Методы оценки изменения состояния опорно-двигательного аппарата в процессе физической реабилитации
.pdf
|
40 |
|
|
|
– среднеквадратическое |
отклонение |
значений |
′[ ] |
|
|
|
экспериментальной выборки углов траектории ′[ ] для угла крена γ.
6 Расчет балльных оценок.
6.1 С целью реализации системы оценивания для каждой из вышеуказанных характеристик -го повторения , = 1, … , , -го упражнения У , = 1, … , из множества предлагается вычислить
пороговую балльную оценку в соответствии с выражением вида |
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0, |
|
< |
|
|
|
= ∑ , |
|
= { |
, |
|
|||
1, |
|
|
(35) |
|||||
|
|
|
|
|
> |
|
|
|
|
=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
где – весовой коэффициент на базе дельты Кронекера для характеристики;
– значение балльного коэффициента r-ой метрики характеристики;
– значение r-ой метрики характеристики;– количество метрик характеристики;
– пороговое значение для параметра (выбирается эмпирически) метрики характеристики.
6.2 Для балльных коэффициентов 1 и 1 приращения амплитуды необходимо задать ранги 1 и 1 с ранговыми шкалами
|
|
0, |
∆А ≥ 30, |
|
очень высокая |
|
||
|
|
1, |
10 ≤ ∆А < 30, |
|
завышенная |
|
||
|
= |
2, |
−10 ≤ ∆А < 10, |
|
нормальная |
(36) |
||
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1, |
−30 ≤ ∆А < −10, |
заниженная |
|
|||
|
{ |
0, |
∆А < −30, |
очень низкая. |
|
|||
|
|
0, |
∆А ≥ 30, |
|
очень высокая |
|
||
|
|
1, |
10 ≤ ∆А < 30, |
|
завышенная |
|
||
|
= |
2, |
−10 ≤ ∆А < 10, |
|
нормальная |
(37) |
||
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1, |
−30 ≤ ∆А < −10, |
заниженная |
|
|||
|
{ |
0, |
∆А |
< −30, |
|
очень низкая. |
|
|
6.3 Тогда пороговая балльная оценка |
и , определяемая |
|||||||
|
|
|
|
|
|
2 |
2 |
|
выражением для синхронности (правильности) будет иметь вид |
|
|||||||
|
|
|
|
9 |
|
|
|
|
|
|
|
|
= ∑ . |
|
|
|
(38) |
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
=2
41
9
|
|
|
|
|
|
= ∑ . |
|
|
|
|
|
|
(39) |
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
=2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
6.4 |
Отсюда |
для |
|
пороговых |
балльных |
оценок |
|
|
и |
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
2 |
|
необходимо задать ранги |
и с ранговыми шкалами |
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
2 |
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3, |
|
6 ≤ |
< 8, отлично, |
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2, |
|
3 ≤ |
|
< 6, |
хорошо, |
|
|
|
||
|
|
= |
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
(40) |
|
|
|
1, |
|
1 ≤ |
|
< 3, |
средне, |
|
|
|||||
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
{ |
0, |
|
|
= 0, |
|
неправильно. |
|
|
|
|||
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
3, |
|
6 ≤ |
< 8, отлично, |
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2, |
|
3 ≤ |
|
< 6, |
хорошо, |
|
|
|
||
|
|
= |
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
(41) |
|
|
|
1, |
|
1 ≤ |
|
< 3, |
средне, |
|
|
|||||
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
{ |
0, |
|
|
= 0, |
|
неправильно. |
|
|
|
|||
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
, |
|
|||
6.5 |
Тогда пороговая балльная оценка |
и |
для |
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
|
|
3 |
|
характеристики количества повторений будет иметь вид |
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
11 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
= ∑ . |
|
|
|
|
|
|
(42) |
||
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
=10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
11 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
= ∑ . |
|
|
|
|
|
|
(43) |
||
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
=10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
6.6 |
Отсюда |
для |
|
пороговых |
балльных |
оценок |
|
|
и |
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
|
3 |
|
необходимо задать ранги |
и с ранговыми шкалами |
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
3 |
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1, |
|
≥ 2, |
поворот был, |
|
|
|
|
||||
|
|
= { |
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(44) |
|
0, |
|
< 2, поворота не было. |
|
|
|
||||||||
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1, |
|
≥ 2, |
поворот был, |
|
|
|
|
||||
|
|
= { |
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(45) |
|
0, |
|
< 2, поворота не было. |
|
|
|
||||||||
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
6.7 Вычисляется итоговая ранговая оценка для углов тангажа β |
||||||||||||||
или крена γ в виде |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
= ∑ |
. |
|
|
|
|
|
(46) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
= ∑ |
. |
|
|
|
|
|
(47) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
=1
42
6.8 Определяется итоговая, усредненная, балльная оценка правильности выполнения упражнения
1= 2 ∙ ( + ), (48)
где – балльная оценка углов тангажа ;– балльная оценка углов крена .
Особенностью алгоритма является подготовка данных для расчета путем устранения линейного тренда методом наименьших квадратов в блоке 2. Рассчитанные экспериментальные выборки углов траектории вместе с предварительно сохраненными образцовыми выборками углов траектории поступают в блок 3 для анализа на предмет совпадения траекторий по алгоритму динамической трансформации временной шкалы. В блоке 3 представлена классическая реализация алгоритма, включающая построение матриц разностей между экспериментальной траекторией выполнения упражнения и образцовой. По матрице разностей происходит расчет матрицы деформации ( [ ], ′ [ ]) в окрестности текущей точки. По полученной матрице деформации строится минимальный путь деформации , т.е. цепочка значений матрицы, отобранных по критерию минимизации. Для двух идентичных наборов данных таким путем будет диагональ матрицы. В результате работы блока 3 определяется итоговая метрика DTW 10( [ ], ′[ ]), которая вычисляется как минимальный из всех возможных минимальных путей (минимальная дистанция). Метрики отклонения пути от диагонали служат косвенным признаком различия траекторий углов поворота. Основные метрики вычисляются в блоках 4-6.
В блоке 4 вычисляется приращение амплитуд в долях и разница средних амплитуд реальной траектории и образцовой, среднеквадратичное отклонение от постоянной точки. Результаты работы блока 4 используются для оценки характеристик: амплитуда и количество повторений. В блоке 5 рассчитываются следующие метрики для оценки синхронности: метрика начальной диагонали (СКО минимального пути слева), метрика конечной диагонали (СКО минимального пути справа), доля горизонтальных и вертикальных переходов индексов, относительно диагональных в начале акте выполнения движения . доля горизонтальных и вертикальных переходов индексов, относительно диагональных на завершающем акте движения, максимум минимального пути
43
(max ). Результаты работы блока 5 используются для оценки характеристики правильности выполнения упражнения. В блоке 6 осуществляется расчет количества повторений упражнения.
Результаты работы блоков 4-6 используются для подсчета оценочных баллов в блоке 7 с учетом пороговых значений, хранящихся в базе данных. Особенностью данной реализации является начисление баллов за превышение параметров оценки минимального пути пороговых значений, которые были выбраны опытным путём.
5 СПОСОБ РЕГИСТРАЦИИ ДВИГАТЕЛЬНОЙ АКТИВНОСТИ ПОД АУДИОВИЗУАЛЬНЫМ САМОКОНТРОЛЕМ
На основе алгоритма динамической трансформации временной шкалы для оценки правильности выполнения физических упражнений в процессе физической реабилитации при учете дополнительных метрик и балльной системы разработан и защищен патентом на изобретение способ реабилитации и восстановления двигательной активности под аудиовизуальным самоконтролем [26].
Применение данного способа предоставляет возможность обеспечения персональной калибровки и учета индивидуальных физиологических особенностей пациента, а также возможность самоконтроля правильности выполнения восстановительных упражнений без присутствия тренера или врача-реабилитолога.
Способ реабилитации и восстановления двигательной активности под аудиовизуальным самоконтролем состоит из следующей последовательности действий:
1 На теле пациента устанавливается модуль регистрации двигательной активности (инерциальная измерительная система).
2 С помощью датчиков ускорения регистрируется изменение положения модуля регистрации двигательной активности при движениях конечности опорно-двигательного аппарата.
3 Информации о положении конечности в пространстве отображается в предложенном пользовательском интерфейсе. При этом пациент имеет возможность задать индивидуальный пороговый коэффициент исходя из возраста, веса, тяжести состояния сустава, а также выбрать реабилитационное упражнение.
4 Пациент сопрягает модуль регистрации двигательной активности по беспроводной связи с модулем контроля двигательной активности.
5 Пациент придает конечности исходное положение.
44
6 Блок вычисления положения модуля регистрации двигательной активности принимает данное положение за исходное, передает соответствующее сообщение по беспроводной связи в модуль контроля двигательной активности.
7 Пациент приступает к циклическому повторению восстановительного упражнения.
8 Блок вычисления положения модуля регистрации двигательной активности непрерывно производит вычисление текущего положения относительно исходного по датчикам ускорения, угловой скорости и по беспроводной связи передает данные значения в модуль контроля.
9 Модуль контроля производит вычисление траектории движения регистрирующего устройства, запоминает траекторию и с учетом индивидуального порогового коэффициента сравнивает траекторию с шаблоном.
10 Модуль контроля выводит на пользовательский интерфейс информацию о шаблоне упражнения, траектории движения модуля регистрации двигательной активности и о соответствии траектории шаблону.
11 В случае отклонения текущего положения модуля регистрации двигательной активности от шаблона за пределы индивидуального порога модуль контроля отображает данную информацию на пользовательском интерфейсе, сопровождая звуковыми сигналами или речевыми сообщениями о необходимости корректировки восстановительных движений, и по беспроводному каналу связи передает в модуль регистрации двигательной активности информацию о выходе текущего положения модуля регистрации двигательной активности за пределы порога, о чем происходит оповещение пациента.
12 В блоке памяти модуля контроля двигательной активности сохраняют индивидуальные шаблоны выполнения восстановительных упражнений путем регистрации и усреднения траекторий движения модуля регистрации двигательной активности при выполнении восстановительных упражнений пациентом с поврежденным суставом для данного восстановительного упражнения.
13 Модуль контроля двигательной активности в блоке памяти запоминает значения датчиков ориентации модуля регистрации двигательной активности, результаты сравнения реальной траектории движения модуля регистрации двигательной активности с шаблоном выполнения восстановительного упражнения, а также о срабатывании порогов.
|
45 |
|
Структурная схема модуля регистрации двигательной активности |
||
представлена на рисунке 17. |
|
|
Акселерометр |
|
|
Датчик ускорения |
|
|
Гироскоп |
Блок вычисления |
Приемо-передатчик |
Датчик угловой скорости |
положения |
беспроводной связи |
Магнитометр |
|
|
Датчик напряженности |
|
|
магнитного поля |
Модуль регистрации двигательной активности |
|
|
||
Рисунок 17 – Структурная схема модуля регистрации |
||
двигательной активности |
|
|
Структурная схема модуля контроля двигательной активности |
||
представлена на рисунке 18. |
|
|
|
Блок памяти |
|
|
Блок вычисления соответствия |
|
Приемо-передатчик |
шаблона и траектории |
Пользовательский |
|
|
|
беспроводной связи |
движения модуля регистрации |
интерфейс |
|
|
|
|
двигательной активности |
|
|
Блок вычисления |
|
|
траектории |
Модуль контроля |
|
|
|
|
|
двигательной активности |
Рисунок 18 – Структурная схема модуля контроля |
||
|
двигательной активности |
|
46
Всоответствии с рисунком 17 модуль регистрации двигательной активности содержит датчик ускорения, датчик угловой скорости и магнитометр, которые подключены к блоку вычисления положения. К выходу блока вычисления положения подключен приемо-передатчик беспроводной связи.
Модуль контроля двигательной активности содержит приемопередатчик беспроводной связи, который соединен с блоком вычисления траектории, блоком вычисления соответствия шаблона и траектории движения модуля регистрации двигательной активности и блоком памяти, при этом указанные блоки также соединены с пользовательским интерфейсом.
Вкачестве модуля регистрации двигательной активности в данной диссертационной работе используется смартфон со встроенными штатными датчиками ускорения и поворотов, при этом функции модуля контроля двигательной активности также реализована на смартфоне. Для осуществления регистрации двигательной активности смартфон необходимо зафиксировать на конечности или на теле пациента. В общем случае модуль регистрации двигательной активности должен быть закреплен в районе действия сустава. Для этого используется простое прижатие ладонью в нужной точке, магнитная защелка для одежды, ремешки, обручи и повязки с карманами для устройства, прищепки на ремень и т.п.
Сопряжение регистрирующего устройства и модуля контроля двигательной активности выполнено с помощью приемо-передатчиков беспроводной связи. Пользовательский интерфейс может быть выполнен в виде сенсорного экрана со звуковым сопровождением.
Для качественного выполнения реабилитационных упражнений важны контроль факта выполнения (мотивационный эффект), контроль нагрузки на сустав, контроль правильности выполнения упражнения для того, чтобы целевая нагрузка была сосредоточена именно в заданном суставе. Кроме того, важным условием контроля является наличие обратной связи, работающей в реальном времени. Обратная связь нужна, чтобы пациент мог управлять процессом выполнения упражнений, добиваясь лучших результатов по заданным критериям. Для этого заявленный способ реализует выполнение функций фиксации траектории движения модуля регистрации двигательной активности, а также сравнение с шаблоном и визуальное отображение на пользовательском интерфейсе модуля контроля двигательной активности.
Таким образом, способ реабилитации и восстановления
47
двигательной активности под аудиовизуальным самоконтролем на алгоритма динамической трансформации временной шкалы при учете дополнительных метрик позволяет контролировать правильность изменения состояния опорно-двигательного аппарата при выполнении реабилитационных упражнений. В свою очередь, балльная система оценивает выполнение физической реабилитации и отображает результат изменения состояния опорно-двигательного аппарата пациенту, как итоговый выход работы системы контроля реабилитации. Данная объективная оценка выполнения упражнений позволит отобразить динамику восстановления опорно-двигательного аппарата в графическом виде. Указанная особенность обеспечивает медицинскому специалисту возможность удаленного определения эффективности результатов дистанционной физической реабилитации, проведенной в домашних условиях, а также определения прогресса и подтверждения четкости следования пациентом индивидуальному плану восстановительных занятий [27, 28].
48
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1.Навойчик А.И. Общая биомеханика: тексты лекций. – Гродно: ГрГУ, 2000. – 61 с.
2.Донской Д.Д., Зациорский В.М. Биомеханика. М.: ФиС, 1979.
264 с.
3.Дубровский В.И. Федорова В.Н. Биомеханика: учеб. пособие для сред. и высш. учеб. заведений. – М.: ВЛАДОС-ПРЕСС, 2003. – 672 с.
4.Скворцов Д.В. Диагностика двигательной патологии инструментальными методами: анализ походки, стабилометрия: моногр. М.: Т.М. Андреева, 2007. 640 с.
5.Батышева Т.Т., Скворцов Д.В., Труханов А.И. Современные технологии диагностики и реабилитации в неврологии и ортопедии. М.: Медика, 2005. 244 с.
6.Агаджанян Н.А., Быков А.Т., Труханов А.И. Современные технологии восстановительной медицины. М.: Медицина, 2004. 288 с.
7.Скворцов Д.В. Клинический анализ движений. Анализ походки. Иваново: НПЦ – «Стимул», 1996. 344 с.
8.Каторкин С.Е., Яровенко Г.В. и др. Особенности биомеханических изменений опорно-двигательной системы при хронической лимфовенозной недостаточности нижних конечностей // Новости хирургии. 2010. Т. 18, № 6. С. 50-57.
9.Гаранин Е.О., Лысенко А.Ф. и др. Автоматизированный биомехатронный подход к реабилитации пациентов травматологоортопедического профиля // Молодой исследователь Дона. 2017. Т. 5,
№2. С. 46-51.
10.The Gold Standard in Gait Analysis for 26 years [Электронный ресурс] // GAITRite: сайт. 1994. URL: https://www.gaitrite.com/ (дата обращения: 24.12.2022).
11.AMTI Force and Motion [Электронный ресурс] // AMTI: сайт.
2013. URL: https://www.amti.biz/ (дата обращения: 24.12.2022).
12Bertec [Электронный ресурс] // Bertec: сайт. 1993. URL: https://www.bertec.com/ (дата обращения: 24.12.2022).
13.Гамбурцев В.А. Гониометрия человеческого тела. М.:
Медицина, 1973. 200 с.
14.Jonsson P. Comparison of Measurement Accuracy between Two Types of Wrist Goniometer Systems // Appl Ergon. 2001. Vol. 32, No. 6. pp. 599-607.
15.Бернштейн Н.А. Физиология движений и активность. М.: Наука, 1990. 496 с.
49
16.Бернштейн Н.А. Очерки по физиологии движений и физиологии активности. М.: Медицина, 1966. 349 с.
17.Анохин П.К. Очерки по физиологии функциональных систем. М.: Медицина, 1975. 306 с.
18.Superior Motion Capture [Электронный ресурс] // Motion Capture Camera and Software Leader: сайт. 2022. URL: https://motionanalysis.com/ (дата обращения: 25.12.2022).
19.VICON [Электронный ресурс] // Motion Capture Camera and Software Leader: сайт. 1979. URL: https://www.vicon.com/ (дата обращения: 25.12.2022).
20.Qualisys [Электронный ресурс] // Motion Capture Camera and Software Leader: сайт. 1979. URL: https://www.qualisys.com/ (дата обращения: 25.12.2022).
21.The Enterprise VR Platform [Электронный ресурс] // Virtualware: сайт. 2004. URL: https://www.virtualwareco.com/ (дата обращения: 26.12.2022).
22.Innovative Medical Systems [Электронный ресурс] // Habilect:
сайт. 2015. URL: https://habilect.com/ (дата обращения: 26.12.2022).
23Алпатов А.В., Ашапкина М.С., Чекушин А.А. Система поддержки выполнения реабилитационных упражнений для коленного сустава на базе смартфона // Международный научно-прикладной журнал «Биомедицинская радиоэлектроника». М.: Радиотехника, 2018.
№8. C. 45-53.
24.Dam E.B., Koch M., Lillholm M. Quaternions, Interpolation and Animation // Denmark: Universitetsparken 1, 1998. 103 p.
25.Xsens [Электронный ресурс] // Movella: сайт. 2003. URL: https://www.movella.com/products/xsens#overview (дата обращения:
30.12.2022).
26.Патент на изобретение RU № 2692535 С1, МПК A61B 5/11, Способ реабилитации и восстановления двигательной активности под аудиовизуальным самоконтролем / Алпатов А.В., Ашапкина М.С. // Зарегистр. в реестре 25.06.2019 г.
27.Алпатов А.В., Ашапкина М.С. Разработка метрик для распознавания физических упражнений в системах удаленной реабилитации // Вестник РГРТУ. 2018. № 66. Часть 1. С. 139-146.
28.Alpatov A.V., Ashapkina M.S., Kolpakov A.V., Sablina A.V. Metric for Exercise Recognition for Telemedicine Systems // Proceedings 2019 8th Mediterranean Conference on Embedded Computing, MECO 2019 – Budva, 2019. pp. 668-671.