Количественная оценка крупной моторики младенца с помощью мультисенсорного носимого устройства
Özet
В этом документе описывается оценка крупной моторики младенцев с помощью мультисенсорного носимого устройства и его полностью автоматизированного конвейера анализа на основе глубокого обучения. Метод количественно оценивает позу и модели движений младенцев от лежания на спине до тех пор, пока они не овладеют самостоятельной ходьбой.
Abstract
Разработка объективных и количественных методов ранней оценки крупной моторики имеет важное значение для лучшего понимания развития нервной системы и поддержки ранних терапевтических вмешательств. В этой статье мы представляем метод количественной оценки общей моторики с помощью мультисенсорного носимого устройства MAIJU (Motility Assessment of Infants with a JUmpsuit), который предлагает автоматизированную, масштабируемую, количественную и объективную оценку с использованием полностью автоматизированного облачного конвейера. Этот носимый костюм оснащен четырьмя датчиками движения, которые записывают синхронизированные данные на мобильный телефон с помощью Bluetooth-соединения с низким энергопотреблением. Автономный анализ на облачном сервере генерирует полностью проанализированные результаты в течение нескольких минут для каждой записи. Эти результаты включают в себя графический отчет о сеансе записи и подробную матрицу результатов, которая дает посекундную классификацию позы, движения, ношения младенца и свободного игрового времени. Наши недавние результаты показывают достоинства такой количественной оценки моторики, обеспечивающей потенциально эффективный метод для различения вариаций в развитии крупной моторики младенца.
Introduction
Раннее развитие крупной моторики имеет важное значение для нейрокогнитивных способностей более высокого уровня, которые появляются позже, поддерживая исследование младенцами окружающей среды. Поэтому клиницисты и исследователи проявляют большой интерес к оценке раннего развития крупной моторики 1,2,3. Для поддержки доказательной медицины или научных исследований важно, чтобы оценки крупной моторики были количественными, надежными, объективными и экологически обоснованными. Тем не менее, существует дефицит таких методов, доступных как для клинических, так и для фундаментальных научных исследований.
Типичное раннее развитие крупной моторики протекает через предсказуемую последовательность вновь приобретенных навыков. Они обычно наблюдаются у младенцев при достижении дискретных двигательных этапов4, где стояние и ходьба часто считаются важными ориентирами на пути к более сложному поведенческому репертуару5. В дополнение к непосредственному наблюдению или опросу родителей о двигательных вехах, было разработано несколько широко используемых стандартизированных батарей 6,7,8,9 для проведения оценки младенцев в лабораторных или больничных условиях. Тем не менее, эти оценки страдают от множества предостережений: они требуют значительного опыта квалифицированных специалистов, они частично субъективны и категоричны, и они оценивают работу младенцев в неестественной с точки зрения младенца среде (больнице или лаборатории).
Регистрация спонтанной двигательной активности младенцев в течение длительного времени в родной среде, например, дома, позволяет более точно измерять двигательные способности. В одном из таких возможных методов оценка проводится для полной последовательности развития двигательных способностей младенца от лежания на спине до беглой ходьбы с помощью носимой системы, такой как носимая система MAIJU (Motor Assessment of the Infants with a JUmpsuit)10,11,12. Носимая система MAIJU (рис. 1) представляет собой текстильную одежду для всего тела, оснащенную датчиками движения, позволяющими проводить внебольничные/лабораторные оценки и записи без присмотра, которые анализируются с помощью автоматизированного конвейера, обеспечивая посекундную оценку осанки и моделей движений. Эти алгоритмические определения могут быть использованы для каждого типа позы и движения отдельно, или же они могут быть объединены для целостной оценки уровня созревания двигательных способностей младенца. Недавно опубликованным безусловным выражением такого показателя моторной зрелости является BIMS (Baba Infant Motor Score)10,12.
В этой статье будет описана оценка крупной моторики младенцев с помощью мультисенсорного носимого костюма; Обоснование, практическая производительность, конвейер анализа и потенциальные перспективы использования метрик, которые могут быть получены из автоматизированного конвейера анализа, доступного для записей с помощью носимого мультисенсорного устройства 10,11,12. Метод подходит для детальной количественной оценки спонтанной крупной моторики у всех младенцев, которые демонстрируют двигательные способности между лежанием на спине и беглой ходьбой.
Мультисенсорная носимая система состоит из трех компонентов: 1) комбинезона всего тела, оснащенного четырьмя датчиками движения, 2) мобильного устройства, использующего специально разработанное приложение для iOS, и 3) облачного аналитического конвейера (Babacloud, учетные данные для которого можно получить у авторов)11. Водонепроницаемые датчики инерциального измерительного блока (IMU) передают синхронизированные данные (3-осевой акселерометр и гироскоп) с частотой дискретизации 13-52 Гц на мобильный телефон с помощью Bluetooth-соединения с низким энергопотреблением. Данные изначально сохраняются в памяти (датчика или) мобильного устройства, после чего проводится автономный анализ на облачном сервере после остановки записи.
Protocol
Representative Results
Discussion
Количественная оценка и отслеживание развития моторики младенцев с помощью носимого решения, такого как MAIJU, технически просты в освоении и выполнении и могут быть легко внедрены в практику здравоохранения или клинических исследований 10,11,12. По сравнению с другими существующими методами оценки моторики, этот вид регистрации спонтанной двигательной активности младенцев в домашних условиях повышает экологическую валидность оценки. Кроме того, он обеспечивает количественный, прозрачный и полностью автоматизированный анализ двигательных способностей младенцев. Самое главное, что метрики, используемые в анализе, интуитивно понятны и объяснимы, что позволяет легко сравнивать их с другими клиническими и исследовательскими оценками, такими как факторы окружающей среды, когнитивное развитие или психосоциальные оценки. Целостная оценка моторного развития обеспечивает точность, которая хорошо сопоставима собычными показателями физического роста.
Важнейшие этапы протокола включают в себя тщательную подготовку носимого костюма. При подготовке к записи выбор правильного размера костюма имеет решающее значение, так как крепления датчика в рукавах и штанинах должны плотно прилегать для получения надежной записи движений тела. Также для успешной записи важно разместить датчики в карманах с правильной ориентацией, как указано в протоколе. Крепления датчиков не позволят датчикам вращаться во время записи. Однако неправильно ориентированный датчик записывает данные, которые трудно, если не невозможно, исправить впоследствии. Ребенка следует поощрять к свободному и самостоятельному движению во время записи. Продолжительность записи может варьироваться в зависимости от заданных учебных вопросов. Несколько эпох спонтанных движений объединяются, чтобы накопить достаточное количество спонтанных движений для каждой сессии записи.
Гибкое и практичное управление носимым устройством MAIJU позволяет использовать его в различных контекстах как в контролируемых, так и в неконтролируемых условиях, таких как исследовательские лаборатории или дома. Недавние результаты наших клинических испытаний показывают, что полностью неконтролируемые записи, проводимые в домашних условиях, могут давать результаты, сопоставимые с записями, проводимыми под полным или частичным наблюдением12. Тем не менее, на спонтанное двигательное поведение ребенка потенциально влияет несколько факторов, таких как окружающая среда (например, игра на улице или в помещении, планировка пространства, мебели и игрушек), уровень бдительности ребенка и участие родителей во время домашней записи. Когда запись ведется дома без присмотра, важно поощрять ребенка к спонтанной игре, т.е. играть или двигаться самостоятельно, без того, чтобы кто-то другой нес или держал ребенка, если в этом нет необходимости, и держать записывающий мобильный телефон на расстоянии Bluetooth (в той же комнате)10. Большинство текущих ситуаций, связанных с устранением неполадок во время записи, вызваны потерей соединения Bluetooth. В ближайшем будущем достижения в области сенсорных технологий улучшат возможности подключения по Bluetooth, а предстоящее внедрение большего объема памяти датчика позволит вести запись в автономном режиме, сохраняя данные о движении непосредственно в памяти датчика.
Внебольничные записи с помощью носимого решения такого рода легко масштабируются и могут повысить безопасность младенцев, например, за счет возможности удаленного мониторинга во время таких обстоятельств, как пандемия. Наши алгоритмы-классификаторы были обучены распознавать заданные двигательные способности, позы и движения, показанные на схеме описания моторики (рис. 2А). Эти явления были идентифицированы как характерные для движений младенцев в течение первых двух лет жизни. Другие типы движений или поз, наблюдаемые у детей старшего возраста, такие как бег или прыжки, потребуют модифицированных схем описания движений и соответствующих алгоритмов для их идентификации. Анализ, зависящий от контекста позы, является потенциально плодотворным подходом, при котором двигательная активность младенца анализируется отдельно в разных позах для поддержки изучения, например, коррелятов развития поведения младенцев 5,6,7,8,9,13. Кроме того, контекстно-зависимый двигательный анализ также может помочь оценить асимметрию двигательной функции при прогнозировании развития одностороннего церебрального паралича 10,12,14,15. Кроме того, оценка двигательных способностей с помощью системы MAIJU может быть объединена с другими методами исследования, например, отслеживанием движений глаз, визуализацией или видеозаписью, для получения мультимодальных данных, охватывающих различные типы и контексты. Мультимодальные данные могут быть полезны, например, для оценки эффектов социального взаимодействия или эффективности терапевтического вмешательства.
Для успеха новых носимых технологий во внебольничных условиях мониторинга младенцев необходимо учитывать определенные ограничения, проблемы и этические проблемы. Наши аналитические конвейеры были обучены и проверены на типично развивающихся младенцах в Финляндии 10,11,12. Результаты сырого анализа с чистыми позами и движениями должны быть универсальными. Однако их траектории развития могут потребовать корректировки с учетом различных культур и географических положений. Согласно отзывам родителей о носимых устройствах, к ним относятся положительно из-за удобства для младенцев16. Тем не менее, родители могут выражать обеспокоенность по поводу конфиденциальности, доступа к данным и семейных аспектов (например, наличие нескольких опекунов, посетителей и изменение графика). Ограничением метода можно считать зависимость от времени автономной работы датчиков и записывающего телефона. По нашему опыту, модель батареи (CR2025) обычно работает в течение полного дня (12-24 часа) при использовании непрерывной потоковой передачи данных. Примечательно, что это зависит как от марки аккумулятора, так и от мощности соединения Bluetooth, необходимого для беспроводной передачи данных, которая постоянно меняется, чтобы максимизировать передачу данных в среде записи. Например, большое расстояние между младенцем и телефоном или стена между ними могут привести к значительному увеличению расхода заряда батареи. Примечательно, что батареи большинства мобильных устройств также разряжаются примерно за одно и то же время при использовании непрерывной потоковой передачи по Bluetooth. На практике используемая в настоящее время непрерывная потоковая передача данных по Bluetooth-соединению означает, что как датчики, так и мобильные устройства нуждаются в ежедневной подзарядке/замене батареи. В ближайшем будущем появятся датчики с большим объемом памяти, которые позволят хранить данные в памяти датчика, поддерживая непрерывную запись в течение недели. Это устранит необходимость в энергоемкой потоковой передаче по Bluetooth, а также в переноске телефона в пределах диапазона Bluetooth, который может восприниматься как ограничивающий в ситуациях записи и подверженный человеческим ошибкам.
В целом, для отслеживания раннего развития нервной системы необходимы методы, чувствительные к естественной нейроповеденческой изменчивости. Развитие крупной моторики представляет собой сложный процесс, состоящий из вариаций в порядке и сроках, как на индивидуальном, так и накультурном уровнях. Выявление атипичного моторного развития эффективно для распознавания младенцев, подверженных риску широкого спектра нарушений развития нервной системы. Традиционные тестовые батареи со стандартизированными оценками развития нервной системы проводятся в контролируемых условиях, таких как больницы, и, по крайней мере, частично субъективны 7,8,9. Современные достижения в области сенсорных технологий и анализа сигналов позволили регистрировать спонтанные двигательные способности младенцев в течение длительных периодов времени во внебольничных условиях и количественно оценивать двигательное поведение с точностью, сравнимой с людьми-наблюдателями 10,11,12. Новые носимые технологии предлагают автоматизированные и масштабируемые методы мониторинга движений и эффективности терапевтического вмешательства у младенцев экологически обоснованным и объективным способом. Кроме того, новый индекс развития нервной системы Baba Infant Motor Score (BIMS) позволяет оценить зрелость двигательных способностей младенцев путем индивидуального отслеживания развития нервной системы10,12. Он может быть использован в ряде будущих приложений, таких как разработка диаграмм моторного роста младенцев12. Обучая автоматизированные классификаторы для других специфических движений (например, для детей старшего возраста или взрослых) с помощью различных схем и алгоритмов описания движений, носимые датчики движения имеют потенциал для клинического применения, например, для лечения двигательных расстройств или последующего наблюдения за эффектами терапевтических вмешательств независимо от стадииразвития человека.. В настоящее время, однако, это следует рассматривать как исследовательскую методологию, которая не должна использоваться для информирования о клиническом диагнозе или назначении лечения.
Açıklamalar
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Эта работа была поддержана Финской академией (314602, 335788, 335872, 332017, 343498), Финским педиатрическим фондом (Lastentautien tutkimussäätiö), Aivosäätiö, Фондом Сигрид Юселиус и исследовательскими фондами Детской больницы HUS/диагностического центра HUS.
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 |
Referanslar
- 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).
