機能的リーチテストを用いたリアルタイム落下リスク評価

要約

落下は、回復のすべての段階で脳卒中の生存者にとって一般的で危険です。 脳卒中後の個人の転倒リスクをリアルタイムで評価するための広範な必要性は、信頼性の高い、安価な、定量化可能な、およびリモート臨床測定/ツールのた これらの要求に応えるために、リアルタイムの転倒リスク評価のための機能的リーチテスト（FRT）を探索し、脳卒中後の回復とリハビリのためのリアルタ mStrokeは、iPadと異なるモバイルヘルス機能に基づいて一つまたは二つの無線ボディモーションセンサーからなるハードウェアプラットフォーム上で実行されるア MStrokeのFRT機能は健康な人間の主題で概念および実現可能性を確認するために広くテストされる。 予備的なパフォーマンスは、近い将来にそのユビキタスな搾取を導くかもしれない脳卒中後の個人の臨床試験を通じてmStrokeのFRT機能のさらなる探査を正当化するために提示されます。

1. はじめに

滝は、回復のすべての段階で脳卒中の生存者に共通しています。 慢性の打撃のコミュニティ居住の個人に最も高い落下発生がであります。 その結果、股関節骨折は、一般的な高齢者集団と比較して、脳卒中後の生存者に発生する可能性が4倍高い。 落下はまた進歩的な活動および参加の限定、高められた依存、落下の高められた恐れ、および不況で起因する。 さらに、落下はpoststrokeの個人の介護者のためのかなりより多くの圧力をもたらす。

転倒予防戦略は、怪我が発生する前にリスクのある人を評価/特定できる場合に最も効果的です。 正確に立つバランスと関連付けられる機能変数を査定し、打撃の後で個人の落下危険を予測する複数の臨床用具があります。 関連する臨床ツールには、Berg Balance Scale（BBS）、Timed UpおよびGo（TUG）テスト、コンピュータ化された動的Posturography（CDP）およびforce plates、およびFRTが含まれます。 BBSは14の機能動きに順序の評価のスケールを適用する。 引っ張りは仕事の完了の時間を測定する機能歩くテストである。 CDPプレートとフォースプレートは、個人の圧力中心(COP)を測定し、COPはバランスの悪さと転倒リスクの増加と相関します。 前にリストされた臨床用具は臨床医の管理および/または高いですか不動装置を要求するかもしれません。 従って、それらは臨床使用のために適しているが、臨床医および/または高い装置の存在なしで縦方向にコミュニティ住居の個人を監視できない。

立っているバランスを定量的に評価するために、加速度計とジャイロスコープの適用が研究されています。 これらの研究は、機能バランス測定におけるモーションセンサーの有用性を示しています。 しかし、両方の研究は、モバイル健康のための遠隔測定システムを製造するのではなく、臨床医の測定感度を向上させることに焦点を当てています。 これらの研究における方法は、試験の複雑さ（それぞれ4段階および6段階）および要件（例えば、ユーザーの目を閉じる）のために、臨床医の存在なしに自宅で

本稿では、FRTを使用して落下リスクを評価するためのウェアラブル技術（すなわち、リアルタイムモーションセンシング）を探求します。 FRTは立った姿勢のサポートの固定基盤を維持している間腕の長さを越えて先に達することができる最高の間隔と定義される速い単一仕事の動的テス 重要なことに、それは座っているバランスのための修正されたバージョン、すなわち、修正されたFRTを持っています、それは座っている測定の開発に役立 FRTはDuncanらによって開発された。 1990年には、高齢者集団における立っているバランスの前方限界を決定するための比率測定尺度として。 開始以来、この測定は他のより時間のかかる臨床機能手段と比較される打撃の生存者および落下危険の強力な予測子のためのバランスの欠損を識別するための有効な、信頼できるテスト証明された。 具体的に言えば、FRTは、ユーザーがステップを踏むことなく、前方に到達することができますどこまで推定します。 異なる年齢の男性と女性の到達距離の規範を表1にまとめた。 ＦＲＴにおける到達距離に基づいて、落下の危険性が高い人（すなわち、陽性試験）を識別することができる：（ｉ）２ ５．(ii)15.24cm未満のリーチは、次の6ヶ月間の転倒リスクの四倍大きいと関連していることが判明しました。(iii)15.24–25以内に到達します。40cmは次の6か月の間の落下のための二倍のより大きい危険と関連付けられるためにあるために分ります。

リアルタイムＦＲＴは，脳卒中後の患者の運動制御を評価し，歩行速度を推定することができるリアルタイムかつ自動移動健康システムであるｍｓｔｒｏｋｅの機能の一つである。 ここでは、mStrokeのFRT関数に焦点を当て、三つの無料の問題に対処します: (i)FRTにおける到達距離を正確かつ忠実に推定できる信号処理アルゴリズムの設計、(ii)ハードウェアプラットフォーム上で実行される対話型ユーザーフレンドリーアプリの実装、(iii)健康な成人被験者におけるMSTROKEにおけるFRT機能の有用性と信頼性の評価。

mstrokeのFRT機能が健康な成人集団での有用性と信頼性を実証したら、脳卒中後の個人でさらなる開発と評価が実行されます。 私たちの究極の目標は、脳卒中後の個人が、医療専門家の助けを借りずに、必要に応じていつでも、診療所（例えば、任意の急性ケア/postacuteケア/リハビリテーション施設） 換言すれば、ＦＲＴは、熟練した臨床投与から独立した患者管理に移行することができる。 MSTROKEは、FRT機能を含む、現在の激しい医院ベースのシステムを越える有効な、長期打撃管理をよく支えることができる患者の行動および回復の普及した、量

2. 材料および方法

2.1. ハードウェアとその使いやすさ

エネルギーとレイテンシは、任意のワイヤレスまたはモバイル健康デバイス上の二つの主要な制約です。 図1に示すノードをmStrokeのワイヤレスボディセンサーとして選択しました。 この低消費電力で低遅延のハンドヘルドデバイスは、Bluetooth Low Energy(BLE)プロトコルを使用して基地局(スマートフォン、iPad、コンピュータなど)と通信する新しいモジュラーセンサプラットフォームです。 複数のノードは、単一の基地局と接続することができます。 ノードの基本的なモジュールはMPU-9150の本質的に加速度計、ジャイロスコープおよび磁力計を含んでいる慣性の動きの単位(IMU)のInvenSenseによって製造された9軸線のMotionTracking装置である。 加速度計は、g、g、g、またはgのフルスケール範囲を持つようにプログラムすることができ、その感度はLSB/gです。 MPU-9150は身につけられるセンサーを含む家電のローパワー、低価格の、および高性能条件のために設計されている。 NODEは、最大120mの範囲で毎秒50サンプルのモーションデータをiPadに送信できます。NODEは、直径25.4mmの円筒で、長さは83.8mmで、衣類にクリップすることができます。 ノードの各端は付加的で交換可能なセンサーの単位を受け入れることができる。 これらのセンサーの単位は温度、湿気のレベル、酸化濃度計、または超音波の監視/測定のようないろいろな機能に役立つことができる。 本稿では，ＩＭＵを持つノードのみを採用した。

近年，リハビリテーションの研究と実践のために，加速度計，ジャイロスコープ，磁力計，筋電図などのセンサを用いて人間の運動データを取得するという考えが注目されている。 加速度計は加速度ベクトルを測定し、ジャイロスコープは角回転率を提供します; また、磁力計は強度を測定し、場合によっては磁場の方向を測定する。 これらの3つのセンサーの9軸線センサーの融合はmStrokeが各々の個々の動きセンサーで見つけられる固有の欠陥を克服するようにする。

FRT機能を実行するために、図2に示す胸部ハーネスを介して一つのノードを着用します。 ハーネスを着用し、doffingは、熟練したエミュレーションを介して理学療法の学生によってテストされました。 結果はそのような馬具システムの忍耐強い使用への翻訳を提案する。 また、ノードが正しく装着されていない場合（例：、ノードが回転または逆さまになって）、アプリは警告通知を送信します。

2.2. ソフトウェアとその使いやすさ

ソフトウェア機能の面では、mStrokeのFRT機能には、落下リスク評価とエラー検出が含まれています。 エラーは、障害のある立った姿勢や落下が含まれています。 FRTの開始時に、アプリは快適で直立した姿勢をとるようにユーザーに要求します。 胸ノードが誤った体の姿勢を検出した場合、アプリはユーザーに通知します。 起立姿勢を損なわれるかもしれない打撃の後で個人を説明するためには30°までのトランクの屈曲は受諾可能です。 次いで、アプリは、支配的な上肢の肩（すなわち、脳卒中後の生存者における影響の小さい上肢）を約９ ０°に屈曲させるようにユーザに指示する。 腕がきちんと置かれる場合、ユーザーはステップを踏まないで可能な限り先に達します。 最後に，提案したアルゴリズムに基づいてＦＲＴ距離を推定した。

MSTROKEのFRT機能は、FRTが開始される前に、ユーザーの胴長、肩幅、太ももの長さをアプリに入力することにより、個々のユーザーごとにパーソナライズされています。 アルゴリズムがＦＲＴ距離を推定した後、その結果は、確立されたＦＲＴ基準に基づいてリアルタイムでユーザに発表される（表１）。 安全を保障するためには、mStrokeは落下検出のアルゴリズムが装備され、落下の場合には自動緊急の医療サービスの通告を提供するためにプログラムする この目的のために、我々はLiらによって提案された3ステップの落下検出アルゴリズムを実装しました。 .

2.3. FRT距離の推定

2.3.1. 角度推定

ノードIMUには加速度計、ジャイロスコープ、磁力計があります。 正確な角度推定のために，これら三つのセンサの測定値から計算された四元数を利用した。 四元数は、三次元空間における剛体の向きを表すために使用できる四次元複素数です。 四元数表現では、フレームに対するフレームの向きを記述します。 フレームに対するフレームの任意の向きは、フレームで定義された軸の周りの角度の回転によって達成することができる。 この向きを記述する四元数は、以下のように定義される：ここで、、およびフレームの-軸、-軸および-軸における単位ベクトルの成分をそれぞれ定義する。

参照四元数は、現在の四元数は、との間の方向は、との間の方向は、との間の方向は、との間の方向は、との間の方向は、との間の方向は、との間の ここで、ハミルトン則を用いて決定することができる四元数積を表す :

で表される四元数共役は、向きによって記述される相対フレームを交換するために使用することができます。

(2)と(4)に基づいて、次のことを容易に得ることができます。

三次元ベクトルは四元数によって回転することができます。 場合とは、それぞれ、フレームとフレームで説明されている同じベクトルであり、我々は次のように取得します。

このような回転に対応する角度は、二つのベクトルの角度、すなわちandから得ることができます。

しかし、(6)と(7)に基づいて計算されたものは、実用的な実装には二つの問題があります。 一つの問題は、常に正であり、もう一つの問題は、任意の回転方向にすることができるということです。 これら二つの問題について、図3に示す例示的な例を用いて説明する。 図3(a)と図3(b)は、それぞれ軸に沿ってフレームからフレームへの前方回転と後方回転を表しています。 図3(c)は、軸に沿った回転を表しています。 すべての回転の角度の絶対値があると仮定します。 (6)に基づいて、に対応し、に対応する。 さらに、(7)が適用されると、次のようになります。andは、それぞれ図3(a)と3(b)に示す回転を示します。 したがって、前方回転と後方回転をandと区別することはできません。 図3(c)を考慮すると、フレームの平面内での回転のみに関心がある場合、そのような回転の角度に対して0°を取得する必要があります。 ただし、（6）と（7）を使用して0°の代わりに取得します。

これら二つの問題に対処するために，期待どおりに得るための以下の解決策を提案した。 (6)に加えて、2番目のベクトル回転を次のように適用します。Assumeとcorrespond to in frameそしてframe、それぞれ。 次に、次のように（7）をわずかに更新することによって、およびの間の角度を見つけます:このようにして、

要約すると、提案された解決策は、図3に示す前述の問題に対処することができます。(i)図3(a)の順方向回転、および。(ii)図3(b)では後方回転のため、とする。(iii)図3(c)において、軸に沿った回転については、フレームの平面に投影されるような回転の角度が0θになることを意味する。

2.3.2. 体幹屈曲による機能的リーチ

臨床観察に基づいて、FRTのリーチは主に体幹屈曲を介して実行されます。 セクション2.3.1で提示された提案されたアルゴリズムに基づいて幹屈曲角度を推定することができれば、三角関数に従って対応する到達距離を次のように計算することができます。ここでは、手動で測定された幹の長さを示し、mStrokeによって自動的に推定された幹屈曲角度を示します。 胸部ノード内のＩＭＵは，体幹屈曲角を推定するために必要な四元数情報を提供する。

2.3.3. 胴体のねじれの影響

は、胴体の屈曲による機能的なリーチのみを考慮します。 しかし、人体は厳密には剛体ではありません。 FRTが実行されると、必然的な胴体のねじれがあります。 胴体のねじれは、機能的なリーチにも貢献します。 胸部ノードの3軸IMUを使用すると、胴体のねじれ角と胴体の屈曲角を同時に推定することができます。 したがって、次のように更新することができます：ここで、手動で測定された肩の幅を示し、mStrokeによって自動的に推定された胴のねじれ角を示す。

2.3.4. 太ももの動きの影響

個人がFRTを実行すると、下半身は地面に垂直に残っていません。 下半身は時々サポートの彼/彼女の基盤内の人の固まりの中心を保つために後方に転置するかもしれません。 元の垂直位置からの下半身の偏差は、FRTの結果に影響を与える可能性があります。 したがって、そのような効果を明示的に考慮する必要があります。 胸部ノード内のＩＭＵがＦＲＴ内の下半身の動きを捉えることは不可能である。 したがって、大腿部の第二のノードを利用して、大腿部の移動角度を推定します。 この角度に基づいて、私達は手動で測定される腿の長さを示し、mStrokeによって自動的に推定される腿の動きの角度を示すところで機能範囲に貢献する下半身の動きを量化してもいい。 最終的に、我々は次のように第三の到達距離尺度を提案する：

3。 結果と議論

3.1. FRT信頼性法

FRT信頼性研究は、適切なIRB承認を得た研究環境で健康な成人被験者に対して実施されました。 被験者は参加前にインフォームドコンセントを提供した。 年齢および性別は、被験者の人口統計として記録された。 利便性、健康な大学生のサンプルのために、私たちの被験者のほとんどは正常な体格指数を持っています。 任意の外れ値は、肥満ではなく、太りすぎとみなされます。

被験者ごとに、体幹の長さ、肩の幅、太ももの長さを手動で測定し、FRTを開始する前にアプリに入力しました。 測定テープは、各被験者の肩の高さで壁に固定されていた。

臨床医がキューイングすると、被験者は測定テープの長さを超えないように、壁に取り付けられた測定テープの隣に立って配置されました。 その後、被験者は上肢を90°に上げるように指示された。 開始位置は、被験者の遠位第三指節における臨床医によって評価された。 被験者はその後、一歩も踏み出すことなく、可能な限り快適に前進するように求められました。 被験者の到達のピーク時に、臨床医は到達終了をマークした。 測定テープ上のこれら二つのマークされた位置間の絶対距離を，ｍｓｔｒｏｋｅ推定到達距離の比較ベンチマークとして用いた。 ＭｓｔｒｏｋｅにおけるＦＲＴ関数を二つのグループの被験者に対してテストし，その性能を検証した。 各被験者はＦＲＴを五回行った。

3.2. FRTパフォーマンス

グループ1には、17人の健康な成人被験者が含まれています。 表2に、グループ1の人口統計データを示します。 図4に示すように、1つのノード(胸部に配置された)をグループ1で使用して、胴体の屈曲と胴体のねじれ角を推定します。 胴体のねじれ角のヒストグラムを図5に示します。 図5から、胴体のねじれ角の大部分が等しくないことが容易に観察され、機能的なリーチ結果に重要な影響を与えないことが容易に観察される。 平均絶対誤差（MAE）と相関係数の観点からのリーチ距離推定の性能は、臨床医によって手動で測定されたリーチ距離を示し、mStrokeのFRT関数の性能ベンチマークとし そして、それぞれセクション2.3.2の(12)とセクション2.3.3の(13)に記載されています。 メイを考慮して、より優れています。 Bland Altmanは、andの間とandの間のプロットをそれぞれ図6と図7に示しています。 差の平均は、測定値とベンチマークとの間のバイアス/不一致を示します。 差の+1.96標準偏差(SD)と差の-1.96SDは、一致の95の限界の範囲を与えます。 違いの大部分はそのような範囲内にあります。

グループ2には、表4に示す人口統計を有する23人の健康な成人被験者が含まれる。 グループ1とは対照的に、グループ2では2つのノードを使用して、胴体の屈曲、胴体のねじれ、および大腿の移動角度を推定します（図8参照）。 胴体のねじれ角と大腿の動き角のヒストグラムをそれぞれ図9と図10に示します。 両方の図は、胴体のねじれと大腿の動きのための非ゼロの角度がテストを支配することを明確に示しています。 対応する性能を表5に示す。 (14)のセクション2.3.4に記載されています。 MAEを考慮すると、より優れた性能を発揮し、さらに性能を向上させます。

実験結果は有望であるが，性能改善の余地はまだある。 我々の研究は、より多くのモーションセンサー（例えば、肩や腕のセンサー）は、さらにFRT運動におけるより詳細な体の動きをキャプチャすることにより、mStrokeのFRT機能

4. 結論

私たちは、リアルタイムの転倒リスク評価のための正確なシングルタスク臨床ツールであるFRTを実行できるモバイル健康システム（すなわち、mStroke）を設計 三つの異なる到達距離尺度（すなわち、、、および）が与えられている。 MStrokeのFRT機能の信頼性は健康な大人の主題の二つのグループでテストされました。 実験結果は，その概念と実現可能性を検証した。 脳卒中後の個人に対する臨床試験は、mStrokeにおけるFRT機能のさらなる発展のための次のステップである。

Disclosure

コンテンツは著者の責任であり、必ずしも国立衛生研究所の公式見解を表すものではありません。

競合する利益

著者らは、この論文の出版に関して競合する利益はないと宣言している。

謝辞

この論文で報告された研究は、国立衛生研究所の生物医学イメージングおよび生物工学研究所によって賞noの下で支援されました。 R15EB015700. この作品はまた、部分的にテネシー州高等教育委員会によって資金を供給されました。