げっ歯類の前臨床研究のための3Dキネマティック歩行分析
Summary
ここで提示されるプロトコルは、前臨床研究のためのげっ歯類の四足歩行の3次元運動学を収集し、分析するためのプロトコルである。
Abstract
3次元(3D)運動運動解析システムの有用性は、げっ歯類では限られている。この不十分さの理由の一部は、3D データ収集および解析手順に伴う複雑なアルゴリズムと数学的モデリングの使用です。この研究は、6カメラモーションキャプチャシステムを使用して、健康で神経外傷性ラットのトレッドミル移動中の3Dキネマティック歩行分析のためのシンプルで、ユーザーフレンドリーな、ステップバイステップの詳細な方法論を提供します。また、4つの手足すべてに配置されたマーカーを使用して成体ラットのトレッドミル移動のための2)データ収集、3)ビデオトラッキングに利用可能なオプションの1)実験セットアップにおけるシステムのキャリブレーションの詳細も提供されています。4)組み込みのデータ収集ソフトウェアを使用して、データの基本的な3Dキネマティックデータ生成と可視化と定量化。最後に、この運動捕捉システムの有用性は、神経外傷の前後の様々な運動挙動を研究することに拡張されることを示唆する。
Introduction
げっ歯類では、神経障害後の前肢および後肢運動障害は、主観的スコアリングシステム1を用いて一般的に評価される。自動化されたシステム2、3、4、5は歩行分析に採用されているが、主な結果はフットプリント分析に基づいており、重要なキャプチャに失敗しているため、欠点に苦しんでいるそうでなければ、四肢の動き2の真の運動学を明らかにすることができるセグメントおよび関節運動変数。ほとんどの歩行パラメータは相関しているため、運動障害を完全に評価するためにラットが採用した補償を理解するには、歩行パラメータのコレクションが必要です。
過去10年間で、いくつかの3D運動解析システム6は、ヒトの生物医学的研究のために開発されました。これらのシステムは成功しており、健康な人間の成人の移動の欠陥を捕捉するだけでなく、歩行6、7の変化した運動学に有効であることが証明されています。げっ歯類では、現在利用可能な3Dキネマティックモーションシステムは、動きの挙動のための複雑なアルゴリズムとモデリングを採用し、高度なデータ解析技術8、9、10、11を利用しています最終的にその汎用性を制限します。さらに、ほとんどの3Dモーションキャプチャシステムでデータを収集するために使用される方法は、文献で十分に説明されていません。データ収集と分析の手順、制限事項、およびシステムの効果的な使用に関連する手法の詳細は不足しています。
したがって、研究者の間で一般的な概念の 1 つは、3D モーション トラッキング キネマティック評価は、技術的な専門知識と精巧なデータ分析を必要とするかなり手間のかかる手順で、時間のかかる手順です。この作業の目的は、データ収集および分析プロトコルを分解し、客観的で学びやすく、体系的にアプローチできるように、段階的なプロセスを通じて方法論を記述することです。今日、神経学的損傷と前臨床研究への介入に続いて、より包括的かつ体系的な方法で機能的運動行動を評価することに重点が置かれつつある。
四足歩行の領域では、ここに示すのは、体の姿勢、体の軸に関する足の回転、関節の相互関係、より正確な情報などの追加情報を提供できる3Dモーショントラッキングシステムの使用です。コーディネーションに関しては、すべての飛行機から動物全体を同時に視覚化しながら。これは、順番に、複数の結果を通じて健康なラットと負傷したラットの間の運動行動の重大な違いを明らかにすることができます。正確で客観的なより洗練された運動分析により、介入の影響を誤って推測するリスクが最小限に抑えられる。このモーションキャプチャソフトウェアから生成されたデータは、移動の品質のためにフレームごとに視覚化され、自動的に追跡することができ、データ収集や定量化は、追加のアルゴリズムやモデリングを必要としません。本研究の目的は、健康な脊髄損傷ラットにおけるトレッドミル移動中の3D歩行運動学のデータ収集と分析に関する方法論的詳細と考慮事項を提供することです。このプロトコルは、実験で神経学的ラットモデルを利用する前臨床研究者による使用を目的としています。
Protocol
Representative Results
Discussion
このプロトコルの記事では、げっ歯類の四足歩行トレッドミル移動中の3Dキネマティックデータの収集と解析のためのモーショントラッキングシステムの使用を示します。3D運動運動解析システムの重要な特徴は、関節運動の運動学(ステップ相運動学、関節角度、運動範囲、ステップ速度)を同時に複数の関節と手足から詳細に定量し、検出を行う。肉眼では測定できない運動不足、データ収集と分析における主観的バイアスの排除、および運動中のラット全体の同時並置と比較できる四肢と姿勢運動学の容易な視覚化。追加されたアルゴリズムとモデリングを必要とせずに、この方法は、歩行のキネマティクスを詳細、効率、容易さ、精度、再現性で定量的に分析するソフトウェアの能力を示しています。
げっ歯類では、脊髄損傷(SCI)後の前肢および後肢運動障害は、一般にBBBスコアリングシステム1のような主観的かつ標準化されたローコモータスコアリングシステムを使用して評価される。主観的なスコアリングシステムは、異なる研究者が異なる運動欠損または異なる運動欠損に対して異なるスコアを割り当て、テスト13の再現性と感度を低下させ、結果としてテスターバイアスを導入します。.さらに、微妙な欠陥を検出することができないと、介入の影響を誤って推測するリスクが生じます。
これらの問題に対処するために、自動化されたシステム2、3、4、5および複雑なアルゴリズムの使用の有無にかかわらず、システム14、15は、一部の研究者によって採用されている。 これらのテストは、滑走路を横切って歩くラットの足の配置の動きから派生した体重ベアリングプロファイルとステップシーケンスパターンを明らかにするステップサイクル解析を実行します。しかし、腹部平面ビデオ歩行解析の主な欠点は、被験者の身体自体が直接見えない2,3である。これらのデータは、足や足の動きの印象から得られる情報に限定され、赤字を評価する際の歩行パラメータの選択と解釈に疑問を呈する(Chen et al.16参照)。四肢の動きと位置の動的なセグメント運動を明らかにする動きの詳細は、移動解析3,5では正確には得られない。関節角度データの重大な偏差(すなわち、運動の範囲、動きの速度など)、四肢内および四肢間の互いに対する関節の関係、および歩行パターンを変化させる基礎的な身体力学を得ることは不可能である。したがって、観察可能な歩行障害が単一および/または複数のセグメントジョイント運動の変化に起因するかどうか(すなわち、近位遠位内四肢調整、位置および歩行周期に関するトランクの姿勢関係)手足など)マスクされたままです。
現在利用可能なシステムのほとんどは、歩行運動学をキャプチャし、運動機能障害を定性的および定量的に評価しますが、あまり広く使用されています。全身高速ビデオトラッキング歩行解析システムは、3つの側面(1つの腹部と2つの側面面)からの自発的な歩行サイクルをフィルム化し、歩行結果の数を出力するために骨のランドマークを追跡17、18。矢状面運動歩行解析は、一部の研究者によって、興味のある後肢19、20の2Dモーションデータを得るために採用されている。しかしながら、視平面(横または矢状)に直交して起こる第3次元の動きは、分析11、18、19では検出できない。
その他、より洗練された3D、3つのボディセグメントのげっ歯類ボディ姿勢データ収集システムは、データ収集の3D数学的モデリングと解析システムを使用して、頭部を含めながらげっ歯類の身体セグメントの3Dモーションを追跡および定量化します。モーションパターン8.マデテらは9日、7つのカメラシステムを用いて、歩行ビームの地上移動中に3Dボディ姿勢運動を定量化するマーカーベースの光電子モーションキャプチャシステムを開発した。後者の2つの作品で研究された主な結果は、主に歩行分析ではなくげっ歯類の全体的な姿勢に焦点を当てています。3Dモーションキャプチャシステムは、Bhimani et al.21でレビューしたように、複数のカメラと精巧なソフトウェアシステムを使用して、高スループット3Dキネマティック歩行データを提供します。提示された3Dモーション解析システムの古いバージョンは、神経外傷12、22、23の有無にかかわらずラットの以前の研究でも使用されています。
研究のための3Dモーション収集および解析システムの利用可能性にもかかわらず、げっ歯類におけるこの技術の前臨床使用は比較的限られたままである。この問題の理由の一部は、データ収集および分析プロトコルが、歩行中にラットの後肢のキネマティックモデルに適合するキネマティックモデルと複雑なアルゴリズムを使用して、細かい高解像度を生成することに大きく依存していることです。歩行キネマティクス8、9、11、22.ここで示す詳細な方法論は、動物の取り扱い、トレーニング、実験セットアップ、データ収集、分析手順を含む実験プロセス全体に関連する手順の詳細を提供します。
また、プロトコルの基本的な部分であるシステムのキャリブレーションに関する詳細も提供され、被験者間および被験者間の隣接する試験間の再現性を保証します。説明したステップバイステップの手法は、データ収集手順に客観性を導入し、非常に再現性を高めます。このモーションキャプチャソフトウェアから生成されたデータは、動きの質のためにフレームごとに視覚化され、自動的に追跡することができます。さらに説明するこのデータの収集または定量化では、追加のアルゴリズムやモデリングを必要としない方法について説明します。学生、スタッフ、研究者は、特定の技術的専門知識に頼ることなく、単純な統計ソフトウェアを使用して基本的な運動出力を生成することができます。
このシステムは、地上移動、到達と把握、および実験目標に合わせて他の実験的なセットアップにも使用できます。マーカーの数とタイプは、必要に応じて、尾、背中、体幹、または耳に合わせて調整することもできます。システムと比較して提示されたソフトウェアの大きな利点は、被写体の高解像度ビデオデータを収集する能力です。そのため、複雑な計算セット(角度モーション、複数のジョイントを接続するスティックラインなど)を記録されたビデオに重ね合わせることができます。マーカーの配置と生成された3Dデータは、動いているラットの実際の動きで確認することができます。対照的に、他の3Dモーションキャプチャシステムでは、マーカーのみがキャプチャされ、実際の被写体のビデオの代わりにスティック図(骨格フレームワーク)で再解析を行う必要があります。その結果、実際の被写体の動きに対するマーカー配置の検証が不十分である。
このシステムの経験に基づいて、キャリブレーションはデータ収集の成功に重要な役割を果たします。システムのキャリブレーションは、変更に対して非常に敏感です。1 台のカメラのわずかな動きは、3D 座標データの収集および解析プロセス全体を危険にさらす可能性があります。データ収集には、ビュー プレーンの両側に 2 台のカメラのみが必要ですが、3 台目のカメラでは、各マーカーの位置を他のカメラと相互参照して、より正確な精度を提供することを強くお勧めします。トラッキング カメラの数が増えるにつれて、特定のマーカーの 3D 座標の精度も増加します。歩行不足(神経外傷後の歩行の場合はつま先のカールやドラッグなど)のためにマーカーが不明瞭になる場合、これらの条件は広範な手動追跡を要求する可能性があります。それにもかかわらず、トラッキングから最終的に生成されるデータ量は、マーカーを手動で追跡する時間に相当し、微妙な運動障害を検出する上で非常に貴重なツールです。
私たちの経験では、システムの使用に関連する退屈さは、機器や技術自体の使用を超えています。運動挙動の評価のための他のプロトコルと同様に、ラットがタスクのために処理され、訓練される方法は、結果に大きな影響を与えます。たとえば、ラットをコホートから分離することは、テスト中に重要です。それ以外の場合、テストされていないが、テスト中にまだ存在するラットは、タスクのパフォーマンスの最終的な劣化を示します。最適な室温、照明、騒音レベルは、その他の決定要因です。Fouadらは、ラット24における機能的なモータ試験に伴う他の課題を発表した。実際、この方法論に正しく従ったこの研究室の盲目のユーザーは、データ収集、モーショントラッキング、データ分析に大きなハードルを経験しませんでした。
本論文では、ロコモーターデータを効果的に収集・解析する3Dモーションキャプチャシステムを用いて、研究者が複数のラットから膨大な量の深部運動データを迅速に収集できるようにした。現在、ソフトウェアに組み込むことができ、ヒトで行われているのと同様に、げっ歯類のトレッドミル移動のために数秒以内に事前に決定された結果のレポートを生成できる自動データ分析テンプレートの作成に取り組んでいます。モーションキャプチャと解析システム6、25を使用した研究。このテンプレートの開発は、前臨床研究者がマウスボタンを数回クリックするだけで詳細なげっ歯類の運動データを得ることができます。本研究で提供される方法は、げっ歯類の運動行動をより客観的に評価するために前臨床研究者にとって有用であることが期待される。このシステムの使用は、リーチや把握などの一般的で熟練した前肢の動作中に、高スループットの3D運動データを収集するために行われています。重要なことに、この方法の有用性は、様々な神経外傷および非神経外傷性外傷を伴うラットに拡大することができる。
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
このプロジェクトに対するビデオと知的貢献のための実験的なセットアップに対する彼の支援に対するポーワン・シャルマへの特別な感謝。我々はまた、ビデオプロトコルのデモンストレーションを支援する彼の貢献にクリストファーパラシオに感謝します。
Materials
| 6 camera Basler (Scout scA640-120gu) motion capture system. | Simi Reality Motion Systems GmbH Max-Planck-Str. 11 85716 Unterschleibheim, Germany | N/A | Recording device for motion analytics. |
| Calibration Frame and Wand | Simi Reality Motion Systems GmbH Max-Planck-Str. 11 85716 Unterschleibheim, Germany | N/A | L-shaped calibration defining the global coordinate sysetem, and the trident shape wand (100 mm) |
| Markers | Shah Lab | N/A | Recording device for motion analytics. Markers are Custom made in our lab from 0.5cm googly-eyes covered with reflective tape. |
| Matlab | Mathworks, Inc, Natic, Ca | N/A | Data analysis software |
| Rodent Cage | Custom Made within Stony Brook. | N/A | Clear plexiglass cage used to keep the rodent on the treadmill. |
| Simi Reality Motion Systems | Simi Reality Motion Systems GmbH Max-Planck-Str. 11 85716 Unterschleibheim, Germany | N/A | 3D tracking Software. |
| Treadmill | Mk Automation Inc., Bloomfield, CT 06002 | N/A | Treadmill used for rodent locomotion. |
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