis: a literature review. Gait posture. 39 (4), 1005-1010 (2014).
  13. Itoh, N., et al. Quantitative assessment of circumduction, hip hiking, and forefoot contact gait using Lissajous figures. Japanese J Compr Rehabil Sci. 3, 78-84 (2012).
  14. Ohtsuka, K., et al. Application of Lissajous overview picture in treadmill gait analysis. Japanese J Compr Rehabil Sci. 6, 33-42 (2015).
  15. Mukaino, M. Feasibility of a Simplified, Clinically Oriented, Three-dimensional Gait Analysis System for the Gait Evaluation of Stroke Patients. Prog Rehabil Med. 1, (2016).
  16. Tanikawa, H., Ohtsuka, K., Mukaino, M., Inagaki, K., Matsuda, F., Teranishi, T., et al. Quantitative assessment of retropulsion of the hip, excessive hip external rotation, and excessive lateral shift of the trunk over the unaffected side in hemiplegia using three-dimensional treadmill gait analysis. Top Stroke Rehabil. 23 (5), 311-317 (2016).
  17. Hishikawa, N., Tanikawa, H., Ohtsuka, K., Mukaino, M., Inagaki, K., Matsuda, F., et al. Quantitative assessment of knee extensor thrust, flexed-knee gait, insufficient knee flexion during the swing phase, and medial whip in hemiplegia using three-dimensional treadmill gait analysis. Top Stroke Rehabil. , .
  18. Perry, J. The mechanics of walking in hemiplegia. Clin Orthop Relat Res. 63, 23-31 (1969).
  19. Matsuda, F., Mukaino, M., Ohtsuka, K., Tanikawa, H., Tsuchiyama, K., Teranishi, T., et al. Biomechanical factors behind toe clearance during the swing phase in hemiparetic patients. Top Stroke Rehabil. 24 (3), 177-182 (2016).
  20. Matsuda, F., Mukaino, M., Ohtsuka, K. Analysis of strategies used by hemiplegic stroke patients to achieve toe clearance. Japanese J Compr Rehabil Sci. 7, 111-118 (2015).
  21. Perry, J., Burnfield, J. M. . Gait analysis: normal and pathological function. , (1992).
  22. Olney, S., Monga, T., Costigan, P. Mechanical energy of walking of stroke patients. Arch Phys Med Rehabil. 67 (2), 92-98 (1986).

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Mukaino, M., Ohtsuka, K., Tanikawa, H., Matsuda, F., Yamada, J., Itoh, N., Saitoh, E. Clinical-oriented Three-dimensional Gait Analysis Method for Evaluating Gait Disorder. J. Vis. Exp. (133), e57063, doi:10.3791/57063 (2018).
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