Summary
मांसपेशी कार्यों का एक उद्देश्य उपाय विशेष रूप से बच्चों में चुनौतीपूर्ण है । एक व्यावसायिक रूप से उपलब्ध डिजिटल 3-डी सेंसर के आधार पर, एक बच्चे के अनुकूल गेमिंग परीक्षण नैदानिक परीक्षणों के लिए ऊपरी अंग समारोह का आकलन करने के लिए विकसित किया गया था ।
Abstract
प्रगतिशील और अपरिवर्तनीय मांसपेशी शोष रीढ़ की हड्डी में मांसपेशियों शोष (SMA) और अन्य समान मांसपेशी विकार रोगों की विशेषता है । मांसपेशियों के कार्यों का उद्देश्य आकलन एक आवश्यक और महत्वपूर्ण है, हालांकि चुनौतीपूर्ण, सफल नैदानिक परीक्षणों के लिए शर्त । वर्तमान नैदानिक दर्ज़ा तराजू कुछ पूर्वनिर्धारित मोटे-दानेदार व्यक्तिगत मदों के लिए आंदोलन विषमता को नियंत्रित । Kinect 3-डी सेंसर एक कम लागत और पोर्टेबल गति संवेदन प्रौद्योगिकी कई चिकित्सा और अनुसंधान क्षेत्रों में लोगों के आंदोलन को पकड़ने और ट्रैक करने के लिए इस्तेमाल के रूप में उभरा है । इस 3-डी सेंसर का उपयोग करके एक उपंयास दृष्टिकोण विकसित किया गया था और एक खेल की तरह परीक्षण के लिए SMA के साथ रोगियों के ऊपरी अंग समारोह को मापने के लिए तैयार किया गया था । प्रोटोटाइप परीक्षण संयुक्त आंदोलन की क्षमता लक्षित । जबकि एक आभासी दृश्य में बैठे, रोगी का विस्तार करने के लिए निर्देश दिया गया था, फ्लेक्स, और पूरी बांह उठा क्रम में पहुंचने के लिए और कुछ वस्तुओं जगह है । ऊपरी अंग आंदोलन के दोनों गाढ़ापन और spatiotemporal विशेषताओं को निकाला और विश्लेषण किया गया, उदा, कोहनी एक्सटेंशन और फ्लेक्स कोण, हाथ वेग, और त्वरण । पहला अध्ययन 18 ambulant SMA रोगियों और 19 आयु-और लिंग मिलान स्वस्थ नियंत्रण के एक छोटे पलटन शामिल थे । आर्म मूवमेंट का एक व्यापक विश्लेषण हासिल किया गया; हालांकि, समूहों के बीच कोई महत्वपूर्ण अंतर रोगी की क्षमता और परीक्षण कठिनाई के बेमेल के कारण पाया गया । इस अनुभव के आधार पर, वृद्धि की कठिनाइयों के साथ पहले खेल का एक संशोधित संस्करण से मिलकर परीक्षण का एक दूसरा संस्करण और मांसपेशियों धीरज लक्ष्यीकरण एक दूसरा खेल डिजाइन और कार्यांवित किया गया । अभी तक किसी भी रोगी समूह में नए टेस्ट का आयोजन नहीं किया गया है । हमारे काम 3-डी सेंसर की क्षमता इस तरह की मांसपेशी समारोह का आकलन करने में प्रदर्शन किया है और नैदानिक दर्ज़ा तराजू पूरक करने के लिए एक उद्देश्य दृष्टिकोण का सुझाव दिया ।
Introduction
मांसपेशी समारोह के व्यापक आकलन कई neuromuscular रोगों में एक महत्वपूर्ण मूल्यांकन और सफल नैदानिक परीक्षणों के लिए एक महत्वपूर्ण शर्त है । नैदानिक रेटिंग तराजू एक मानकीकृत मूल्यांकन उपकरण के रूप में और एक अच्छी तरह से स्थापित परिणाम माप1के रूप में तेजी से उपयोग किया जाता है । हालांकि, वे चिकित्सकों के व्यक्तिपरक निर्णय पर भारी निर्भर करते है और यह अंतर-ॅातृ असंगतता2 या जेनरेट की गई संख्या के लिए अग्रणी रूपांतरों में परिणाम दे सकता है जो सटीक माप1के लिए मानदंड को पूरा नहीं करते हैं । इसके अलावा, कई neuromuscular रोगों मुख्यतः बच्चों को प्रभावित और इन दर्ज़ा तराजू के सबसे लंबा और उबाऊ हैं, जो अतिरिक्त चुनौतियों थोपना । एक neuromuscular रोग का एक उदाहरण रीढ़ की हड्डी में पेशी शोष (SMA) है, जो एक घातक neuromuscular रोग प्रगतिशील मांसपेशियों की कमजोरी की विशेषता है3. नैदानिक phenotypes पर निर्भर करता है, कुछ रोगियों व्हीलचेयर (प्रकार 2) के साथ रहते हैं, और कुछ खड़े हो सकते है और बेबस चल (प्रकार 3)4। वहाँ एक और अधिक संवेदनशील और उद्देश्य मूल्यांकन उपकरण के लिए संयुक्त आंदोलन रेंज, मांसपेशियों की ताकत, मांसपेशियों की थकान और इतने पर के संदर्भ में मांसपेशियों समारोह को मापने के लिए एक बढ़ती मांग है, ताकि रोग प्रगति और दवा प्रभावकारिता को ट्रैक करने के लिए.
गति संवेदन प्रौद्योगिकी के मामले में तेजी से प्रगति ने तुलनात्मक रूप से कम लागत पर आंदोलन विशेषताओं का विश्लेषण करना संभव बना दिया है, जिसके बीच में 3-डी सेंसर (Kinect) के मूल्य पर कब्जा करने में एक मार्कर मुक्त रास्ते में पूरे शरीर आंदोलन व्यापक रूप से जांच की गई है । एकीकृत अवरक्त संवेदक और कार्यान्वित मशीन सीखने एल्गोरिदम का उपयोग करके, ट्रैक किए गए व्यक्तियों के शरीर स्थानों शरीर के जोड़ों या सिर, गर्दन सहित अंक नामक 20 संरचनात्मक स्थलों के 3 आयामी पदों के माध्यम से आस्थगित कर रहे हैं, हाथ, कलाई, कोहनी, कंधे, रीढ़, कूल्हों, घुटनों, टखनों, और पैर5। लौकिक संकल्प 30 हर्ट्ज के लिए है, जो इस तरह के झटके के रूप में कुछ रोग मोटर लक्षणों के अलावा सबसे शारीरिक आंदोलन के लिए पर्याप्त है । 3-डी सेंसर की स्थानिक सटीकता बड़े पैमाने पर जमीन सत्य के साथ मान्य किया गया है6 या सोने के मानक, जो एक मार्कर-आधारित 3-आयामी गति विश्लेषण प्रणाली है7,8,9,10 ,11,12. अच्छी समवर्ती वैधता और reproducibility विभिन्न परीक्षणों से पता चला है, विशेष रूप से ललाट दृश्य12 से और सकल आंदोलनों के लिए7. आदेश में SMA के साथ बच्चों के लिए ऊपरी अंग समारोह का आकलन करने के लिए, हम डिजाइन और संयुक्त आंदोलन की क्षमता को मापने के लिए एक 3-डी संवेदक के आधार पर एक खेल की तरह परीक्षण लागू किया गया ।
Protocol
परीक्षण एक अवलोकन, बेसल (UKBB) के विश्वविद्यालय के बच्चों के अस्पताल में अनुदैर्ध्य अध्ययन में प्रदर्शन किया गया था दोनों वयस्कों और बच्चों के साथ । अधिक जनसांख्यिकी और अध्ययन के बारे में नैदानिक जानकारी पिछले प्रकाशन13,14में पाया जा सकता है । सभी प्रक्रियाओं को स्थानीय नैतिकता समिति Ethikkomission UKBB द्वारा अनुमोदित किया गया है और हेलसिंकी की घोषणा में व्यक्त सिद्धांतों के अनुसार आयोजित की । अंतर्राष्ट्रीय कॉंफ्रेंस ऑन Harmonisation (इच) और स्थानीय विनियमों के अनुसार अध्ययन प्रोटोकॉल के साथ लिखित सहमति और अनुपालन को कानूनी रूप से कम आयु के बच्चों के लिए सभी विषयों या कानूनी रूप से प्राधिकृत प्रतिनिधियों द्वारा प्रदान किया गया था । सहमति.
नोट: एक प्रोटोटाइप खेल "अलमारी" आंदोलन के ' जोड़ों रेंज को मापने के उद्देश्य से डिजाइन और कार्यांवित किया गया था । इसके बाद एक निष्पादन योग्य अनुप्रयोग के रूप में निर्यात किया गया जो किसी भी Windows 8 या उच्चतर ऑपरेटिंग सिस्टम पर चला सकता है, जब तक कि आवश्यक 3-डी सेंसर ड्राइवर भी स्थापित हों. प्रोटोटाइप Kinect सेंसर v1 या दूसरे संस्करण पर आधारित खेल (चर्चा देखें) Kinect सेंसर v2 पर आधारित अनुरोध पर प्रदान किया जा सकता है (पूरक कोडिंग फ़ाइलें देखें) ।
1. परीक्षण के लिए सेटअप और तैयारी
- 3-डी सेंसर (उदा, Kinect) ड्राइवर्स और कंप्यूटर पर डिज़ाइन किया गया अनुप्रयोग स्थापित करें ।
- कंप्यूटर को एक उपयुक्त सतह पर रखें, जैसे कोई तालिका, ०.५-1 मीटर की ऊंचाई के साथ ।
- 3-डी डिवाइस को कंप्यूटर के मध्य में संरेखित समान सरफ़ेस पर भी रखें, ताकि 3-डी कैमरे की ऊंचाई जमीन से ऊपर ०.५-1 मीटर के बारे में तालिका द्वारा तय की जाए । सही ढंग से विषय पर कब्जा करने के लिए आवश्यक के रूप में 3-डी सेंसर के उन्नयन कोण समायोजित करें (नीचे 2.4.2 देखें).
- सभी केबल ठीक से कनेक्ट, 3-डी एडाप्टर कंप्यूटर और बिजली की आपूर्ति करने के लिए बिजली केबल सहित.
- एक ऊंचाई-कंप्यूटर के साथ मेज के सामने समायोज्य कुर्सी और 3-डी सेंसर के बारे में 2 मीटर की दूरी पर रखें ।
2. परीक्षण का आयोजन
- कंप्यूटर को प्रारंभ करें और ध्वनि पर एक इष्टतम वॉल्यूम चालू करें । यदि स्वत: डेटा संचरण वांछित है, सुनिश्चित करें कि इंटरनेट से जुड़ा है ।
- विषय को कुर्सी पर बैठने के निर्देश दिए ।
- कंप्यूटर पर अनुप्रयोग प्रारंभ करें और प्रथम पृष्ठ पर विषय ID दर्ज करें ।
- "अलमारी" खेल से पता चलता है जो दूसरे पृष्ठ में प्रवेश करने के लिए पहले पृष्ठ पर "प्रारंभ" बटन पर क्लिक करें:
- स्क्रीन पर कंकाल का आंकड़ा (केवल ऊपरी शरीर), जो एक बड़ी अलमारी के सामने विषय के शरीर का प्रतिनिधित्व करता है पर ध्यान दें । जब आंकड़ा नहीं देखा है, इस विषय को निर्देश लहर और कदम आगे और पीछे की ओर अगर वह एक व्हीलचेयर में है या जब तक खड़े 3 डी सेंसर व्यक्ति कब्जा ।
- स्क्रीन पर निर्देश पढ़ें और दूरी, ऊंचाई, और कुर्सी की पार्श्व स्थिति को समायोजित और तदनुसार जब तक सभी निर्देश हरे फ़ॉंट में है विषय ।
नोट: दूरी, ऊंचाई, और कुर्सी के पार्श्व स्थिति विषय खुद या एक सहायक है जो मैदान से बाहर बाद में कदम चाहिए द्वारा समायोजित किया जा सकता है । यदि इष्टतम ऊंचाई प्राप्त नहीं किया जा सकता है, मैंयुअल रूप से 3-डी कैमरे के उंनयन कोण समायोजित करें । इष्टतम स्थिति डिवाइस से 2 मीटर दूर है, स्क्रीन के बीच में प्रदर्शित विषय की गर्दन के साथ. - डेटा रिकॉर्डिंग के बिना प्रशिक्षण सत्र प्रारंभ करने के लिए ट्रेन बटन दबाएं ।
नोट: यदि विषय पहले से ही खेल से परिचित है और जानता है कि क्या करना है, तो प्रारंभ बटन को सीधे दबाएं और प्रशिक्षण छोड़ें । - चलो विषय स्क्रीन पर निर्देशों का पालन करें और निंनलिखित आंदोलनों प्रदर्शन:
- विस्तारित अनुरोध हाथ (दाएं या बाएं) चंचल आभासी वस्तु तक पहुंचने के लिए जब तक वस्तु आभासी हाथ में है ।
- फ्लेक्स एक ही हाथ और शारीरिक रूप से शरीर पर संकेत बिंदुओं को छूने के क्रम में वस्तु जगह है ।
- सभी 20 वस्तुओं तक पहुंच और रखा है जब तक एआरएम विस्तार और ठोके आंदोलनों जारी है ।
नोट: प्रत्येक दौर में 10 वस्तुओं के साथ दो दौर हैं । एक दौर के भीतर दाईं ओर 5 वस्तुओं है कि दाहिने हाथ की आवश्यकता पर 5 वस्तुओं के बाद बाईं ओर है जिसके लिए बाएं हाथ से पूछा जाता है । इससे प्रशिक्षण सत्र का समापन हो गया ।
- चरण 2.4.3 में के रूप में शुरू से ही कार्य फिर से करने के लिए "प्रारंभ" बटन दबाएँ, लेकिन इस बार एक एन्क्रिप्टेड फ़ाइल में 9 ऊपरी शरीर अंक के स्थानों रिकॉर्डिंग. खेल स्वचालित रूप से या तो सभी 20 वस्तुओं रखकर या जब पूर्व निर्धारित समय (4 मिनट) से बाहर चलाता है खत्म ।
नोट: यह भी किसी भी समय इस मामले में विषय भी कमजोर है या किसी भी अंय स्थितियों होने पर खेल छोड़ने के लिए संभव है ।
- पिछले पृष्ठ पर स्वचालित रूप से जो एक मकड़ी "अलमारी" खेल से ' जोड़ों पर्वतमाला का संकेत साजिश से पता चलता है में दर्ज करें ।
- अंत बटन दबाकर खेल से बाहर निकलें या दोहरा एं बटन दबाकर परीक्षण को दोहराएं ।
3. परीक्षण-डेटा हैंडलिंग के बाद
- रिकॉर्ड और एन्क्रिप्टेड डेटा और हार्ड डिस्क पर लॉग इन फ़ाइलों को बचाने के लिए, और वैकल्पिक रूप से एक डेटा विश्लेषक के लिए इंटरनेट के माध्यम से हस्तांतरण. पिछले प्रकाशन13में डेटा हैंडलिंग और विश्लेषण का विस्तृत विवरण प्रदान किया गया है ।
- लॉग फ़ाइल की जांच करके और 3-डी रिकॉर्ड्स के साथ नैदानिक रिपोर्ट की तुलना करके डेटा की पूर्णता और वैधता की पुष्टि करें ।
- गणना और संख्यात्मक सुविधाओं के रूप में 27 आंदोलन विशेषताओं को निकालने, संयुक्त कोण, वेग और त्वरण, हाथ पथ लंबाई, शरीर क्षतिपूर्ति आंदोलन, पहुँच योग्य स्थान, और इतने पर जैसे ।
- गणना, भूखंड और सुविधाओं का चयन करने के लिए समझने के लिए और 3 डी संवेदक डेटा की व्याख्या के रूप में के रूप में अच्छी तरह से निंनलिखित सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए ।
- प्रदर्शन पीसीए (प्रमुख घटक विश्लेषण), ANOVA (विचरण का विश्लेषण), सहसंबंध विश्लेषण और सांख्यिकीय विश्लेषण के रूप में रैखिक मिश्रित प्रभाव मॉडल ।
Representative Results
ऊपर प्रस्तुत प्रक्रिया का उपयोग करना, विभिंन आंदोलन सुविधाओं की साजिश रची है और विश्लेषण दृष्टिकोण के लिए आंदोलनों की एक व्यापक समझ हासिल करने के लिए तलाश कर रहे हैं ।
चित्रा 1में, 9 ऊपरी शरीर अंक से निशान एक 2-डायमेंशनल प्रक्षेपण का प्रतिनिधित्व करता है जो एक्स और वाई अक्षों के लिए प्रतिबंधित प्लॉट किए गए हैं (एक्स विषय की क्षैतिज स्थिति का प्रतिनिधित्व करता है, Y ऊर्ध्वाधर स्थिति का प्रतिनिधित्व करता है, जबकि जेड 3 से दूरी है डी सेंसर). चित्रा 1 से पता चलता है क्या 3 डी सेंसर वास्तव में उपाय, शरीर अंक के स्थानिक स्थानों । एक SMA रोगी और 4 यात्राओं पर एक स्वस्थ नियंत्रण juxtaposing करके, यह है कि रोगी और नियंत्रण दोनों स्पष्ट रूप से पहचानने पथ के साथ कार्यों को पूरा दिखाया है । वहां कुछ विषय निर्भर विशेषताएं है कि सभी यात्राओं पर लगातार रुके थे, जैसे, रोगी के हाथों की गति । इसकी तुलना में, नियंत्रण विषय समय के साथ अपेक्षाकृत कम ट्रंक आंदोलन था, जो लाल, पीले, और गुलाबी लाइनों (सिर, गर्दन, और धड़ अंक, क्रमशः) की छोटी भीड़ द्वारा संकेत दिया है । दोनों विषयों में से किसी को न तो कोई सममित आंदोलन की सुविधा दिखाई दी ।
चित्रा 2 कुछ प्रतिनिधि शरीर अंक के समय श्रृंखला स्थानों से निकाले गए सुविधाओं से पता चलता है. चित्रा 1की तुलना में, चित्रा 2 क्या संभावित जानकारी और निकाला जा सकता है रॉ 3 डी संवेदक डेटा से visualized क्रम में अंतर्निहित आंदोलन विशेषताओं को समझने के लिए एक विचार देता है । चित्र 2 एक एक खंड हाथ ट्रेस साजिश कोहनी विस्तार और एक ही विषय से दो दौर के ठोके चरणों का संकेत है । पथ खुद को दो दौर के बीच काफी अच्छी तरह से मिलता है । तीन निचली वस्तुओं के लिए, दोनों हाथों को पार करने के लिए करते हैं, लेकिन इस मामले में ऊपरी दो वस्तुओं के लिए नहीं है । चित्र 2 ख कथानक हाथ वेग के हिस्टोग्राम (जबकि हाथ बढ़ रहा है; बाकी राज्य बाहर रखा गया है) । इस विषय के लिए बाएं और दाएं हाथ में कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं है । चित्र 2 सी सिर, गर्दन, और धड़ अंक, जो वस्तु की स्थिति प्रति ट्रंक क्षतिपूर्ति आंदोलन का एक प्रकार के रूप में माना जा सकता है की कुल पथ लंबाई से पता चलता है । वस्तुओं के लिए 3 और 8, जो उच्च कोने में रखा जाता है, ट्रंक आंदोलन अंय पदों की तुलना में अपेक्षाकृत अधिक है । इसके अलावा, सिर अन्य दो बिंदुओं की तुलना में अधिक स्पष्ट रूप से स्थानांतरित हो गया है । आंकड़े 2d, 2e, और 2f कुछ सुविधाओं के लिए सभी 4 यात्राओं से समग्र वितरण दिखा boxplots हैं । सभी 4 यात्राओं के साथ केवल पहले सात रोगियों स्पष्टता के लिए दिखाए जाते हैं । चित्र 2 d कुल हाथ पथ लंबाई व्यक्तिगत एआरएम लंबाई द्वारा विभाजित से पता चलता है क्रम में अंतर विषय हाथ लंबाई अंतर के लिए क्षतिपूर्ति करने के लिए संवेदक द्वारा मापा । आंदोलनों के दौरान तक पहुंचने के लिए और वस्तुओं जगह, हाथ पथ लंबाई के आसपास है दो बार एक वस्तु के लिए हाथ की लंबाई; इसलिए, 20 ऑब्जेक्ट्स के लिए कुल पथ लंबाई के आसपास है ४० बार बांह लंबाई । स्पष्ट अंतर विषय मतभेद, उदाहरण के लिए, रोगियों के बीच ट्रंक मुआवजा आंदोलन में 2 और 3 (चित्रा 2ई) या रोगियों के बीच औसत हाथ वेग में मनाया जाता है 1 और 3 (चित्रा 2एफ) ।
पूर्ण नैदानिक संबंधित विश्लेषण और परिणाम हमारे पहले प्रकाशन13में पाया जा सकता है ।
चित्र 1 : परीक्षण के दौरान 9 अपर निकाय बिंदुओं के प्रतिनिधि ट्रेस भूखंड । शीर्ष 4 भूखंडों एक SMA रोगी से कर रहे हैं और नीचे 4 भूखंडों एक स्वस्थ नियंत्रण से हैं. यह आंकड़ा हमारे पिछले प्रकाशन13से संशोधित किया गया है । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।
चित्र 2 : प्रतिनिधि सारांश विश्लेषण परिणाम: (क), (ख), (ग) एक एकल विषय से हैं और (घ), (ङ), (च) पूर्ण ४ यात्राओं के साथ प्रथम ७ SMA रोगियों से सारांश हैं. में (घ), (ङ), और (च), नीचे और बॉक्स के शीर्ष पहले और तीसरे quartiles हैं, और बॉक्स के अंदर क्षैतिज रेखा औसत है । मूंछ की लंबाई (बॉक्स से ऊर्ध्वाधर लाइनों का विस्तार) कम चतुर्थक के १.५ interquartile पर्वतमाला (IQR) के भीतर सबसे कम बिंदु के रूप में परिभाषित कर रहे हैं, और ऊपरी चतुर्थक के १.५ IQR के भीतर उच्चतम बिंदु । हीरे मूंछों के बाहर outliers का प्रतिनिधित्व करते हैं । (a) सेगमेंटेड हैंड्स स्ट्रेस प्लाट । जब हाथ ऑब्जेक्ट्स को शरीर पर स्थान पर डैश्ड रेखाएं कोहनी का प्रतिनिधित्व करता है, जबकि हाथों ऑब्जेक्ट्स के लिए बाहर तक पहुँचने जब ठोस पंक्तियाँ कोहनी एक्सटेंशन चरण का प्रतिनिधित्व करते हैं । प्रत्येक रंग दो दौर से एक ही स्थिति में वस्तुओं का प्रतिनिधित्व करता है । (ख) विस्तार और ठोके आंदोलनों के दौरान हाथ के वेग का हिस्टोग्राम । (ग) प्रत्येक व्यक्ति वस्तु के लिए कुल मुआवजा आंदोलन लंबाई सिर, गर्दन, और धड़ अंक से । (घ) दाएं और बाएं हाथों के लिए कुल हाथ पथ लंबाई का Boxplot क्रमशः 4 यात्राओं पर । y अक्ष व्यक्ति भुजा लंबाई द्वारा विभाजित कुल हाथ पथ लंबाई दिखाता है । (ङ) सिर, गर्दन सहित कुल ट्रंक मुआवजा आंदोलन के Boxplot, और दाएं और बाएं ओर आंदोलन से आंदोलन के लिए धड़ अंक क्रमशः 4 यात्राओं पर । (च) क्रमशः 4 यात्राओं पर दाएं और बाएं हाथों के लिए आंदोलन के दौरान माध्य हाथ वेग के Boxplot । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।
Discussion
प्रस्तावित Kinect आधारित मूल्यांकन पारंपरिक नैदानिक दर्ज़ा तराजू या परिष्कृत मार्कर आधारित वीडियो के संबंध में एक बच्चे के अनुकूल, कम लागत, और पोर्टेबल समाधान प्रदान करते हुए एक उद्देश्य और व्यापक आंदोलन विश्लेषण प्रदान की सिस्टम. एक गेमिंग परीक्षण के साथ कि कम 5 मिनट तक चली, एकाधिक शरीर अंक गहन एक ही समय में जांच की थी, और कई spatiotemporal और गाढ़ापन विशेषताओं वेग सहित उच्च सटीकता के साथ विश्लेषण किया गया, संयुक्त कोण, और इतने पर । पूरे सेट अप और प्रशिक्षण के प्रयासों को भी रेटिंग तराजू या वीडियो प्रणालियों की तुलना में बहुत कम मांग कर रहे थे ।
इस दृष्टिकोण में सबसे महत्वपूर्ण कदम परीक्षण डिजाइन किया गया था । अंतर्निहित आंदोलन के लक्षणों पर कब्जा करने के लिए, डिजाइन कार्य इसी क्षमता स्पेक्ट्रम कवर और फर्श या छत प्रभाव से बचने चाहिए । इस विशिष्ट संकेत के उदाहरण में, SMA की सामान्य शारीरिक लक्षण मांसपेशियों में कमजोरी, सीमित संयुक्त रेंज, मांसपेशियों में जकड़न, थकान, और इतने पर शामिल हैं । प्रस्तावित परीक्षण इन सीमित संयुक्त रेंज है, जो SMA प्रकार 2 रोगियों के लिए विशिष्ट था शामिल लक्षणों के लिए उपयुक्त है । दुर्भाग्य से, प्रोटोटाइप केवल SMA प्रकार 3 रोगियों भर्ती कि एक योजना बनाई अध्ययन में एक पहले प्रयास के रूप में ही परीक्षण किया गया था । के बाद से उन रोगियों की क्षमता क्या वर्तमान परीक्षण (छत प्रभाव) माप सकता से ऊपर थे, वांछित परिणाम प्राप्त नहीं किया जा सकता है । इस ambulant रोगी समूह के लिए, मांसपेशियों में थकान और शरीर हस्तांतरण एक बेहतर उपाय होगा ।
इस अनुभव के आधार पर, "अलमारी" खेल और एक अतिरिक्त "नाव-रोइंग" खेल का एक संशोधित संस्करण से मिलकर परीक्षण के एक दूसरे संस्करण डिजाइन किए गए थे । "अलमारी" खेल के संशोधित संस्करण तीन कठिनाई का स्तर है । पहले स्तर में, वस्तुओं शरीर के पास रखा इतना है कि इस विषय को पूरी तरह से हाथ है, जो कमजोर रोगी समूह है, जो केवल व्हीलचेयर में बैठ सकते है और पूरी तरह से समर्थन के बिना अपनी बाहों का विस्तार नहीं कर सकता लक्ष्य का विस्तार करने की जरूरत नहीं है । दूसरे स्तर में, वस्तुओं पूरे हाथ की लंबाई की दूरी पर रखा जाता है, जो रोगी समूह जो उठा और किसी भी समर्थन के बिना हथियारों का विस्तार कर सकते है लक्ष्य । सबसे कठिन स्तर में, वस्तुओं थोड़ा हाथ सीमा से बाहर रखा जाता है; इसलिए, विषय के लिए एक विस्तार के रूप में ऊपरी ट्रंक कदम की जरूरत है । तीसरे स्तर ambulant रोगी समूह जहां अक्षीय और समीपस्थ आंदोलन भी मापा जाता है लक्ष्य । खेल के पोजिशनिंग चरण के दौरान, विषय की बांह की लंबाई स्वचालित रूप से मापा जाता है और फिर निम्नलिखित खेल में वस्तुओं के स्थानों की गणना करने के लिए इस्तेमाल किया; इसलिए, कठिनाई का स्तर स्वचालित रूप से व्यक्ति की क्षमता के लिए समायोजित कर रहे हैं । जब प्रत्येक व्यक्ति की क्षमता सीमा तक पहुंच गया है और वस्तुओं तक पहुंचा नहीं जा सकता है या रखा, स्तर या तो स्वचालित रूप से एक निश्चित समय के बाद या मैंयुअल रूप से ऑपरेटर द्वारा स्क्रीन पर "छोड़ें" बटन दबाकर छोड़ दिया जाएगा । "नाव-रोइंग" खेल मांसपेशियों धीरज लक्ष्य और यह 1 मिनट के लिए संभव के रूप में तेजी के रूप में एक हाथ रोलिंग आंदोलन दोहराने के लिए विषय की आवश्यकता है । एक भविष्य के अध्ययन में, दूसरे संस्करण SMA प्रकार 2 से रोगी स्पेक्ट्रम को कवर करने के लिए इरादा है 3, के बाद से कार्य पूर्ण बांह समारोह और सीमित अक्षीय आंदोलन के साथ रोगियों के लिए सीमित हाथ आंदोलन की क्षमता के साथ रोगियों की क्षमता को मापने ।
परीक्षण डिजाइन के दूसरी ओर फर्श प्रभाव के विचार है । सीमित स्थानिक और लौकिक संकल्प के कारण, 3-डी सेंसर केवल चलने, हाथ लहराते, और इतने पर जैसे सही सकल आंदोलनों पर कब्जा करने में सक्षम है । ठीक आंदोलन का पता लगाने के लिए, चित्रा दोहन या हाथ मोड़ सहित, मोबाइल फोन या कलाई पहनने योग्य के रूप में अधिक संवेदनशील डिजिटल उपकरणों की आवश्यकता है । के रूप में चर्चा की, इस तरह के एक आवेदन की सफलता के लिए कुंजी अंतर्निहित रोग लक्षण, उपकरण क्षमताओं और डिजाइन कार्य के बीच सही मैच का निर्माण करने के लिए है ।
परीक्षण डिजाइन के दौरान कुछ अंय विचार आयु समूह, सीखने के प्रभाव, भाषाओं, और इतने पर शामिल हैं । चूंकि SMA मुख्य रूप से बच्चों को प्रभावित करता है, परीक्षण एक आकर्षक gamification विशेषता को बनाए रखते हुए यथासंभव सरल और स्पष्ट होना चाहिए । हमारे डिजाइन में कार्टून के आंकड़े और हाथ से तैयार की गई वस्तुओं का इस्तेमाल किया गया । इस कार्य में स्व-ड्रेसिंग व्यवहार की नकल की जाती है जो आमतौर पर दो या तीन वर्ष की आयु के बाद बच्चों द्वारा अधिग्रहीत की जाती है । आंदोलनों सरल ऐसे रखा गया है कि विषयों को समझते है और एक छोटी प्रशिक्षण चरण और सीखने के प्रभाव के बाद परीक्षण कर सकता है, जो मापा और हमारे पिछले प्रकाशन में चर्चा की थी बचा लिया गया13।
परीक्षण प्रोटोकॉल और डेटा विश्लेषण प्रदर्शन करते समय, कुछ समस्याएँ अन्य 3-डी सेंसर अनुप्रयोगों के लिए इसी तरह उत्पन्न हो सकता है । इन मुद्दों धूप हस्तक्षेप, विशेष कपड़े, दृश्य के क्षेत्र में एक से अधिक विषय, और अनियमित नमूना समय शामिल हैं । हमें एक ऐसा मामला मिला, जहां काले कपड़ों में एक विषय का पता नहीं चल पाया था 3-डी सेंसर से सनी के कमरे में जब भी विषय नहीं था तो सीधे धूप में निकल गया । जब एक से अधिक विषय प्रकट होता है और देखने के क्षेत्र से गायब हो जाता है, पता लगाया कंकाल के लिए आईडी नंबर के काम कूद सकता है, जो विश्लेषण बोझ । हालांकि 3-डी सेंसर सिद्धांत में 30 हर्ट्ज की आवृत्ति पर संकेत outputs, वास्तविक उत्पादन १०० ms के लिए अंतराल हो सकता है. इसलिए, यह ट्रैक और टाइमस्टैम्प का निर्यात करने के लिए महत्वपूर्ण है.
हमारा पहला परीक्षण 3-डी सेंसर, जो वर्तमान में एक दूसरे संस्करण द्वारा प्रतिस्थापित किया गया है के पहले संस्करण पर प्रदर्शन किया गया था, और हमारे संशोधित संस्करण इस दूसरे संस्करण के आधार पर लागू है । संस्करणों के बीच, अंतर्निहित ड्राइवर्स भिंन हैं, और अनुप्रयोग इंटरफ़ेस (API) भी बदल गया है । अनुप्रयोग माइग्रेट करते समय कोई अंय महत्वपूर्ण अंतर नहीं हैं । चूंकि दोनों आवेदन संस्करण लेखकों द्वारा अनुरोध पर स्वतंत्र रूप से प्रदान की जा सकती है और सेंसर ड्राइवरों Kinect वेबसाइट से डाउनलोड किया जा सकता है, यह उपयोगकर्ता के लिए कोई चिंता नहीं है ।
3-डी सेंसर का उपयोग कर, हम एक अभिनव, मात्रात्मक, और उद्देश्य ऊपरी उग्रवाद समारोह मूल्यांकन उपकरण बच्चों के अनुकूल खेल की तरह प्रौद्योगिकी को शामिल विकसित किया है । व्यवहार्यता का पता लगाया और विश्लेषण किया गया था । हमारा काम आंदोलन के आकलन के लिए एक वैकल्पिक और पूरक दृष्टिकोण के रूप में 3 डी सेंसर की क्षमता शक्ति का प्रदर्शन किया ।
Disclosures
लेखकों Xing चेन, Detlef वुल्फ, जूलियन Siebourg-Polster, क्रिश्चियन चैक, उमर ख्वाजा और मार्टिन Strahm एफ Hoffmann-ला Roche, जो इस लेख में अनुसंधान के सभी वित्त पोषित के कर्मचारी हैं ।
Acknowledgments
हम इस पांडुलिपि को ठीक करने के लिए परीक्षण प्रदर्शन और लौरा अगुइयार में भाग लेने के लिए Bastian Strahm धंयवाद ।
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Microsoft Kinect for Windows v1 sensor | Microsoft | N/A | The first version of the test was developed on Kinect sensor v1 which is not sold any more. But the second version was developed on the Kinect sensor v2 which can be tested in a similar way by using Microsoft Kinect for Windows v2 sensor (GT3-00003) together with Microsoft Kinect Adapter (9J7-00009) |
| DELL XPS 2720 All-In-One PC with windows 8 operating system, 16G RAM, Intel Core i7 and 64-bits | DELL | N/A | In our setup, a All-in-one computer was used, but in fact any laptop or computer which fullfills the following requirements and a big screen for the subjects to see will work: windows 8 or higher operating system; 64-bit processor; dual-core 3.2 GHz or faster processor; dedicated USB 3.0 bus; 2 GB RAM |
References
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