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Method Article
このレポートは、受動マーカーモーションキャプチャ装置を使用するときに肩甲骨運動を得る肩峰マーカークラスタ方式を採用する方法の詳細を提示する。文献に記載されているように、この方法は、皮膚の動きアーチファクトを最小化する、肩甲骨運動の堅固な、非侵襲的、三次元動的かつ有効な測定を提供する。
動的な肩甲骨の運動学の測定は、皮膚表面の下肩甲骨の摺動性のために複雑です。研究の目的は、明らかに、パッシブマーカモーションキャプチャシステムを使用した場合の測定の妥当性と信頼性に影響を与える可能性があり、エラーの原因を考慮して、肩甲骨の運動を決定する肩峰マーカークラスター(AMC)方法を説明することであった。 AMC方式は、肩甲骨の運動の有効な測定値を得ることができるマーカークラスターに対して後方肩峰の上、および解剖学的ランドマークの較正を通じてマーカーのクラスタを配置することを含む。彼らは120℃に、アームエレベーションを行い、正面、肩甲骨と矢状面の低下などの方法の信頼性は、(19-38歳、8人の男性)15健康な個体の群では2日の間を検討した。結果は、間の日の信頼性がMultの上方への肩甲骨の回転(係数のために良いことを示したiple相関。 CMC = 0.92)と後方チルト(CMC = 0.70)が、内部回転の公正(CMC = 0.53)アームエレベーションフェーズ中。波形誤差は、内部回転(7.3°〜5.4°)に比べて、上向きに回転(4.4°〜2.7°)および後方チルト(2.8°〜1.3°)のために低かった。下降相の間信頼性は上昇段階の間に観察された結果に匹敵した。この研究で概説プロトコルに接着されている場合、AMCは仰角と腕の動きの低下フェーズ中上方への回転と後方傾斜の信頼性のある測定を提供する。
肩甲骨の運動学の客観的、定量的な測定は、肩インピンジメント2-8で観察されたアームエレベーション中にこのような削減上向きの回転および後方チルトとして肩の機能障害1に関連する異常な動きのパターン、の評価を提供することができます。肩甲骨運動の測定は、しかしながら、皮膚表面の下の骨1の深い位置と滑空性質のために困難である。それが皮膚表面9の下に滑るように解剖学的目印の上に反射マーカーを取り付けるの典型的な運動学的測定技術が十分に肩甲骨を追跡しません。様々な方法には、これらの困難を克服するために、文献全体を通して採用されている。撮影(X線または磁気共鳴)10-14、15,16ゴニオメータ、骨ピン17-22、触診23,24、および肩峰方法3,5,19,25。各メソッドは、しかし、含まれるそのような制限があります。EX放射線、二次元画像に基づく分析の場合の投影誤差、へposureは肩甲骨の位置の繰り返し主観的解釈を必要とし、本質的に静的であるか( 例えば骨ピン)侵襲性が高いです。
これらの問題のいくつかを克服するための解決策は、電磁センサが肩峰25の背骨から通じる肩甲骨の最も側方部に前方に延びる骨の平坦部の平坦部に取り付けられた肩峰の方法を用いることである肩甲骨。肩峰法を用いた原理アイデアは肩峰は、肩甲骨26上の他の部位に比べて皮膚の動きアーチファクトの最小量を有することが示されているように、皮膚の動きのアーチファクトを低減することである。肩峰の方法は、非侵襲的であり、肩甲骨の運動の動的な三次元測定を提供する。検証研究は、アーム·エルの間に120°まで有効であると肩峰の方法を示しているevation段階電磁センサー17,27を使用した。マーカーベースのモーションキャプチャデバイスのクラスタに配置された一連のマーカー、肩峰マーカークラスター(AMC)を使用する場合、必要とされ、アクティブマーカモーションキャプチャシステム28及びパッシブマーカを使用している間に使用する場合に有効であることが示されているアームの昇降アーム29を下降中のモーションキャプチャシステム。
肩甲骨の運動を測定するための受動マーカーモーションキャプチャデバイスとAMCを使用すると、肩インピン30に対応するために介入後肩甲骨運動の変化を評価するために使用されている。この方法の有効な使用は、しかし、正確なマーカーのクラスタを適用する能力に依存して、位置はそれらの運動の有効範囲内にある解剖学的ランド32と確実に腕の動きを較正し、その結果31に影響を与えることが示されている( すなわち 120°アームエレベーション)29以下に。それアクティブマーカベースのモーションキャプチャシステムを使用した場合にも、マーカーのクラスタの再適用を示唆されている、肩甲骨後部チルト28に対する増大し、エラーの原因であることが見出された。それは肩甲骨運動の安定した測定を提供することを確認するために肩峰法の間の日の信頼性を確立することが重要である。測定結果の信頼性を確保することが測定され、検査される、例えば、原因介入に、肩甲骨の運動学の変更が可能になります。肩甲骨の運動を測定するために使用される方法は、29,33の他の箇所に記載されている。本研究の目的は、エラーの発生源を考慮して、パッシブマーカーモーションキャプチャシステムを使用してこれらの方法を適用するためのステップバイステップのガイドと参照ツールを提供すること、および測定方法の信頼性を検討することであった。
注:人間の参加者の使用はサウサンプトン大学の健康科学倫理委員会の教員によって承認された。データ収集が開始される前にすべての参加者が同意書に署名した。本研究の運動に示すデータは、12台のカメラからなるパッシブマーカモーションキャプチャシステムを用いて記録したために。 6 4メガピクセルのカメラと120ヘルツのサンプリング周波数で動作する6つの16メガピクセルのカメラ。
1.参加者の準備
図1:。。肩峰マーカークラスターの位置は、C7とT8解剖学的マーカーは、この図は、肩峰マーカークラスタハムを使って下げアームの間に肩甲骨の運動を測定するワーナー、MB、チャペル、PH&ストークス、MJから変更されている。楽章。 SCI 31、386から396、DOI:HTTP://dx.doi.org/10.1016/j.humov.2011.07.004(2012)。
図2:胸骨ノッチ(IJ)のためのマーカーの位置、剣状突起(PX)、胸鎖(SC)、上腕クラスタ、尺骨茎状突起(米国)、橈骨(RS)。
2. ParticipanTキャリブレーション
注:肩甲骨の解剖学的ランドマークの位置は肩峰マーカークラスターに対して決定される必要がある。ランドマークの校正は、各参加者のために必要とされる。
図3:キャリブレーションワンドを使用尊敬肩峰マーカークラスター(AMC)で解剖骨ランドマークを探します。
3.実験プロトコール
運動学的データの4ポストプロセッシング
注:次の手順の詳細ダイナミックな動きの試験中に肩甲骨運動学を計算するために必要な手順。これらの手順を説明し、広範囲に調査した文献21,33,34内および次のセクションの目的は、肩甲骨の運動を得るために必要なモデリングステップを実施するに合成し、ステップバイステップガイドを提供することですされています。これらのステップの適用は、関連する運動学的モデリングソフトウェアで実施される。ソフトウェアのコンタインローカル座標系は、ローカル座標系、地球座標系とオイラー角回転の計算にローカルからの座標の変換からグローバル座標変換の作成を可能にするコマンド。これらのステップは、肩甲骨、上腕骨と胸郭が剛体のように定義できるようになります。その後に関して肩甲骨の回転胸部、と尊敬の胸部と上腕骨を決定することができる。
IJとC7の間MUTHX =中間点。 PXとT8の間MLTHX =中間点。 GH = GLenohumeral継手中心。 ELJC =肘関節センター。
数学演算子:
二つのベクトルの^ =外積
|| =ベクトルの絶対値
表1:ローカル各硬質セグメント座標系。
5.データ削減および分析
注:以下のデータ整理及び分析ステップは、データ行列の操作を可能にする(例えば、MATLABなど)の数値モデリングソフトウェアで実施される。運動学的データは、標高と上腕骨の動きの下降相、動きの各相の正規化された時間に分割され、その後、肩甲骨運動は、上腕骨仰角に対して表されている。
なし肩、首や腕の怪我の歴史を知っていたフィフティーンの参加者は調査( 表2)上に募集された。イントラ評価者(間-日)の信頼性を評価するために、参加者は、少なくとも24時間、7日間の最大で分離された2つのデータ収集セッションに出席した。上記で詳述したように、各データ収集セッションの間に、同一の研究者は、反射マーカーを取り付けるためのプロトコル、肩峰?...
肩甲骨の運動を決定するための方法論の選択は非常に重要である、と妥当性、信頼性、調査研究のためにその妥当性の考慮が与えられるべきである。様々な方法が文献を通して採用されているが、各方法には限界がある。肩峰マーカークラスターは、肩甲骨の非侵襲性動的運動学的な測定を提供することによって、そのような2D画像または肩甲骨の位置を繰り返し解釈を必要とするから投影?...
None of the authors had any affiliation with any organization that could influence the outcome of this work.
This work lies within the multidisciplinary Southampton Musculoskeletal Research Unit (Southampton University Hospitals Trust/University of Southampton) and the Arthritis Research UK Centre for Sport, Exercise and Osteoarthritis. The authors wish to thank their funding sources; Arthritis Research UK for funding of laboratory equipment (Grant No: 18512) and Vicon Motion System, Oxford UK for providing funding for a PhD studentship (M.Warner). The authors also wish to thank the participants, and Kate Scott and Lindsay Pringle for their help with participant recruitment.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Passive marker capture system | Vicon Motion Systems | N/A | |
Nexus | Vicon Motion Systems | N/A | Data capture software |
Bodybuilder | Vicon Motion Systems | N/A | Modeling software |
14 mm retro reflective markers | Vicon Motion Systems | VACC-V162B | |
6.5 mm retro reflective markers | Vicon Motion Systems | VACC-V166 | |
Calibration wand | Vicon Motion Systems | N/A | |
Plastic base | N/A | N/A | Constructed 'in-house' |
Matlab | Mathworks | N/A | Numerical modelling software |
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