Çok sensörlü giyilebilir bir cihaz kullanarak bebeğin kaba motor yeteneklerinin niceliksel değerlendirmesi
Summary
Bu makale, çok sensörlü bir giyilebilir cihaz ve tam otomatik derin öğrenme tabanlı analiz hattı ile bebeklerin kaba motor performansının değerlendirilmesini özetlemektedir. Yöntem, bebeklerin sırtüstü yatmaktan bağımsız olarak yürümeyi öğrenene kadar duruş ve hareket kalıplarını ölçer.
Abstract
Erken kaba motor değerlendirmenin objektif ve kantitatif yöntemlerinin geliştirilmesi, nörogelişimi daha iyi anlamak ve erken terapötik müdahaleleri desteklemek için esastır. Burada, tam otomatik bulut tabanlı bir boru hattı kullanarak otomatik, ölçeklenebilir, nicel ve objektif bir değerlendirme sunan çok sensörlü giyilebilir bir cihaz olan MAIJU (JUmpsuit ile Bebeklerin Motilite Değerlendirmesi) kullanarak kaba motor performansını ölçmek için bir yöntem sunuyoruz. Bu giyilebilir giysi, düşük enerjili bir Bluetooth bağlantısı kullanarak senkronize verileri bir cep telefonuna kaydeden dört hareket sensörü ile donatılmıştır. Bulut sunucusundaki çevrimdışı bir analiz, her kayıt için dakikalar içinde tam olarak analiz edilmiş sonuçlar üretir. Bu sonuçlar, kayıt oturumunun grafiksel bir raporunu ve duruş, hareket, bebek taşıma ve serbest oyun süresi için saniye saniye sınıflandırmalar veren ayrıntılı bir sonuç matrisini içerir. Son sonuçlarımız, bebeğin kaba motor gelişimindeki varyasyonları ayırt etmek için potansiyel olarak etkili bir yöntem sağlayan bu tür niceliksel motor değerlendirmenin erdemini göstermektedir.
Introduction
Erken kaba motor gelişimi, daha sonra bebeklerin çevreyi keşfetmesini destekleyerek ortaya çıkan daha üst düzey nörobilişsel performans için gereklidir. Bu nedenle, klinisyenler ve araştırmacılar erken kaba motor gelişimideğerlendirmeye büyük ilgi duymaktadır 1,2,3. Kanıta dayalı tıp veya bilimsel çalışmalara destek sağlamak için kaba motor değerlendirmelerinin nicel, güvenilir, objektif ve ekolojik olarak geçerli olması esastır. Bununla birlikte, klinik veya temel bilim araştırmaları için bu tür yöntemlerin kıtlığı vardır.
Tipik bir erken kaba motor gelişimi, yeni edinilen becerilerin öngörülebilir bir dizisi ile ilerler. Bebeklerde genellikle ayrı motor kilometre taşlarına4 ulaştıkları gözlenir, burada ayakta durma ve yürüme genellikle daha karmaşık davranış repertuarına giden yolda önemli yer işaretleri olarak kabul edilir5. Motor kilometre taşları hakkında doğrudan gözlem veya ebeveyn anketlerine ek olarak, laboratuvar veya hastane ortamında bebeklerin değerlendirmelerini gerçekleştirmek için yaygın olarak kullanılan birkaç standart pilgeliştirilmiştir 6,7,8,9. Bununla birlikte, bu değerlendirmeler birden fazla uyarıdan muzdariptir: eğitimli profesyonellerden önemli bir uzmanlığa ihtiyaç duyarlar, kısmen öznel ve kategoriktirler ve bebeklerin performansını bir bebeğin bakış açısından doğal olmayan bir ortamda (hastane veya laboratuvar) değerlendirirler.
Bebeklerin spontan motor aktivitelerini evleri gibi doğal ortamda daha uzun süreler boyunca kaydetmek, motor yeteneklerin daha uygun ölçümlerini sağlar. Böyle uygulanabilir bir yöntemde, MAIJU giyilebilir (JUmpsuit ile Bebeklerin Motor Değerlendirmesi)10,11,12 gibi giyilebilir bir sistemle bebeğin sırtüstü yatmaktan akıcı bir şekilde yürümeye kadar motor yetenek gelişiminin tam dizisi için değerlendirme yapılır. MAIJU giyilebilir sistemi (Şekil 1), duruş ve hareket kalıplarının saniye saniye değerlendirilmesini sağlayan, otomatik bir boru hattı ile analiz edilen denetimsiz hastane dışı/laboratuvar değerlendirmelerine ve kayıtlarına izin vermek için hareket sensörleriyle donatılmış bir tüm vücut tekstil giysisini içerir. Bu algoritmik tespitler, her duruş ve hareket tipi için ayrı ayrı kullanılabilir veya bebeğin motor yeteneklerinin olgunlaşma seviyesinin bütünsel bir değerlendirmesi için birleştirilebilir. Bu tür bir motor olgunluk metriğinin yakın zamanda yayınlanan, birimsiz bir ifadesi BIMS’dir (Baba Bebek Motor Skoru)10,12.
Bu makale, çok sensörlü giyilebilir bir giysi kullanılarak bebeklerin kaba motor performansının değerlendirilmesini açıklayacaktır; Çok sensörlü giyilebilir10,11,12 ile kayıtlar için mevcut olan otomatik analiz hattından elde edilebilecek metrikleri kullanmak için gerekçe, pratik performans, analiz hattı ve potansiyel gelecek perspektifleri. Yöntem, sırtüstü yatma ve akıcı yürüme arasında motor yetenekler sergileyen tüm bebeklerde spontan kaba motor aktivitelerin ayrıntılı bir ölçümü için uygundur.
Çok sensörlü giyilebilir sistem üç bileşenden oluşur: 1) dört hareket sensörü ile donatılmış tüm vücut tulumu, 2) özel olarak oluşturulmuş bir iOS uygulaması kullanan bir mobil cihaz ve 3) bulut tabanlı bir analiz hattı (Babacloud, kimlik bilgileri yazarlardan alınabilir)11. Su geçirmez atalet ölçüm birimi (IMU) sensörleri, düşük enerjili bir Bluetooth bağlantısı kullanarak bir cep telefonuna 13-52 Hz örnekleme frekansında senkronize edilmiş verileri (3 eksenli ivmeölçer ve jiroskop) aktarır. Veriler başlangıçta (sensörün veya) mobil cihazın belleğinde saklanır, ardından kayıt durdurulduktan sonra bulut sunucusunda çevrimdışı bir analiz yapılır.
Protocol
Representative Results
Discussion
MAIJU gibi giyilebilir bir çözümle bebeklerin motor performansının niceliksel bir değerlendirmesi ve gelişimsel takibi, öğrenmesi ve gerçekleştirmesi teknik olarak kolaydır ve sağlık hizmetlerine veya klinik araştırma uygulamalarına kolayca uygulanabilir 10,11,12. Mevcut diğer motor değerlendirme yöntemleriyle karşılaştırıldığında, bebeklerin spontan motor aktivitesinin bu tür evde kaydedilmesi, değerlendirmenin ekolojik geçerliliğini artırır. Ayrıca, bebeklerin motor performansının nicelleştirilmiş, şeffaf ve tam otomatik bir analizini sağlar. En önemlisi, analizde kullanılan metrikler sezgisel ve açıklanabilirdir, bu da çevresel faktörler, bilişsel gelişim veya psikososyal değerlendirmeler gibi diğer klinik ve araştırma değerlendirmeleriyle kolayca karşılaştırılmalarını sağlar. Motor gelişimin bütünsel bir değerlendirmesi, geleneksel fiziksel büyüme ölçütleriyle iyi bir şekilde karşılaştırılan bir doğruluk sağlar12.
Protokoldeki kritik adımlar, giyilebilir giysinin dikkatli bir şekilde hazırlanmasını içerir. Bir kayda hazırlanırken, vücut hareketlerinin güvenilir bir kaydını elde etmek için kollardaki ve bacaklardaki sensör eklerinin sıkıca oturması gerektiğinden, giysi için doğru bedeni seçmek çok önemlidir. Ayrıca başarılı bir kayıt için sensörlerin protokolde belirtildiği gibi ceplere doğru yönde yerleştirilmesi esastır. Sensör bağlantıları, kayıt sırasında sensörlerin dönmesine izin vermez. Bununla birlikte, yanlış yönlendirilmiş sensör, daha sonra düzeltilmesi imkansız olmasa da zor olan verileri kaydeder. Bebek, kayıt sırasında serbestçe ve bağımsız hareket etmeye teşvik edilmelidir. Kayıt uzunluğu, verilen çalışma sorularına göre değişebilir. Çoklu spontan hareket dönemleri, her kayıt seansı için yeterli spontan hareketi biriktirmek için birleştirilir.
MAIJU giyilebilir çözümünün esnek ve pratik çalışması, araştırma laboratuvarları veya evler gibi hem denetimli hem de denetimsiz ortamlarda değişken bağlamlarda kullanılmasına olanak tanır. Klinik çalışmalarımızdan elde edilen son sonuçlar, evde yapılan tamamen denetimsiz kayıtların, tam veya kısmi gözetim altında yapılan kayıtlarla karşılaştırılabilir sonuçlar sağlayabileceğini göstermektedir12. Yine de, bir çocuğun spontan motor davranışı, çevre (örneğin, dışarıda ve içeride oynamak, alanın, mobilyaların ve oyuncakların düzeni), çocuğun uyanıklık düzeyi ve ebeveynlerin katılımı gibi çeşitli faktörlerden potansiyel olarak etkilenir. Kayıtlar evde denetimsiz ortamlarda yapıldığında, çocuğu kendiliğinden oynamaya, yani gerekli değilse çocuğu başka biri taşımadan veya tutmadan bağımsız olarak oynamaya veya hareket etmeye teşvik etmek ve kayıt yapan cep telefonunu Bluetooth aralığında (aynı odada)10 tutmak önemlidir. Kayıtlar sırasındaki mevcut sorun giderme durumlarımızın çoğu, Bluetooth bağlantısının kesilmesinden kaynaklanmaktadır. Sensör teknolojisindeki yakın gelecekteki gelişmeler, Bluetooth bağlantısını iyileştirecek ve daha büyük bir sensör belleğinin yakında piyasaya sürülmesi, hareket verilerini doğrudan sensör belleğinde depolayarak çevrimdışı kayda izin verecektir.
Bu tür giyilebilir bir çözümle hastane dışı kayıtlar kolayca ölçeklenebilir ve örneğin pandemi gibi durumlarda uzaktan izlemeyi etkinleştirerek bebeklerin güvenliğini artırabilir. Mevcut sınıflandırıcı algoritmalarımız, motilite tanımlama şemasında gösterilen verilen motor yetenekleri, duruşları ve hareketleri özel olarak tanımak için eğitilmiştir (Şekil 2A). Bu fenomenler, yaşamın ilk iki yılında bebek hareketinin özelliği olarak tanımlandı. Koşma veya zıplama gibi daha büyük çocuklarda görülen diğer hareket türleri veya duruşlar, değiştirilmiş hareket tanımlama şemaları ve bunları tanımlamak için eğitilecek ilgili algoritmalar gerektirecektir. Duruş-bağlam bağımlı analiz, bir bebeğin motor aktivitesinin, çalışmayı desteklemek için farklı duruşlarda ayrı ayrı analiz edildiği, örneğin bebek davranışının gelişimsel bağıntılarının 5,6,7,8,9,13 olduğu potansiyel olarak verimli bir yaklaşımdır. Alternatif olarak, bağlama bağlı bir hareket analizi, tek taraflı serebral palsi gelişimini tahmin ederken motor fonksiyondaki asimetrinin değerlendirilmesini de destekleyebilir 10,12,14,15. Ayrıca, MAIJU sistemi ile motor yeteneklerin değerlendirilmesi, farklı türlere ve bağlamlara yayılan çok modlu veriler sağlamak için göz izleme, görüntüleme veya video kaydı gibi diğer çalışma yöntemleriyle birleştirilebilir. Multimodal veriler, örneğin sosyal etkileşimin etkilerini veya terapötik müdahalenin etkinliğini değerlendirmede yararlı olabilir.
Yeni giyilebilir teknolojilerin bebeklerle hastane dışı izleme ortamlarında başarısı için belirli sınırlamaların, zorlukların ve etik kaygıların ele alınması gerekir. Analiz boru hatlarımız, Finlandiya’da tipik olarak gelişmekte olan bebekler kullanılarak eğitildi ve doğrulandı 10,11,12. Saf duruş ve hareketlerle ham analiz çıktıları evrensel olmalıdır. Bununla birlikte, gelişimsel yörüngeleri, farklı kültürler ve coğrafi konumlar için ayarlamalar gerektirebilir. Giyilebilir cihazlarla ilgili ebeveyn geri bildirimlerine göre, bebek dostu olmaları nedeniyle olumlu görülüyorlar16. Bununla birlikte, ebeveynler gizlilik, veri erişimi ve aile pratiklikleri (örneğin, birden fazla bakıcı, ziyaretçi ve değişen programlar) ile ilgili endişelerini dile getirebilir. Sensörlerin ve kayıt yapan telefonun pil ömrüne bağımlılık, yöntemin bir sınırlaması olarak düşünülebilir. Deneyimlerimize göre, pil modeli (CR2025), sürekli veri akışı kullanılırken tipik olarak tam gün (12-24 saat) dayanır. Özellikle, hem pil markasına hem de kayıt ortamında veri iletimini en üst düzeye çıkarmak için sürekli değişen kablosuz veri iletimi için gereken Bluetooth bağlantısının gücüne bağlıdır. Örneğin, bebek ile telefon arasındaki uzun bir mesafe veya aralarındaki bir duvar, Bluetooth bağlantısını önemli ölçüde daha yüksek pil tüketimine ayarlayacaktır. Özellikle, sürekli Bluetooth akışı kullanılıyorsa, çoğu mobil cihazın pilleri de yaklaşık aynı süre içinde boşalır. Pratikte, şu anda kullanılan Bluetooth bağlantısı üzerinden sürekli veri akışı, hem sensörlerin hem de mobil cihazların günlük şarj/pil değişimine ihtiyaç duyduğu anlamına gelir. Yakın gelecekte daha büyük bellek kapasitesine sahip sensörlerin piyasaya sürülmesi, sensör belleğinde veri depolamaya izin verecek ve bir haftadan fazla sürekli kaydı destekleyecektir. Bu, güç tüketen Bluetooth akışına olan ihtiyacı ortadan kaldırmanın yanı sıra, telefonu kayıt durumlarında kısıtlayıcı olarak algılanabilecek ve insan hatasına açık bir Bluetooth aralığında taşıyacaktır.
Genel olarak, erken nörogelişimin izlenmesi, doğal nörodavranışsal değişkenliğe duyarlı yöntemlere ihtiyaç duyar. Kaba motor gelişim, hem bireysel hem de kültürel düzeylerde düzen ve zamanlamadaki farklılıklardan oluşan karmaşık bir süreçtir4. Atipik motor gelişimin saptanması, çok çeşitli nörogelişimsel bozukluklar için risk altındaki bebeklerin tanınmasında etkilidir. Standartlaştırılmış nörogelişimsel değerlendirmelere sahip geleneksel test pilleri, hastaneler gibi kontrollü ortamlarda gerçekleştirilir ve en azından kısmen özneldir 7,8,9. Sensör teknolojisi ve sinyal analizindeki mevcut gelişmeler, hastane dışı ortamlarda uzun süreler boyunca bebeklerin spontan motor yeteneklerinin kaydedilmesini ve motor davranışın insan gözlemcilerle karşılaştırılabilir bir doğrulukta ölçülmesini sağlamıştır 10,11,12. Yeni giyilebilir teknoloji, bebeklerde hareketi ve terapötik müdahalenin etkinliğini ekolojik olarak geçerli ve objektif bir şekilde izlemek için otomatik ve ölçeklenebilir yöntemler sunar. Ayrıca, yeni nörogelişimsel indeks Baba Bebek Motor Skoru (BIMS), nörogelişimin bireysel takibi ile bebeklerin motor yetenek olgunluğunun tahmin edilmesini sağlar10,12. Bebek motor büyüme çizelgelerinin geliştirilmesi gibi gelecekteki bir dizi uygulamada kullanılabilir12. Giyilebilir hareket sensörleri, diğer spesifik motiliteler (örneğin, daha büyük çocuklar veya yetişkinler için) için otomatik sınıflandırıcıları farklı hareket tanımlama şemaları ve algoritmaları ile eğiterek, hareket bozuklukları veya bireyin gelişim aşamasından bağımsız olarak terapötik müdahalelerin etkilerinin izlenmesi gibi klinik uygulamalar için potansiyele sahiptir17. Ancak şu anda bu, klinik tanı veya tedavi hedeflerini bilgilendirmek için kullanılmaması gereken bir araştırma metodolojisi olarak görülmelidir.
Offenlegungen
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Bu çalışma Finlandiya Akademisi (314602, 335788, 335872, 332017, 343498), Finlandiya Pediatri Vakfı (Lastentautien tutkimussäätiö), Aivosäätiö, Sigrid Juselius Vakfı ve HUS Çocuk Hastanesi/HUS tanı merkezi araştırma fonları tarafından desteklenmiştir.
Materials
| iOS device (version 16.5 or higher) | Apple | n/a | |
| MAIJU jumpsuit | Planno Ltd | n/a | customized for purpose |
| Maijulogger (mobile application) and sensor firmware | BABA Center (www.babacenter.fi), Kaasa solutions GmbH | n/a | constructed by Kaasa Solutions, distributed by Baba Center |
| Movesense movement sensor | Movesense (www.movesense.com) | n/a |
Referenzen
- Adolph, K. E., Hoch, J. E. Motor development: Embodied, embedded, enculturated, and enabling. Annual Review of Psychology. 70, 141-164 (2022).
- Masten, A. S., Cicchetti, D. Developmental cascades [Editorial]. Development and Psychopathology. 22 (3), 491-495 (2010).
- Piek, J. P., Dawson, L., Smith, L. M., Gasson, N. The role of early fine and gross motor development on later motor and cognitive ability. Human Movement Science. 27 (5), 668-681 (2007).
- Adolph, K. E., Franchak, J. The development of motor behavior. WIREs Cognitive Science. 8, e1430 (2017).
- Adolph, K. E., Hoch, J. E., Cole, W. G. Development (of Walking): 15 Suggestions. Trends in Cognitive Science. 22 (8), 699-711 (2019).
- Wijnhoven, T. M. A., et al. Assessment of gross motor development in the WHO multicentre growth reference study. Food and Nutrition Bulletin. 25, (2004).
- Uusitalo, K., et al. Hammersmith infant neurological examination and long-term cognitive outcome in children born very preterm. Developmental Medicine and Child Neurology. 63, 947-953 (2021).
- Romeo, D. M., et al. Hammersmith infant neurological examination for infants born preterm: predicting outcomes other than cerebral palsy. Developmental Medicine & Child Neurology. 63, 939-946 (2021).
- De Kegel, A., et al. New reference values must be established for the Alberta Infant Motor Scales for accurate identification of infants at risk for motor developmental delay in Flanders. Child: Care, Health and Development. 39 (2), 260-267 (2013).
- Airaksinen, M., et al. Intelligent wearable allows out-of-the-lab tracking of developing motor abilities in infants. Communications Medicine. 2, 69 (2022).
- Airaksinen, M., et al. Automatic posture and movement tracking of infants with wearable movement sensors. Scientific Reports. 10, 169 (2020).
- Airaksinen, M., et al. Charting infants’ motor development at home using a wearable system: validation and comparison to physical growth charts. eBioMedicine. 92, 104591 (2023).
- Hewitt, L., Kerr, E., Stanley, R. M., Okely, A. D. Tummy time and infant health outcomes: a systematic review. Pediatrics. 145, e20192168 (2020).
- Pascal, A., et al. Motor outcome after perinatal stroke and early prediction of unilateral spastic cerebral palsy. European Journal of Paediatric Neurology. 29, 54-61 (2020).
- Tabard-Fougère, A., et al. Are clinical impairments related to kinematic gait variability in children and young adults with cerebral palsy. Frontiers in Human Neuroscience. 16, 816088 (2022).
- Fish, L. A., Jones, E. J. H. A survey on the attitudes of parents with young children on in-home monitoring technologies and study designs for infant research. PLOS One. 16, e0245793 (2021).
- Porciuncula, F., et al. Wearable movement sensors for rehabilitation: a focused review of technological and clinical advances. Physical Medicine & Rehabilitation. 10 (9), S220-S232 (2018).
