기능 도달 테스트를 사용한 실시간 낙상 위험 평가

추상

낙상은 회복의 모든 단계에서 뇌졸중 생존자에게 흔하고 위험합니다. 뇌졸중 후 개인에 대 한 실시간으로 낙하 위험을 평가 하는 광범위 한 필요 신뢰할 수 있는,저렴 한,정량화,및 원격 임상 측정/도구에 대 한 신흥 요청을 생성 했습니다. 이러한 요구에 부응하기 위해,우리는 실시간 낙상 위험 평가를 위한 기능적 도달범위 테스트를 탐구하고,사후 뇌졸중 회복 및 재활을 위한 실시간 및 자동 모바일 건강 시스템인 엠스트로크에서 자율주행 기능을 구현합니다. 엠 스트로크는 설계,개발,다른 모바일 건강 기능을 기반으로 아이 패드와 하나 또는 두 개의 무선 바디 모션 센서로 구성된 하드웨어 플랫폼에서 실행되는 응용 프로그램(응용 프로그램)으로 제공됩니다. 그 개념 및 타당성을 확인 하려면 건강 한 인간의 과목에 광범위 하 게 테스트 됩니다. 예비 성능을 제시 할 것을 정당화하의 추가 탐사 FRT 기능에 mStroke 임상 시험을 통해 개인에 대한 뇌졸중 후 수있는,그것의 유비쿼터 악 가까운 미래에 있습니다.

1. 소개

낙상은 회복의 모든 단계에서 뇌졸중 생존자에게 일반적입니다. 만성 뇌졸중을 가진 지역 사회 거주 개인은 가을 발생률이 가장 높습니다. 결과적으로 고관절 골절은 일반 노인 인구에 비해 뇌졸중 후 생존자에서 발생할 가능성이 4 배 더 높습니다. 낙상은 또한 진보적 인 활동과 참여 제한,의존성 증가,낙상에 대한 두려움 증가 및 우울증을 초래합니다. 또한,폭포는 뇌졸중 후 개인의 보호자에 대 한 훨씬 더 많은 스트레스로 이어질.

부상 전에 위험에 처한 사람을 평가/식별 할 수있는 경우 낙상 예방 전략이 가장 효과적입니다. 서 균형과 관련 된 기능 매개 변수를 정확 하 게 평가 하 고 뇌졸중 후 개인에 낙하 위험을 예측 하는 몇 가지 임상 도구가 있습니다. 관련 임상 도구에는 버그 균형 척도(게시판),시간 초과 및 이동(잡아 당김)테스트,전산화 된 동적 사후 검사(전산화)및 포스 플레이트,그리고 프리티. 게시판에 서 수 평가 척도를 적용 14 기능 운동. 예인선은 작업 완료 시간을 측정하는 기능 보행 테스트입니다. 또한,압력센터를 측정할 수 있으며,저울과 낙상위험의 상관관계를 측정할 수 있습니다. 이전에 나열된 임상 도구는 임상의 관리 및/또는 값 비싸거나 움직이지 않는 장비가 필요할 수 있습니다. 그러므로,그들은 임상 사용을 위해 적당하 그러나 종으로 임상의 및 또는 비싼 장비의 존재 없이 지역 사회 거주 개인을 감시할 수 없습니다.

가속도계와 자이로스코프의 적용은 서 있는 균형을 정량적으로 평가하기 위해 연구되었다. 이 연구는 기능 균형 측정에서 모션 센서의 유용성을 보여줍니다. 그러나 두 연구 모두 모바일 건강을위한 원격 측정 시스템을 생산하기보다는 임상의 측정 감도를 향상시키는 데 중점을 둡니다. 이러한 연구의 방법은 테스트 복잡성(각각 4 단계 및 6 단계)및 요구 사항(예:사용자의 눈을 감아야 함)으로 인해 임상의가 없으면 집에서 적용 할 수 없습니다.

이 논문에서는 웨어러블 기술(즉,실시간 모션 감지)을 탐구하여 낙상 위험을 평가합니다. 서 있는 위치에서 지지대의 고정된 받침대를 유지하면서 팔 길이를 넘어 앞으로 도달할 수 있는 최대 거리로 정의되는 빠른 단일 작업 동적 테스트입니다. 중요한 것은 앉아있는 균형을위한 수정 된 버전,즉 우리가 앉아있는 측정 개발에 유용 할 것으로 예상되는 수정 된 수정 된 버전이 있다는 것입니다. 에 의해 개발되었다 던컨 외. 1990 년 노인 인구의 서 균형의 전방 한계를 결정하는 비율 측정 규모로. 그것의 처음부터,이 측정 입증 되었습니다 다른 더 많은 시간이 걸리는 임상 기능 측정에 비해 뇌졸중 생존자 및가 위험의 강력한 예측기에 대 한 균형 적자를 식별 하기 위한 유효 하 고 신뢰할 수 있는 테스트. 구체적으로 말하면,사용자가 조치를 취하지 않고 앞으로 얼마나 멀리 도달 할 수 있는지 추정합니다. 연령대가 다른 남성과 여성의 도달 거리 규범은 표 1 에 요약되어 있습니다. (1)25.40 센티미터 이상의 전방 도달에 대해서는 음성 검사가 고려된다.(2)15.24 센티미터 미만의 도달 범위는 다음 6 개월 동안 낙상 위험이 4 배 더 큰 것으로 밝혀졌습니다.(3)내 범위 15.24–25.40 센티미터는 다음 6 개월 동안 낙상 위험이 2 배 더 큰 것으로 밝혀졌습니다.

또한 뇌졸중 후 환자의 모터 제어 및 추정 보행 속도를 평가할 수있는 실시간 및 자동 모바일 건강 시스템 인 우리의 제안 된 맥 스트로크의 기능 중 하나입니다. 여기에,우리는 3 무료 문제를 해결 하 고: (1)정확 하 고 충실 하 게 측정할 수 있는 신호 처리 알고리즘을 설계 하 고,(2)우리의 하드웨어 플랫폼에서 실행 하는 대화형 사용자 친화적인 응용 프로그램을 구현 하 고,(3)건강 한 성인 과목에 대 한 엠스트로 크에서 엠스트로 크 함수의 유용성과 신뢰성을 평가.

일단 미스트로크에서의 미스트로크 함수가 건강한 성인 집단에서 유용성과 신뢰성을 입증하면,미스트로크 후 개인에서 추가 개발 및 평가가 실행될 것이다. 우리의 궁극적 인 목표는 뇌졸중 후 개인이 의료 전문가의 도움없이 필요에 따라 언제든지 클리닉(예:급성 치료/사후 치료/재활 시설)및 가정에서 이러한 기능을 활용하여 실시간 낙상 위험 평가를 쉽게 수행 할 수 있다는 것입니다. 다시 말해,숙련된 임상 투여에서 독립적인 환자 관리로 전환될 수 있다. 현재 급성 클리닉 기반 시스템을 넘어 효율적이고 장기적인 뇌졸중 관리를 지원할 수있는 환자의 행동과 회복에 대한 보급적이고 정량화 가능하며 지속적인 모니터링을 촉진 할 수 있습니다.

2. 재료 및 방법

2.1. 하드웨어 및 사용자 편의

에너지 및 대기 시간은 모든 무선 또는 모바일 건강 장치에서 두 가지 주요 제약 조건입니다. 그림 1 에 표시된 노드를 무선 바디 센서로 선택했습니다. 이 저전력 및 대기 시간이 짧은 휴대용 장치는 블루투스 저에너지 프로토콜을 사용하여 기지국(예:스마트 폰,아이 패드 또는 컴퓨터)과 통신하는 새로운 모듈 식 센서 플랫폼입니다. 여러 노드가 단일 베이스 스테이션과 연결할 수 있습니다. 노드의 기본 모듈은 가속도계,자이로 스코프 및 자력계를 포함하는 관성 운동 장치 인 인벤 센스에서 제조 한 9 축 운동 추적 장치입니다. 가속도계는 전체 범위의 지,지,지 또는 지를 갖도록 프로그래밍 할 수 있습니다. 착용형 센서를 포함한 가전 제품의 저전력,저비용 및 고성능 요구 사항에 맞게 설계되었습니다. 노드는 최대 50 미터의 범위와 초당 최대 120 샘플에서 아이 패드에 모션 데이터를 보낼 수 있습니다. 노드의 각 끝은 교환 가능한 추가 센서 장치를 수용 할 수 있습니다. 이러한 센서 장치는 온도,수분 수준,산소 농도계 또는 초음파 모니터링/측정과 같은 다양한 기능을 제공 할 수 있습니다. 이 논문의 목적을 위해,우리는 아이뮤와 노드를 사용합니다.

최근 몇 년 동안,재활 연구 및 관행을 위해 인간의 운동 데이터를 얻기 위해 센서(예:가속도계,자이로 스코프,자력계 및 근전도)를 사용하는 아이디어는 상당한 관심을 받고 있습니다. 가속도계는 가속도 벡터를 측정합니다.; 그리고 자력계는 강도와 경우에 따라 자기장의 방향을 측정합니다. 이 세 가지 센서의 9 축 센서 융합은 각 개별 모션 센서에서 발견되는 고유 한 결함을 극복 할 수 있습니다.

도 2 에 도시 된 가슴 하네스를 통해 하나의 노드를 착용한다. 하네스를 걸치고 벗는 것은 숙련 된 에뮬레이션을 통해 물리 치료 학생들이 테스트했습니다. 결과는 환자 사용에 대한 그러한 하네스 시스템의 번역을 제안합니다. 또한 노드가 올바르게 착용되지 않은 경우(예:,노드 회전 또는 거꾸로),응용 프로그램은 경고 알림을 보내드립니다.

2.2. 소프트웨어 및 그 사용자 편의성

소프트웨어 기능면에서 볼 때,엠스트로크의 프루트 기능은 낙상 위험 평가와 오류 감지를 포함한다. 오류에는 잘못된 서있는 자세와 떨어지는 것이 포함됩니다. 이 응용 프로그램은 사용자가 편안하고 직립 자세를 취하도록 요청합니다. 가슴 노드가 잘못된 신체 자세를 감지하면 응용 프로그램은 사용자에게 알립니다. 뇌졸중 후 서있는 자세가 손상되었을 수있는 개인을 설명하기 위해 트렁크 굴곡 최대 30 개까지 허용됩니다. 그런 다음 앱은 사용자가 지배적 인 상지의 어깨(즉,뇌졸중 후 생존자의 영향이 적은 상지)를 약 90 개로 구부리도록 지시합니다. 팔이 적당하게 있을 경우,사용자는 단계를 거치지 않고 가능한 멀리 앞으로 도달할 것입니다. 마지막으로,우리의 제안 된 알고리즘을 기반으로 추정됩니다.

FRT 기능에 mStroke 은 맞춤형에 대한 각 개별 사용자에 의해 입력하는 사용자의 트렁크의 길이,어깨,허벅지는 길이로 전 FRT 가 시작됩니다. 알고리즘이 프루트 거리를 추정 한 후,결과는 확립 된 프루트 규범에 따라 실시간으로 사용자에게 발표됩니다(표 1). 안전을 보장하기 위해 엠스트로크는 낙상 감지 알고리즘을 갖추고 있으며 낙상시 자동 응급 의료 서비스 알림을 제공하도록 프로그래밍 할 수 있습니다. 이 목적을 위해,우리는 리튬 등에 의해 제안 된 3 단계 낙하 검출 알고리즘을 구현했습니다. .

2.3. 거리 추정

2.3.1. 각도 추정

노드에는 가속도계,자이로 스코프 및 자력계가 있습니다. 우리는 정확한 각도 추정을 위해이 세 가지 센서의 판독 값에서 계산 된 쿼터니언을 이용합니다. 쿼터니언은 3 차원 공간에서 강체의 방향을 나타내는 데 사용할 수 있는 4 차원 복소수입니다. 쿼터니언 표현에서 프레임에 대한 프레임 상대 방향을 설명합니다. 프레임에 상대적인 프레임의 방향은 프레임에 정의 된 축을 중심으로 각도의 회전을 통해 달성 될 수 있습니다. 이 방향을 설명하는 쿼터니언은 다음과 같이 정의됩니다:여기서,,및 프레임의 단위 벡터의 구성 요소를 각각-,-및-축으로 정의합니다.

참조 쿼터니언이 있고,현재 쿼터니언이 있고,및 사이의 방향이 있다고 가정합니다. 다음 사이의 관계,,및 다음과 같이 나타낼 수 있습니다:여기서 해밀턴 규칙을 사용하여 결정할 수있는 쿼터니언 제품을 나타냅니다 :

(2)와(4)를 기반으로,우리는 쉽게 다음을 얻을 수 있습니다:

3 차원 벡터는 쿼터니언에 의해 회전 될 수 있습니다. 경우 및 프레임과 프레임에 설명 된 동일한 벡터,각각,우리는 다음을 얻을:여기서 그들을 4 차원 벡터를 만들기 위해 첫 번째 요소로 포함.

이러한 회전에 해당하는 각도는 두 벡터의 각도,즉 동일한 수학 표현식을 가지고 있지만 다른 벡터를 나타내는 위치에서 얻을 수 있습니다.

그러나(6)과(7)을 기반으로 계산하면 실제 구현에 두 가지 문제가 있습니다. 한 가지 문제는 항상 긍정적이고 다른 문제는 모든 회전 방향에있을 수 있다는 것입니다. 그림 3 에 표시된 예시적인 예를 사용하여이 두 가지 문제를 설명 할 것입니다. 그림 3(에이)과 3(비)프레임에 따라 프레임에 전진 회전 및 후면 회전을 나타냅니다-축,각기. 그림 3(기음)축을 따라 회전을 나타냅니다. 모든 회전에 대한 각도의 절대 값을 가정합니다. 에 따라(6),에 대응하고 에 대응. 또한(7)이 적용되면 다음을 얻을 수 있습니다. 따라서 전진 회전과 후진 회전을 구별 할 수 없습니다. 그림 촬영 3(기음)계정에,우리는 프레임의 평면에서 회전에만 관심이 있다면,우리는 얻어야한다 0 이러한 회전의 각도에 대한 제 10 장. 그러나 우리는 여전히(6)과(7)을 사용하여 0 대신 0 을 얻습니다.

이 두 가지 문제를 해결하기 위해,우리는 예상대로 얻기 위해 다음과 같은 솔루션을 제안한다. (6)외에도 다음과 같이 두 번째 벡터 회전을 적용합니다. 그런 다음 다음과 같이(7)을 약간 업데이트하여 각도를 찾습니다:이러한 방식으로,

요약하면,제안된 솔루션은 도 3 에 예시된 전술한 문제들을 해결할 수 있다:(1)도 3 에서(1)순방향 회전을 위해,그리고.(2)그림에서 3(비)뒤로 회전,과.(3)도 3 에서(다)축을 따라 회전,및,이는 프레임의 평면에 투영되는 이러한 회전의 각도가 0 이 될 것을 의미한다.

2.3.2. 간선 굴곡으로 인한 기능적 도달

임상 관찰에 따르면,간선 굴곡의 도달은 주로 간선 굴곡을 통해 실행됩니다. 우리는 섹션 2.3.1 에 제시된 제안 된 알고리즘을 기반으로 트렁크 굴곡 각도를 추정 할 수있는 경우,우리는 다음과 같이 삼각 함수에 따라 해당 도달 거리를 계산할 수 있습니다:여기서 수동으로 측정 트렁크 길이를 표시하고 트렁크 굴곡 각도를 나타냅니다. 가슴 노드의 인공 호흡기는 트렁크 굴곡 각도를 추정하는 데 필요한 쿼터니언 정보를 제공합니다.

2.3.3. 몸통 꼬임의 효과

는 몸통 굴곡으로 인한 기능적 도달 범위 만 고려합니다. 그러나,인간의 몸은 엄격 하 게 강체. 때 FRT 수행하는 불가피한 몸통을 비틀. 몸통 트위스트는 또한 기능적 도달 범위에 기여할 것입니다. 가슴 노드의 3 축 아이뮤를 사용하면 몸통 굴곡 각도와 동시에 몸통 꼬임 각도를 추정 할 수 있습니다. 따라서 다음과 같이 업데이트 할 수 있습니다.

2.3.4. 대퇴부 운동의 효과

개인이 대퇴부를 수행 할 때 하체는지면에 수직으로 유지되지 않습니다. 하체는 때때로 지원의 그/그녀의 기초 내의 사람의 질량 중심을 지키기 위하여 뒤에 전치할지도 모릅니다. 원래 수직 위치에서 하체 편차가 있으면 하체 결과에 영향을 줄 수 있습니다. 따라서 우리는 그러한 효과를 명시 적으로 고려할 필요가 있습니다. 가슴 노드의 아이뮤가 프린트에서 하체의 움직임을 포착하는 것은 불가능합니다. 따라서 허벅지 운동 각도를 추정하기 위해 허벅지의 두 번째 노드를 이용합니다. 이 각도에 기초하여,우리는 수동으로 측정 허벅지 길이를 나타내고 미스트로크에 의해 자동으로 추정 허벅지 운동 각도를 나타내는 기능적 도달에 기여하는 하체 움직임을 정량화 할 수있다. 결국,우리는 다음과 같이 세 번째 도달 거리 측정을 제안합니다:

3. 결과 및 토론

3.1. 2758>

건강한 성인 피험자를 대상으로 한 연구 결과,적절한 성인 피험자의 승인 하에 실시되었다. 피험자는 참여 전에 정보에 입각 한 동의를 제공했습니다. 연령과 성별은 주제 인구 통계로 기록되었습니다. 편익,건강한 대학생의 견본 때문에,우리의 주제의 대부분에는 정상적인 몸 질량 색인이 있습니다. 모든 이상치는 비만이 아닌 과체중으로 간주됩니다.

각 피험자에 대해 몸통 길이,어깨 너비 및 허벅지 길이를 수동으로 측정하여 프린트하기 전에 앱에 입력했습니다. 측정 테이프는 각 피사체의 어깨 높이에서 벽에 고정되었다.

임상의 큐잉을 통해 피험자는 벽걸이 측정 테이프 옆에 서서 측정 테이프의 길이를 초과하지 않도록 위치시켰다. 피험자는 그/그녀의 상지를 90 으로 올리도록 지시 받았다. 시작 위치는 피험자의 말단 세 번째 지골에서 임상의에 의해 평가되었습니다. 피험자는 이후 한 발짝도 내딛지 않고 가능한 한 편안하게 앞으로 나아가도록 요청받았다. 피험자의 도달이 절정에 이르렀을 때 임상의는 도달 끝을 표시했습니다. 측정 테이프에 표시된 두 위치 사이의 절대 거리는 미스트로크 예상 도달 거리에 대한 비교 벤치 마크로 사용되었습니다. 우리는 그것의 성능을 확인 하기 위해 과목의 두 그룹에 대 한 스트로크에서 프리티 함수를 테스트. 각 피험자는 5 번 피험자를 수행했습니다.

3.2. 2758>

그룹 1 은 17 명의 건강한 성인 피험자를 포함한다. 표 2 는 그룹 1 인구 통계 데이터를 나타냅니다. 그림 4 와 같이 하나의 노드(가슴에 위치)가 그룹 1 에서 트렁크 굴곡 및 몸통 꼬임 각도를 추정하는 데 사용됩니다. 몸통 꼬임 각도의 히스토그램은 그림 5 에 나와 있습니다. 그림 5 에서 대부분의 몸통 꼬임 각도가 동일하지 않다는 것을 쉽게 관찰 할 수 있으며,이는 기능적 도달 결과에 사소한 영향을 미칩니다. 평균 절대 오차(매)와 상관 계수의 관점에서 도달 거리 추정의 성능은 표 3 에 나와 있습니다. 그리고 섹션 2.3.2 의(12)및 섹션 2.3.3 의(13)에 각각 설명되어 있습니다. 매의 고려,에 의해 능가. 개성 알트만 사이뿐만 아니라 사이 플롯 및 도면에 도시되어있다 6 과 7,각기. 차이의 평균은 측정과 벤치 마크 사이의 편향/불일치를 보여줍니다. 차이의+1.96 표준 편차(1.96)와 -1.96 의 차이는 95 의 계약 한도의 범위를 제공합니다. 대부분의 차이는 그러한 범위 내에 있습니다.

그룹 2 에는 표 4 에 표시된 인구 통계를 가진 23 명의 건강한 성인 피험자가 포함됩니다. 그룹 1 과 달리 그룹 2 에서 트렁크 굴곡,몸통 꼬임 및 허벅지 운동 각도를 추정하기 위해 두 개의 노드가 사용됩니다(그림 8 참조). 몸통 꼬임 및 허벅지 운동 각도의 히스토그램은 각각 그림 9 와 10 에 나와 있습니다. 두 수치 모두 몸통 꼬임과 허벅지 움직임에 대해 0 이 아닌 각도가 테스트를 지배한다는 것을 분명히 보여줍니다. 해당 공연은 표 5 에 나와 있습니다. 섹션 2.3.4 의(14)에 설명되어 있습니다. 매의 고려에 의해 능가 하 고 더에 의해 성능을 향상 시킵니다.

실험 결과가 유망한 반면,성능 개선의 여지가 여전히 존재한다. 우리의 연구는 명확 하 게 더 많은 모션 센서(예를 들어,어깨 또는 팔에 센서)고려 되어야 한다 더 많은 상세한 신체 움직임을 캡처 하 여 근육 운동에서 근육 운동 함수의 성능을 개선 하는 것이 좋습니다.

4. 결론

우리는 설계 하 고 모바일 건강 시스템(즉,엠스트로크)실시간 낙하 위험 평가에 대 한 정확한 단일 작업 임상 도구를 수행할 수 있는 개발. 세 가지 다른 도달 거리 측정(즉,,,및)이 주어졌습니다. 두 그룹의 건강한 성인 과목에서 테스트되었습니다. 실험 결과는 그 개념과 타당성을 확인합니다. 뇌졸중 후 개인에 대한 임상시험은 뇌졸중 후 뇌졸중 기능의 추가 개발을 위한 다음 단계입니다.

공개

내용은 전적으로 저자의 책임이며 반드시 국립 보건원의 공식 견해를 나타내는 것은 아닙니다.

경쟁 이익

저자는 이 논문의 출판과 관련하여 경쟁 이익이 없다고 선언한다.

감사

본 논문에서보고 된 연구는 국립 보건원의 생물 의학 영상 및 생명 공학 연구소의 지원을 받았다. 15,000 원 이 작품은 부분적으로 테네시 고등 교육위원회에 의해 투자되었다.