만성 뇌졸중 생존자의 운동학 및 트렁크 보상에 도달하는 목표 지향 팔에 대한 모터 작업 조건의 영향

요약

이 프로토콜은 만성 뇌졸중 생존자의 운동 전략에 대한 작업 조건의 영향을 조사하기위한 것입니다. 또한, 이 프로토콜은 신경 근육 전기 자극에 의해 유도된 팔꿈치 확장에 있는 제한이 비장애인 성인에 있는 목표 지시된 무기 도중 트렁크 보상을 일으키는 원인이 되는지 검사하기 위하여 이용될 수 있습니다.

초록

트렁크 보상은 만성 뇌졸중 생존자의 상부 사지 (UE) 모터 적자를 대체하는 가장 일반적인 운동 전략입니다. 작업 조건이 트렁크 보상과 목표 방향 팔이 운동학에 도달하는 방법에 미치는 영향을 조사하는 증거가 부족합니다. 이 프로토콜은 작업 난이도 및 복잡성을 포함한 작업 조건의 영향을 목표 지향 팔이 운동학에 도달하는 것을 목표로합니다. 비장애인 청년 2명과 경증 UE 운동 장애를 가진 만성 뇌졸중 생존자 2명이 프로토콜 테스트를 위해 모집되었습니다. 각 참가자는 목표 방향 암 도달을 네 가지 작업 조건(2작업 난이점 [큰 대상과 작은 대상] X 2 작업 복잡성[가리키기 대 픽업])으로 수행했습니다. 과제 목표는 청각 큐에 대한 응답으로 대상에 도달하고 가리키거나 홈 위치 20cm 앞에 있는 물체를 가능한 한 빨리 스타일러스 또는 젓가락한 쌍으로 선택하는 것이었습니다. 참가자들은 작업 조건당 10개의 도달을 수행했습니다. 트렁크와 암 운동학을 기록하는 데 3차원 모션 캡처 카메라 시스템이 사용되었습니다. 대표적인 결과는 작업 복잡성의 기능으로 이동 지속 시간, 운동 경련 및 트렁크 보상이 크게 증가했지만 모든 참가자에게 는 어려운 일이 아니라는 것을 보여주었습니다. 만성 뇌졸중 생존자는 비장애인 성인보다 훨씬 느리고, 더 느리고, 더 많은 피드백 의존적인 팔이 도달하고, 훨씬 더 많은 보상 트렁크 움직임을 보였다. 우리의 대표적인 결과는 이 프로토콜이 온화한 UE 운동 손상을 가진 만성 치기 생존자에 있는 모터 통제 전략에 작업 조건의 충격을 조사하기 위하여 이용될 수 있다는 것을 지원합니다.

서문

트렁크 운동은 뇌졸중 후 상부 극단 (UE) 모터 적자^1,2를가진 개인의 팔꿈치와 어깨에 제한된 자유도를 보상하기 위한 가장 일반적인 전략이다. 이전 연구는 뇌졸중 후 개인이 다른 모터 작업 환경에서 다른 운동 전략을 사용하는 것으로 나타났습니다^3,4,5. 동적 시스템 모터 제어 이론은 동작 조건 및 환경^6과같은 내부 개별 요인 및 외부 요인에서 움직임이 나타난다고 설명합니다. 또한 Fitt의 법칙은 느린 속도^7로더 어려운 작업을 수행하는 경향이 있는 작업 난이도와 이동 속도 사이의 관계를 설명합니다. 골 지향 팔 도달 작업의 관점에서, Gentilucci는 사람들이 도달 하는 움직임을 느리게 보고 그들은 도달 하 고 더 큰 개체에 비해 작은 개체를 파악^8. 그러나, 만성 뇌졸중 생존자의 운동학 및 보상 운동 전략에 도달하는 목표 지향 팔에 작업 복잡성의 영향은 잘 이해되지 않습니다. 만성 뇌졸중 생존자의 지적 및 파악 작업을 조사한 이전 연구는 Fugl-Meyer 상부 외사 점수^9에의해 측정된 UE 운동 장애의 차이를 설명하는 두 가지 작업 사이의 운동 변수의 차이가 있음을 입증했습니다. 그러나 이 연구는 포인팅과 파악 작업 사이의 운동 변수 측면에서 운동 전략이 어떻게 다른지 직접 비교하지 는 않았습니다. 개별 모터 손상 수준을 고려하여 작업 조건이 보상 운동 전략에 미치는 영향에 대한 더 잘 이해하려면 보상 움직임을 최소화하고 모터 손상의 보상을 극대화하기 위해 효과적인 치료 세션을 설계하는 것이 중요합니다. 따라서 작업 조건, 특히 작업 복잡성, 뇌졸중 후 운동 장애가있는 개인의 운동 전략에 미치는 영향을 조사하는 것이 필수적입니다. 이 제안된 연구 프로토콜은 비장애인 성인과 뇌졸중 생존자의 운동학에 도달하는 목표 지향 팔에 대한 작업 조건의 영향을 조사할 것입니다. 이 프로토콜의 목표는 두 배입니다 : 1) 작업 복잡성이 만성 뇌졸중 생존자의 운동학에 도달하는 트렁크 보상과 목표 지향 팔에 영향을 미치는지 여부를 조사하기 위해; 2) 이 프로토콜이 비장애인 성인과 만성 뇌졸중 생존자 사이의 목표 지향 팔 도달의 운동학을 구별할 수 있는지 를 결정한다.

프로토콜

SUNY 업스테이트 의과 대학의 기관 검토 위원회 (IRB)는이 프로토콜을 승인했습니다.

1. 참가자 심사

1. 헬싱키 선언에 의해 IRB 승인으로 모든 연구 방법을 수행합니다.
2. 상부 사지 운동 작업 성능을 방지하는 신경학적 또는 근골격계 문제가없는 비장애인 성인을 모집하십시오.
3. 뇌졸중 발병이 연구 참여 6개월 이상이고 66점 만점에 19~60점의 상사 점수에 대한 Fugl-Meyer 평가에 의해 나타난 경미한 상한 상사 운동 장애가 있는 만성 뇌졸중 생존자를 모집하며, 기피 손목과 손가락을 자발적으로 10도 이상 연장할 수 있습니다.
4. 잠재적 참가자가 데이터 수집 세션에 참석할 수 있도록 예약합니다.
5. 실험 절차를 시작하기 전에 모든 연구 참가자로부터 서면 통보 된 동의를 얻습니다.
6. 인구 통계, 이전 팔 부상 기록, 손 지배 및 특정 미세 손 모터 기술 작업에 대한 신뢰에 관한 설문지를 사용하여 학습 참여 자격에 대한 모든 참가자를 선별합니다.

2. 상부 사지 모터 결과 측정

1. 표준^{절차(10)로}퍼듀 페그보드 테스트를 수행합니다.
2. 표준^{절차(11,12)를}사용하여 상부 사지 모터(FMA-UE)의 Fugl-Meyer 평가를 수행한다.

3. 심리사회적 및 인지 행동 평가

1. 참가자가 온라인 설문조사 플랫폼을 사용하여 다음 설문지를 작성하십시오: 에딘버그 손수 인벤토리; 젓가락의 사용에 대한 이전 경험에 대한 설문지.; 젓가락의 사용을위한 자기 효능 설문지.

4. 목표 지향 암 도달 작업의 준비

1. 운동 적 기록을 위해 모션 캡처 카메라 시스템을 준비합니다.
   1. 모션 캡처 워크스테이션 소프트웨어를 사용하여 모션 캡처 카메라를 보정합니다.
   2. 모션 캡처 워크스테이션 소프트웨어를 사용하여 세계 좌표의 원/소동을 설정합니다.
   3. 모션 캡처 카메라의 시야에 테이블에 모든 마커 트리아드를 놓고 모든 마커 트라이어드가 시야 내에 있는지 확인합니다.
2. 모션 캡처 데이터 수집 소프트웨어를 준비하여 골격 모델을 빌드합니다.
   1. 모션 캡처 워크스테이션 소프트웨어에서 모션 캡처 데이터 수집 소프트웨어로 마커 세트를 가져옵니다.
   2. 가상 센서(예: 마커 트라이어드)를 활성화합니다.
   3. 월드 축을 설정합니다.
   4. 스켈레톤 모델의 바디 세그먼트에 가상 센서를 할당합니다.
3. 목표 지향 팔 도달 작업 조건을 설정합니다.
   1. 모션 캡처 카메라 시야의 중앙에 테이블을 놓습니다.
   2. 적층 된 목표 지향 팔 도달 템플릿 용지를 테이블의 지정된 영역에 놓습니다.
   3. 테이블에 젓가락 한 켤레를 준비합니다.
   4. 청각 큐 오디오 파일을 재생할 준비를 합니다.
   5. 작업 명령 스크립트를 준비합니다.
   6. 모션 캡처 시스템을 테스트하여 적절하게 작동하는지 확인합니다.
4. 참가자를 설정합니다.
   1. 반사 마커 트라이어드를 참가자의 팔, 손 및 트렁크의 피부에 부착합니다. 마커 트라이어드 위치에 대한 다음 설명을 사용합니다.
      트렁크에 대한 마커 트라이어드: 견갑골의 내측 테두리 사이
      각 상완에 대한 마커 트라이어드: 팔뚝의 측면 표면 의 중간에
      각 팔뚝에 대한 마커 트라이어드: 팔뚝의 등쪽 표면 의 중간에
      각 손에 대한 마커 트라이어드: 3^rd 중견 골뼈의 등쪽 표면 의 중간에
   2. 마커 트라이어드로 젓가락을 준비합니다.
   3. 모션 캡처 카메라의 시야 의 필드의 중심에 있는 테이블에 마커 트라이어드를 놓습니다.
   4. 모션 캡처 데이터 수집 소프트웨어를 사용하여 다음과 같은 랜드마크를 포함하는 상부 극단 조인트 및 트렁크 스켈레톤 모델을 사용하여 참가자의 신체 세그먼트를 디지털화합니다.
      상부 트렁크: C7과 T1 척추 사이의 스팟
      낮은 트렁크: T12와 L1 척추 사이의 자리
      어깨 (글노후머 관절), 상완골의 머리의 중심에서 동등한 두 자리
      팔꿈치: 관절 중심에서 동등한 내측 팔꿈치와 측면 팔꿈치에 두 개의 반점
      손목: 관절 중심에서 멀리 떨어져 있는 내측 손목과 측면 손목에 두 개의 반점이 있습니다.
      손 : 각 손의 세 번째 지골의 끝
   5. 모션 캡처 데이터 수집 소프트웨어를 사용하여 마커 트라이어드로 젓가락의 끝을 디지털화합니다.
   6. 모션 캡처 데이터 수집 소프트웨어를 사용하여 테이블에 있는 마커 트라이어드를 사용하여 홈 위치 및 대상 위치를 디지털화합니다.

5. 목표 지향 암 도달 작업의 성능

1. 참가자를 앉은 자세로 배치합니다.
2. 참가자에게 트렁크 무브먼트 없이 앞으로 다가오도록 요청한 다음 테이블을 찾아 참가자의 최대 팔 도달 거리의 약 80%에 대상을 배치합니다.
3. 참가자에게 각 작업 성능의 시작 부분에서 직립 트렁크 자세를 유지하도록 지시합니다. 작업 성능 동안 트렁크 움직임에 제한이 없습니다.
4. 참가자에게 YouTube 동영상(https://youtu.be/2Bns2m5Bg4M)을 사용하여 젓가락을 사용하여 젓가락을 사용하는 방법을 지시하여 젓가락을 사용하는 방법을 표준화합니다.
5. 작업 조건 1 - 큰 대상에 도달하고 가리키는 작업 조건 1을 수행합니다.
   1. 참가자에게 지배적 인 손 (비 장애인 성인) 또는 paretic 손 (뇌졸중 참가자)과 젓가락을 들고 지시합니다. 참가자는 젓가락의 끝을 홈 위치의 중앙에 배치합니다. 참가자에게 처음부터 직립 트렁크 자세를 유지하도록 지시합니다.
   2. 테이블의 지정된 영역에 작업 조건 템플릿 용지를 고정합니다. 템플릿 용지에는 각 사각형의 중앙에 십자가가 있는 두 개의 사각형이 포함됩니다. 이 작업의 경우 대상 사각형 크기는 1 x 1cm^2입니다. 대상 위치는 홈 위치 앞에 20에 위치합니다.
   3. 작업 지침을 설명합니다.
      1. 다음과 같이 명시하십시오: "이 작업의 목표는 가능한 한 빠르고 정확하게 젓가락의 팁으로 대상 영역에 도달하고 탭하는 것입니다. 오른쪽(또는 왼쪽)이 있는 젓가락을 들고 [수행되는 손을 나타냅니다]. 젓가락의 팁을 홈 위치에 놓습니다[홈 포지션 표시]. 'GO' 신호가 들리면 대상에 도달하여 젓가락의 팁으로 대상을 최대한 빨리 탭합니다. 가능한 한 대상의 중심을 탭해 보십시오. 대상을 탭하는 데 3초가 주어집니다. 'GO' 신호 3초 후에 'STOP' 신호를 드립니다. 3초 이내에 대상을 탭하지 않은 경우 젓가락의 팁을 홈 위치로 가져와 다음 시험을 기다립니다. 당신은 시험 사이에 10 초 휴식과 열 시험을 수행합니다. 질문이 있으십니까? [참가자가 가지고 있는 질문에 대해 해결한 다음 친숙한 시험으로 진행] 당신은 연습으로 세 가지 시험을해야합니다. [연습 시험 후, 실제 시험으로 진행] 이제 실제 시험을 실시할 예정입니다. 가능한 한 빨리 도달하고 탭해 보십시오."
   4. 큐와 참가자를 익숙하게 하는 컴퓨터와 청각 큐 신호 오디오 파일을 재생합니다.
   5. 세 가지 친숙한 시험을 수행합니다.
   6. 참가자에게 작업 성능에 대비하도록 지시합니다. 참가자가 작업 성능 절차를 완전히 이해하도록 합니다.
   7. 모션 캡처 데이터 수집 소프트웨어로 모션 캡처 레코딩을 시작합니다.
   8. 컴퓨터로 청각 큐 오디오 파일을 재생합니다.
   9. 10번의 시험을 수행합니다.
   10. 모션 캡처 녹화를 중지합니다.
   11. 2분 간 휴식을 취하십시오.
6. 작업 조건 2 - 작은 대상에 도달하고 가리키는 작업 조건 2를 수행합니다.
   1. 참가자에게 지배적 인 손 (비 장애인 성인) 또는 paretic 손 (뇌졸중 참가자)과 젓가락을 들고 지시합니다. 참가자는 젓가락의 끝을 홈 위치의 중앙에 배치합니다. 참가자에게 처음부터 직립 트렁크 자세를 유지하도록 요청하십시오.
   2. 테이블의 지정된 영역에 작업 조건 템플릿 용지를 고정합니다. 이 작업의 경우 대상 정사각형 크기는 0.3 X 0.3 cm^2입니다. 대상 위치는 홈 위치 앞에 20에 위치합니다.
   3. 작업 명령을 설명합니다.
      1. 다음과 같이 명시하십시오: "이 작업의 목표는 이전 작업과 동일합니다: 젓가락의 팁을 최대한 빠르고 정확하게 탭합니다. 우리는 작은 대상 [대상을 나타냅니다]를 사용합니다. 명령은 이전 작업과 동일합니다. 'GO' 신호가 들리면 대상에 도달하여 젓가락의 팁으로 대상을 최대한 빨리 탭합니다. 가능한 한 대상의 중심을 탭해 보십시오. 질문이 있으십니까? [참가자가 가지고 있는 질문에 대해 해결한 다음 친숙한 시험으로 진행] 당신은 연습으로 세 가지 시험을해야합니다. [친숙평가 시험 후, 실제 시험으로 진행] 이제 실제 시험을 실시할 예정입니다. 가능한 한 빨리 도달하고 탭해 보십시오."
   4. 큐와 참가자를 익숙하게 하는 컴퓨터와 청각 큐 신호 오디오 파일을 재생합니다.
   5. 세 가지 친숙한 시험을 수행합니다.
   6. 참가자에게 작업 성능에 대비하도록 지시합니다. 참가자가 작업 성능 절차를 완전히 이해하도록 합니다.
   7. 모션 캡처 데이터 수집 소프트웨어로 모션 캡처 레코딩을 시작합니다.
   8. 컴퓨터로 청각 큐 오디오 파일을 재생합니다.
   9. 10번의 시험을 수행합니다.
   10. 모션 캡처 녹화를 중지합니다.
   11. 2분 간 휴식을 취하십시오.
7. 작업 조건 3 - 큰 대상 개체에 도달하고 픽업합니다.
   1. 참가자에게 지배적 인 손 (비 장애인 성인) 또는 paretic 손 (뇌졸중 참가자)과 젓가락 한 쌍을 들고 참가자를 지시합니다. 참가자는 홈 포지션의 중앙에 젓가락팁을 배치합니다. 참가자에게 처음부터 똑바로 트렁크 자세를 유지하도록 요청하십시오.
   2. 테이블의 지정된 영역에 작업 조건 템플릿 용지를 고정합니다. 이 작업의 경우 대상 오브젝트는 가장자리에 1cm의 플라스틱 큐브입니다. 대상 오브젝트는 홈 위치 앞에 20에 있습니다.
   3. 대상 오브젝트를 대상 영역에 배치합니다.
   4. 작업 지침을 설명합니다.
      1. 다음과 같이 명시하십시오: "이 작업의 목표는 가능한 한 빨리 젓가락 한 켤레로 플라스틱 큐브에 도달하고 선택하는 것입니다. 오른쪽(또는 왼쪽)이 있는 젓가락 한 켤레를 들고 있습니다[수행되는 손을 나타냅니다]. 젓가락의 팁을 홈 위치에 놓습니다[홈 포지션 표시]. 'GO' 신호가 들리면 가능한 한 빨리 젓가락으로 큐브에 도달하여 선택합니다. 대상을 픽업하는 데 3초가 주어집니다. 'GO' 신호 3초 후에 'STOP' 신호를 드립니다. 3초 이내에 대상을 선택하지 않은 경우 젓가락의 팁을 홈 위치로 가져와 다음 시험을 기다립니다. 당신은 시험 사이에 10 초 휴식과 열 시험을 수행합니다. 질문이 있으십니까? [참가자가 가지고 있는 질문에 대해 해결한 다음 친숙한 시험으로 진행] 당신은 연습으로 세 가지 시험을해야합니다. [친숙평가 시험 후, 실제 시험으로 진행] 이제 실제 시험을 실시할 예정입니다. 가능한 한 빨리 도달하고 데리러 오십시오."
   5. 큐와 참가자를 익숙하게 하는 컴퓨터와 청각 큐 신호 오디오 파일을 재생합니다.
   6. 세 가지 친숙한 시험을 수행합니다.
   7. 참가자에게 작업 성능에 대비하도록 지시합니다. 참가자가 작업 성능 절차를 완전히 이해하도록 합니다.
   8. 모션 캡처 데이터 수집 소프트웨어로 모션 캡처 레코딩을 시작합니다.
   9. 컴퓨터로 청각 큐 오디오 파일을 재생합니다.
   10. 10번의 시험을 수행합니다.
   11. 모션 캡처 녹화를 중지합니다.
   12. 2분 간 휴식을 취하십시오.
8. 작업 조건 4 - 작은 대상 개체에 도달하고 픽업합니다.
   1. 참가자에게 지배적 인 손 (비 장애인 성인) 또는 paretic 손 (뇌졸중 참가자)과 젓가락 한 쌍을 들고 참가자를 지시합니다. 참가자는 홈 포지션의 중앙에 젓가락팁을 배치합니다. 참가자에게 처음부터 똑바로 트렁크 자세를 유지하도록 요청하십시오.
   2. 테이블의 지정된 영역에 작업 조건 템플릿 용지를 고정합니다. 이 작업의 경우 대상 오브젝트는 가장자리에 0.3cm의 플라스틱 큐브입니다. 대상 오브젝트는 홈 위치 앞에 20에 있습니다.
   3. 대상 오브젝트를 대상 영역에 배치합니다.
   4. 작업 지침을 설명합니다.
      1. 다음과 같이 명시하십시오: "이 작업의 목표는 이전 작업과 동일합니다: 가능한 한 빨리 젓가락 한 쌍이 있는 플라스틱 큐브에 도달하고 픽업합니다. 우리는 작은 플라스틱 큐브 [대상을 나타냅니다]를 사용합니다. 명령은 이전 작업과 동일합니다. 'GO' 신호가 들리면 가능한 한 빨리 젓가락으로 큐브에 도달하고 선택합니다. 질문이 있으십니까? [참가자가 가지고 있는 질문에 대해 해결한 다음 친숙한 시험으로 진행] 당신은 연습으로 세 가지 시험을해야합니다. [친숙평가 시험 후, 실제 시험으로 진행] 이제 실제 시험을 실시할 예정입니다. 가능한 한 빨리 도달하고 탭해 보십시오."
   5. 큐와 참가자를 익숙하게 하는 컴퓨터와 청각 큐 신호 오디오 파일을 재생합니다.
   6. 세 가지 친숙한 시험을 수행합니다.
   7. 참가자에게 작업 성능에 대한 준비를 요청합니다. 참가자가 작업 성능 절차를 완전히 이해했는지 확인합니다.
   8. 모션 캡처 데이터 수집 소프트웨어로 모션 캡처 레코딩을 시작합니다.
   9. 컴퓨터로 청각 큐 오디오 파일을 재생합니다.
   10. 실제 10번의 시험을 수행합니다.
   11. 모션 캡처 녹화를 중지합니다.
   12. 2분 간 휴식을 취하십시오.
9. 온라인 설문조사 플랫폼을 사용하여 젓가락을 사용할 경우 본질적인 동기 부여 인벤토리(IMI)를 수행합니다.

6. 동조 데이터 분석

1. 모션 캡처 데이터 수집 소프트웨어에서 다음 랜드마크의 데이터를 내보냅니다. x-, y-축 및 z 축의 위치 데이터를 각 작업 조건에 대한 텍스트 파일로 내보냅니다.
   젓가락의 끝
   테이블의 홈 포지션
   테이블의 대상 위치
   손을
   팔꿈치 관절
   어깨 관절 (글노후머 관절)
   트렁크 (C7)
2. 운동 데이터를 미리 처리합니다.
   1. 사용자 지정 프로그래밍 스크립트를 사용하여 운동 데이터를 처리합니다.
   2. 3Rd 주문 버터워스 로우 패스 필터를 사용하여 3Hz 컷오프를 사용하여 원시 위치 데이터를 필터링하고 부드럽게 합니다.
   3. 수행되는 핸드의 x, y-및 z 방향 위치의 결과를 계산합니다.
3. 각 목표 방향 암 도달 범위의 이동 개시 및 오프셋을 결정합니다.
   1. 도달 이동 개시 및 오프셋을 결정하려면 수행 되는 손의 3차원 위치의 결과로부터 접선 속도(위치 데이터의 첫 번째 유도체)를 사용합니다.
   2. 접선 속도가 0.01m/s 를 초과하는 도달 범위의 첫 번째 프레임으로 이동 개시를 정의합니다.
   3. 접선 속도가 0.01 m/s 를 초과하는 도달 범위의 마지막 프레임으로 이동 오프셋을 정의합니다.
   4. 개별 도달 이동 개시를 검사하고 시각적으로 오프셋하여 시작 및 오프셋에 올바르게 레이블이 지정되도록 합니다.
4. 최대 속도를 결정합니다. 피크 속도는 0.2 m/s의 진폭을 초과하는 시험의 최대 접선 속도 진폭으로 정의되며, 2 피크 사이의 시간 간격은 적어도 2 초^{13이어야한다.}
5. 이동에 도달하는 운동 변수를 계산합니다.
   1. 이동 지속 시간(MD)을 계산합니다. 이동 개시와 오프셋¹³사이의 시차를 계산합니다.
   2. 최고 속도(PV)를 계산합니다. 각 도달 시간 동안 가장 높은 속도를 계산합니다.
   3. 최고 속도(TTPV 및 이동 지속 시간의 TTPV %%)에 대한 절대 및 상대적 시간을^{계산합니다(13)}.
      1. 이동 개시 속도와 피크 속도(절대 TTPV)의 시차를 계산합니다.
      2. 이동 지속 시간(상대 TTPV)에 비해 TTPV의 백분율을 계산합니다.
   4. 로그 치수 없는 바보를 계산합니다.
      1. 수행 되는 손의 3 차원 위치의 결과에서 세 번째 유도체를 계산 하 고 각 팔 도달 움직임의 무치 바보를 계산 합니다.
   5. 골 지향 팔 도달 운동^9,14동안 트렁크 변위를 계산합니다.
      1. 트렁크 변위를 계산합니다.
         1. 이동 개시와 오프셋 사이의 트렁크 랜드마크의 거리 차이를 계산합니다. 다음 방정식을 사용합니다.
            
            여기서 X, Y 및 Z는 각각 x-, y-및 z축의 트렁크 랜드마크 위치입니다. 1은 도달 이동 개시시 시간 프레임입니다. k는 도달 이동 오프셋의 시간 프레임입니다.
      2. 어깨 궤적 길이를 계산합니다.
         1. 팔에 도달하는 이동 개시와 오프셋 사이의 어깨 랜드마크의 이동 거리를 계산합니다. 숄더 랜드마크는 상부 단개 스켈레톤 모델을 사용하여 모션 캡처 데이터 수집 소프트웨어에서 디지털화된 가상 랜드마크입니다. 어깨 궤적 길이 계산에 대해 다음 방정식을 사용합니다.
            
            여기서 X, Y, Z는 각각 x-, y-및 z축의 어깨 랜드마크의 위치입니다. t는 시간 프레임입니다. t=1은 도달 이동 개시시 시간 프레임입니다. t=k는 도달 이동 오프셋의 시간 프레임입니다.

결과

이 결과는 2명의 비장애인 젊은 성인과 온화한 운동 장애를 가진 2명의 만성 치기 생존자에게서 예비 데이터입니다 (이 2명의 참가자의 Fugl-Meyer 점수는 66의 60 이상이었습니다). 비장애인 참가자들은 오른손에 오른손으로 작업을 수행했습니다. 뇌졸중 참가자는 또한 뇌졸중 전에 오른손잡이였고 둘 다 오른쪽 편도체가 있었습니다. 그들은 또한 오른손으로 작업을 수행했습니다. 인구와 대상 조건 ?...

토론

예비 결과는 이 프로토콜이 비장애인 성인과 만성 뇌졸중 생존자 모두에서 트렁크 보상과 목표 방향 팔이 운동학에 미치는 영향을 조사하는 것이 적절할 수 있음을 뒷받침합니다.

이러한 대표적인 결과는 또한 이 프로토콜이 비장애인 성인과 만성 뇌졸중 생존자 사이의 목표 지향 암 도달에 있는 운동적인 다름을 결정하기 위하여 적일지도 모르다는 것을 지원합니다. 이러한...

자료

Name	Company	Catalog Number	Comments
A pair of chopsticks	NA	NA	20 cm length, one chopstick had the passive motion capture markers (custom made)
Auditory cues for motor tasks	NA	NA	Custom made audio file are played on a smart phone
Matlab R2018b software	Mathworks
MotionMonitor v 8.52 Software	Innovative Sports Training, Inc., Chicago, IL
Perdue Pegboard Test
Plastic cubes (0.3 cm on edge)	NA	NA	Custom made plastic cubes with 0.3 cm on edge. These were made using 3D printer
Plastic cubes (1cm on edge)	NA	NA	Custom made plastic cubes with 1 cm on edge. These were made using 3D printer
Template print	NA	NA	Custom made templates of the motor tasks, including home position, outlines of target positions.
Vicon 512 Motion-analysis System and Work station v5.2 software	OMG plc, Oxford, UK