仮想修正ボックスおよびブロックテスト中の運動と筋肉活動の定量的評価のためのセットアップ

要約

ここで説明するプロトコルは、上肢欠損の定量的評価を強化することを目的としており、クリニックと自宅の両方でリモート評価のための追加技術を開発することを目的としています。バーチャルリアリティとバイオセンサー技術を標準的な臨床技術と組み合わせて、神経筋系の機能に関する洞察を提供します。

要約

動く能力は、私たちが世界と対話することを可能にします。この能力が損なわれると、生活の質と自立性が大幅に低下し、合併症を引き起こす可能性があります。最近では、対面式サービスへのアクセスが限られているため、遠隔での患者の評価とリハビリテーションの重要性が高まっています。例えば、COVID-19のパンデミックにより、予期せぬ規制が厳しくなり、緊急性のない医療サービスへのアクセスが減少しました。さらに、リモートケアは、サービスへのアクセスが限られている農村部、サービスの行き届いていない地域、低所得地域の医療格差に対処する機会を提供します。

遠隔医療の選択肢を通じてアクセシビリティを向上させることで、病院や専門家の訪問回数が制限され、日常的なケアがより手頃な価格で利用できるようになります。最後に、すぐに入手できる市販の家電製品を在宅医療に使用すると、症状、治療効果、および治療投与量の定量的観察が改善されるため、患者の転帰を向上させることができます。遠隔医療はこれらの問題に対処するための有望な手段ですが、そのようなアプリケーションでは、運動障害を定量的に特徴付けることが非常に重要です。次のプロトコルは、この知識のギャップに対処して、臨床医や研究者が複雑な動きと根底にある筋肉活動に関する高解像度のデータを取得できるようにすることを目指しています。最終的な目標は、機能的な臨床検査の遠隔投与のためのプロトコルを開発することです。

ここでは、参加者は、手の機能を評価するために頻繁に使用される医学的なボックスアンドブロックタスク(BBT)を実行するように指示されました。このタスクでは、被験者はバリアで区切られた2つのコンパートメント間で標準化されたキューブを輸送する必要があります。私たちは、リモート評価プロトコルの開発の可能性を実証するために、仮想現実に修正されたBBTを実装しました。筋肉の活性化は、表面筋電図法を使用して各被験者についてキャプチャされました。このプロトコルにより、運動障害を詳細かつ定量的に特徴付けるための高品質なデータを取得することができました。最終的には、これらのデータは、仮想リハビリテーションや遠隔患者モニタリングのプロトコルの開発に使用される可能性があります。

概要

動きとは、私たちが世界とどのように相互作用するかです。コップ一杯の水を拾ったり、歩いて通勤したりするなどの日常的な活動は簡単に思えるかもしれませんが、これらの動きでさえ、中枢神経系、筋肉、手足の間の複雑なシグナル伝達に依存しています¹。そのため、個人の自立と生活の質は、個人の四肢機能のレベルと高い相関関係があります^2,3。脊髄損傷(SCI)や末梢神経損傷のような神経学的損傷は、永続的な運動障害を引き起こし、それによって日常生活の単純な活動さえも実行する能力を低下させる可能性があります^4,5。国立神経疾患・脳卒中研究所によると、米国では1億人以上が運動障害を経験しており、脳卒中が主な原因の1つとなっています^6,7,8。これらの怪我の性質上、患者はしばしば長期のケアを必要とし、定量的な運動評価と遠隔治療が有益である可能性があります。

運動障害を治療するための現在の実践では、理学療法士や作業療法士などの訓練を受けた専門家による観察を通じて、機能の初期評価と継続的な臨床評価の両方が必要になることがよくあります。標準で検証された臨床検査では、多くの場合、訓練を受けた専門家が実施する必要があり、特定の時間的制約と、事前定義された動きや機能的なタスクの主観的な採点が必要です。しかし、健康な人でも、関節角度をさまざまに組み合わせることで、同じ動きをすることができます。この概念は、筋骨格系の冗長性と呼ばれます。

機能的な臨床試験では、被験者間のばらつきの根底にある個々の冗長性が考慮されていないことがよくあります。臨床医にとっても研究者にとっても、冗長性によって引き起こされる正常な変動性と運動の病理学的変化を区別することは依然として課題です。十分に訓練された評価者によって実施される標準化された臨床評価は、低解像度のスコアリングシステムを利用して、評価者間のばらつきを減らし、テストの有効性を向上させます。しかし、これにより天井効果が生じ、軽度^{の動きに障害}を持つ可能性のある被験者の感度と予測妥当性が低下する^9,10。さらに、これらの臨床検査では、欠損が受動的な身体力学によって引き起こされているのか、それとも能動的な筋肉協調によって引き起こされているのかを区別することはできません。これは、初期診断や患者固有のリハビリテーション計画を設計する際に重要になる可能性があります。無作為化臨床試験では、これらの臨床試験11,12,13によって提供される証拠に基づいて策定された治療計画の有効性に一貫性がないことが明らかになりました。いくつかの研究では、将来の介入の設計を導くために使用できる定量的でユーザーフレンドリーな臨床指標の必要性が強調されています^14,15。

以前の研究では、脳卒中後の腕の障害において、すぐに利用できる消費者向けモーションキャプチャデバイスを使用した自動動作評価の実装と、乳がん患者の胸部手術後の肩の機能の評価を実証しました^16,17。さらに、特定の活動的な動きの筋肉のモーメントを推定するためにアクティブな関節モーメントを使用することは、関節角度¹⁸と比較して、脳卒中後の運動障害のより感度の高い尺度であることを示しました。したがって、モーションキャプチャと表面筋電図検査(EMG)は、標準的な臨床検査で無症候性と診断されたが、まだ運動困難、疲労、または痛みを経験している可能性のある患者の評価において非常に重要である可能性があります。この論文では、運動障害のある患者集団における在宅評価とリハビリテーションの方法の将来の開発のために、標準的な臨床検査中の運動の詳細かつ定量的な特性評価を可能にする可能性のあるシステムについて説明します。

バーチャルリアリティ(VR)は、日常のタスクをモデル化しながら、没入感のあるユーザー体験を構築するために使用できます。通常、VR システムはユーザーの手の動きを追跡して、仮想環境とのシミュレートされたインタラクションを可能にします。ここで説明するプロトコルは、脳卒中または肩の手術後の障害の定量的評価における既製のビデオゲームコントローラーの使用を実証する他の研究と同様に、モーションキャプチャ用の消費者向けVR製品を使用して運動障害の評価を定量化する^16,17。さらに、EMGは、筋肉収縮の根底にある神経活動の非侵襲的な尺度^である19。そのため、EMGは、運動の神経制御の質を間接的に評価し、運動機能の詳細な評価を提供するために使用できます。筋電図や神経の損傷はEMGによって検出される可能性があり、筋ジストロフィーや脳性麻痺などの障害は、この手法を使用して一般的に監視されます^20,21。さらに、筋電図は、運動学的評価^22,23では明らかではないかもしれない筋力または痙縮の変化、ならびに疲労および筋肉の共活性化を追跡するために使用され得る。このような指標は、リハビリテーションの進行状況23,24,25を考慮する上で重要です。

ここで説明する実験パラダイムは、VRとEMGの組み合わせを活用して、従来の臨床評価ツールの限界に対処しようとしています。ここでは、参加者は、実際のオブジェクトとVRを使用して、修正されたボックスアンドブロックタスク(BBT)²⁶ を実行するように求められました。標準 BBT は、肉眼的上肢機能の一般的な評価に使用される臨床ツールであり、被験者は 1 つのコンパートメントからパーティションを越えて、隣接するコンパートメントにできるだけ多くの 2.5 cm ブロックを 1 分以内に移動するように求められます。脳卒中やその他の神経筋疾患(上肢麻痺、痙性片麻痺など)の患者の欠損を確実に評価するためによく使用されますが、6〜89歳の健康な子供や大人についても規範的なデータが報告され^{ています。}仮想動作評価は、実生活で実施された検証済みの臨床テストの機能的側面をシミュレートするために使用されます。ここでは、VRを使用して必要なハードウェアを減らしながら、標準化された命令とプログラムされた自動スコアリングの提供を可能にします。そのため、訓練を受けた専門家による継続的な監督はもはや必要ありません。

この研究のBBTは、同じ場所に現れる一度に1つのブロックの到達と把持を捉えることに焦点を当てるために簡略化されています。これにより、動きの再現性が最大化され、記録されたデータの被験者間のばらつきが最小限に抑えられました。最後に、バーチャルリアリティヘッドセットはわずか300ドルで購入でき、複数の評価を収容できる可能性があります。プログラム化すれば、一般的な専門家による評価に関連するコストが大幅に削減され、臨床およびリモート/在宅環境の両方で、これらの標準的で検証済みの臨床検査へのアクセス性を高めることができます。

プロトコル

実験手順は、ウェストバージニア大学の治験審査委員会(IRB)のプロトコル#1311129283によって承認され、ヘルシンキ宣言の原則に準拠していました。このプロトコルによるリスクは軽微ですが、すべての手順と潜在的なリスクを参加者に説明する必要があり、機関の倫理審査委員会によって承認された文書とともに書面によるインフォームドコンセントが取得されました。

1. システム特性と設計

注:このプロトコルのセットアップは、(1)EMGセンサーとベース、(2)EMGデータ収集(DAQ)ソフトウェア、(3)モーションキャプチャシステム、および(4)対応するソフトウェアを備えたVRヘッドセットの要素で構成されています。これらのコンポーネントを 図1に示します。

1. システムコンポーネントのセットアップ
   1. EMGシステムを接続します。
      1. EMGベースステーションを接続して電源を入れます。
      2. EMGベースステーションを、DAQスクリプトを含む専用コンピュータ(図1C)に接続します。
         注: スクリプトの例は、https://www.dropbox.com/sh/7se5lih4noxj584/AACqFDZytpDm-L8jAULFwfTHa?dl=0 にあります。一部の商用製品には、ライセンスされたDAQソフトウェアが付属している場合があり、これも使用できます。
   2. モーションキャプチャシステムを接続します。
      1. 2台目の専用コンピュータ(図1A)をネットワークルーターに接続します。
      2. ネットワークルーターをモーションキャプチャサーバーに接続します。
      3. モーションキャプチャサーバーをコンピューターモニターに接続して視覚化します。
      4. カメラをモーションキャプチャサーバーに接続します。
   3. VRシステムを接続します。
      1. VRヘッドセットを、対応するDAQスクリプトを備えた3台目の専用コンピュータに接続します(図1B)。
         注: スクリプトの例は、次の場所にあります https://www.dropbox.com/sh/7se5lih4noxj584/AACqFDZytpDm-L8jAULFwfTHa?dl=0
      2. 目的のタスクを含むVRゲーム環境を、VRヘッドセットにリンクされたコンピューターにロードします(図1B)。
   4. 被験者がタスクを完了する領域を準備します。
      1. アームレスで頑丈な椅子を使用して、被験者の通常の到達に支障がないことを確認します。
      2. 収集されたデータの安全性と正確性のために、テストエリアにすべての障害物がないことを確認してください。
   5. システムを同期します。
      1. カスタムソフトウェア機能を使用して、システムをワンタイムサーバーに同期します。
      2. または、1 台のコンピューターまたは優先メッセージ マネージャーを使用します。

図1:実験装置のセットアップ (A)マーカーモーションキャプチャカメラは、実験空間の周囲の床面と天井に配置され、モーショントラッキングに最適な空間を確保しています。モーションキャプチャーソフトウェアの実行とデータの保存には、専用のコンピューターが使用されます。(B)改造したBBTをVRで表示するためのヘッドセットは、仮想評価とタスクデータが保存される専用のコンピュータに接続されています。(C)EMGベースは、タスク実行中に筋肉活動データが記録され、保存される専用のコンピューターに接続されています。モーションキャプチャー用のEMGセンサーとLEDマーカーは、セッション中に被験者の腕に配置されます( 図2を参照)。略語:VR =バーチャルリアリティ。EMG = 筋電図検査。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

2. 実験手順

注:このプロトコルで説明されている実験フローの視覚的表現を 図2に示します。

1. EMGのセットアップ
   1. 最高の信号品質のためのEMGセンサの配置を決定するために、参加者が関連する筋肉²⁷を収縮させながら、筋肉腹を触診する。このプロトコルで使用される筋肉の選択については、 表1 を参照してください。
   2. アルコールワイプを使用して、各電極と被験者の腕の目的のセンサー配置部位を慎重に清掃します。
      注:EMGセンサーと被験者の皮膚の両方を徹底的に洗浄すると、電極と皮膚のインピーダンスが低くなります。これにより、記録されたEMGデータの信号対雑音比が高くなります。センサー配置部位の余分な髪の毛は、適切に洗浄してもデータの品質が低下する可能性があります。この場合、髪の毛を剃る必要があるかもしれません。
   3. EMG電極と被験者の皮膚を準備した後、EMGセンサーを被験者に置き、電極と皮膚がしっかりと接触するようにします。バイポーラ電極は、センサーが筋線維の方向に平行になるように配置する必要があります。
2. モーションキャプチャシステムのセットアップ
   注:キネマティクスの手の動きを追跡するためにVRヘッドセットのみを使用している場合は、これが必要ない場合があります。
   1. 製造元の指示に従って、モーショントラッキングカメラをキャリブレーションします。キャリブレーションワンドを実験空間全体で動かして、モーショントラッキングカメラをキャリブレーションし、空間の3D軸を設定します。
      注意: このプロトコルで使用されるマーカーモーションキャプチャシステムには、LEDマーカー付きのキャリブレーションワンドが含まれています。
   2. 目的の生体力学的モデルを構築するために必要な、被験者の上肢と体幹の骨のランドマークに LED モーション キャプチャ マーカーを配置します。
   3. 付属のモーションキャプチャソフトウェアを使用して、すべてのマーカーがモーションキャプチャカメラによって認識され、追跡されていることを確認します。被験者にいくつかの練習動作を行うように指示し、研究担当者はマーカーデータをリアルタイムで視覚的に監視します。
3. VRスキル評価タスクの設定
   1. モーションキャプチャーの実験空間の中央に椅子を配置します。従来の実際のテストで使用されるものと同様の椅子を使用してください。
   2. 被験者が評価タスクを実行する椅子でVRヘッドセットを調整します。キャリブレーションが完了したら、被験者に椅子に座ってVRヘッドセットを頭に置くように指示します。
   3. 被験者が座っている状態で、被験者の肩と地面の間の距離と、被験者の腕の長さを測定します。これらの距離を使用して、VR でテーブルと評価タスクがスポーンする場所を設定します。
   4. VRタスク制御スクリプトで、被験者の測定値を入力し、ブロックスポーンの繰り返しを希望の数プログラムします。
      注:このModified BBTでは、再現性を高めるために、個々のブロックが一度に1つずつスポーンされます。
4. 被験者に VR で修正された BBT 評価を実行するように指示します。
   1. 被験者にタスクの簡単な説明を提供します。
      1. 仮想ブロックは、実験者が決定した左側または右側にスポーンします。
      2. 被験者に、仮想ブロックを拾い上げ、パーティションを越えて輸送し、反対側のコンパートメントのターゲットに配置する必要があることを説明します(図2)。
         注:ここで使用されている仮想修正BBTでは、ブロックは自動的に消え、実験者が決定した回数だけ開始位置で再スポーンします。
   2. EMGデータの収集を開始します。
   3. モーションキャプチャデータの収集を開始します。
   4. VR スキル評価タスクを開始します。
      1. タスクを自動的に終了する前に、事前に設定された回数の繰り返しを実行します。
   5. EMGと運動学データを事後解析のために保存します。
   6. Modified BBT の事後実験の臨床的に関連性のあるスコアを、60 秒でタスクのバリアまたは繰り返しを成功裏に通過したブロックの数として決定します。

図2:実験プロトコル、VRタスク、および被験者のセットアップ(A)ここで使用した実験プロトコルを説明するフロー図。(B) VR環境で実装された修正BBTの例。解剖学的測定は、VRタスクのキャリブレーションに使用され、仮想テーブルが正しい相対位置にスポーンすることを確認します。(C)LEDモーションキャプチャマーカーとEMGセンサーを被写体に配置します。EMGセンサーは目的の筋肉に配置され、LEDモーションキャプチャマーカーは骨のランドマークの上に配置されます。略語:VR =バーチャルリアリティ。EMG = 筋電図;LED = 発光ダイオード。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

結果

このプロトコルを使用して被験者から取得したEMG、運動学、および力のデータは、同じタスクの繰り返し間、および異なるタスク中の動きを特徴付けるために使用できます。ここに示すデータは、この設定の実現可能性を示すために、健康なコントロール参加者からの結果を表しています。VRで修正BBTを行った健康な被験者から記録された代表的なEMGプロファイルを 図3...

ディスカッション

EMGシステム
EMGシステムのハードウェアは、筋肉の活性化データを取得するために使用される15個のEMGセンサーで構成されています。市販のアプリケーションプログラミングインターフェイス(API)を使用して、カスタムEMG記録ソフトウェアを生成しました。VRシステムハードウェアは、没入型VR環境を表示するためのバーチャルリアリティヘッドセットと、バーチャル評価タスク?...

資料

Name	Company	Catalog Number	Comments
Armless Chair	N/A		A chair for subjects to sit in should be armless so that their arms are not interfered with.
Computer	Dell Technologies		Three computers were used to accompany the data acquisition equipment.
Leap Motion Controller	Ultraleap		Optical hand tracking module that captures the hand and finger movement. The controller has two 640 x 240-pixel near-infrared cameras (120 Hz), which are capable of tracking movement up to 60 cm from the device and in a 140 x 120° field of view. This device was attached to the VR headset or secured above the head during movement.
MATLAB	MathWorks, Inc.		Programming platform used to develop custom data acquisition software
Oculus Quest 2	Meta		Immersive virtual reality headset equipped with hand tracking ability through 4 infrared build-in cameras (72-120 Hz). Can be substituted with other similar devices (ex. HTC Vive, HP Reverb, Playstation VR).
Oculus Quest 2 Link cable	Meta		Used to connect the headset to the computer where the VR game was stored
PhaseSpace Motion Capture	PhaseSpace, Inc.		Markered motion capture system, consisting of a server, cameras with 60° field of view, red light emitting diode (LED) as markers, and a calibration object
Trigno Wireless System	Delsys, Inc.		By Delsys Inc., includes EMG, accelerometer, force sensors, a base station, and collection software. The Trigno-MATLAB Application Programming Interface (API) was used to develop custom recording software.
UnReal Engine 4	Epic Games		Software used to create and run the modified Box and Block Task in VR