Name: quantified assessment of infant's gross motor abilities using a multisensor wearable
Uploaded: 2024-05-17T13:30:00
Duration: 9 min 24 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Quantified Assessment of Infant's Gross Motor Abilities Using a Multisensor Wearable at JoVE.com

Эта работа была поддержана Финской академией (314602, 335788, 335872, 332017, 343498), Финским педиатрическим фондом (Lastentautien tutkimussäätiö), Aivosäätiö, Фондом Сигрид Юселиус и исследовательскими фондами Детской больницы HUS/диагностического центра HUS.

Исследования, проведенные с помощью этой системы, были рассмотрены Комитетом по этике Новой детской больницы Университетской больницы Хельсинки, и больница дала разрешение на проведение исследовательских проектов, описанных в оригинальных исследованиях, цитируемых в этой работе. Было получено информированное согласие на съемку ребенка на видео.
1. Подготовка костюма к сеансу записи
<ol><li>Выберите правильный размер костюма. В настоящее время размеры начинаются с размера 68 см, и существует пять различных вариантов размера (68 см, 74 см, 80 см, 86 см и 92 см). Убедитесь, что костюм плотно прилегает к телу, но в то же время удобен и ребенок может свободно двигаться без помех.</li>
	<li>Запустите запись, т.е. сбор данных с помощью приложения для регистрации данных Maijulogger, как описано в Дополнительном файле 1.<ol><li>На первой странице введите «Идентификационный номер субъекта». Количество датчиков движения, используемых в оценке, по умолчанию равно 4, как показано на первой странице.</li>
		<li>Переходите к следующему этапу, нажимая стрелку вперед.</li>
	</ol></li>
	<li>Оснастите четыре датчика батареями (версия CR2025).</li>
	<li>Подключите каждый датчик к мобильному приложению, выбрав и нажав на местоположение конечности в приложении и поднеся датчик близко к мобильному устройству.<ol><li>Убедитесь, что в приложении указан правильный номер датчика.</li>
		<li>Обеспечьте достаточный уровень заряда аккумулятора (рекомендуется > 80%), проверив индикаторы под номером датчика. ПРИМЕЧАНИЕ: При необходимости замените батарейки датчика, подняв заднюю крышку.</li>
	</ol></li>
	<li>Закрепите каждый датчик с помощью защелкивающихся креплений в подходящем кармане рукава.<ol><li>Убедитесь, что датчики правильно ориентированы.</li>
		<li>Всегда проверяйте последнюю версию руководства пользователя для получения подробной информации. Неправильная ориентация приведет к непригодным для использования данным.</li>
	</ol></li>
	<li>Перейдите к проверке правильности сопряжения датчиков, нажав стрелку вперед в приложении.<ol><li>Встряхните датчики один за другим и проверьте приложение, чтобы убедиться, что правильный индикатор покачивается.</li>
	</ol></li>
	<li>Когда проверки будут завершены, перейдите на начальную страницу, нажав стрелку вперед. ПРИМЕЧАНИЕ: При необходимости продолжительность записи (чч:мм) можно установить вручную, нажав кнопку «Настройки » в начале каждой записи.<ol><li>Нажмите кнопку «Запись », чтобы начать запись. Подождите, пока датчики не будут готовы, прежде чем надевать костюм на младенца (это может занять несколько минут).</li>
	</ol></li>
	<li>Для домашней записи без присмотра установите блокировку экрана на мобильном устройстве, чтобы избежать его родительского вмешательства, и упакуйте костюм для доставки получателю.<ol><li>Воспользуйтесь услугами курьера или аналогичной службы, чтобы доставить костюм получателю сразу после того, как он будет подготовлен.</li>
	</ol></li>
</ol>2. Подготовка и одевание младенца к сеансу записи
<ol><li>Убедитесь, что младенец находится на грудном вскармливании (т.е. его кормят и меняют подгузники) и он чувствует себя безопасно и комфортно для естественных и спонтанных игр.<ol><li>При необходимости снимите костюм позже, чтобы сменить подгузник.</li>
	</ol></li>
	<li>Оденьте костюм на младенца так, как это делается с обычным комбинезоном.<ol><li>Убедитесь, что карманы датчика направлены наружу (т. е. в сторону от средней линии тела, а не поворачиваются вперед или сзади младенца).</li>
	</ol></li>
	<li>Убедитесь, что костюм плотно прилегает к конечностям в каждом месте расположения датчика.<ol><li>При необходимости отрегулируйте ремни возле карманов, чтобы затянуть датчик на конечности. ПРИМЕЧАНИЕ: Также можно добавить одежду под костюм или бинты для крепления датчиков на случай, если конечности слишком тонкие для достаточного крепления ремнями.</li>
	</ol></li>
</ol>3. Сессия записи
<ol><li>Держите мобильное устройство рядом с младенцем, чтобы обеспечить надежную передачу данных по Bluetooth-соединению (т. е. в той же комнате или в пределах 10 м при записи на открытом пространстве) при записи с прямой потоковой передачей данных.<ol><li>Если применимо, храните мобильное устройство в сумке, например, в чехле для планшета, для более удобного и безопасного использования. Протокол Bluetooth попытается переподключиться в случае потери BLE-соединения. ПРИМЕЧАНИЕ: Не рекомендуется приостанавливать, а затем продолжать запись, так как это может нарушить синхронизацию между датчиками или временную целостность записанных данных, а также вы можете потерять соединение BLE. В таких случаях единственный вариант — выключить приложение и начать запись заново.</li>
	</ol></li>
	<li>Организуйте обстановку так, чтобы облегчить игру с игрушками и другими предметами и побудить ребенка свободно двигаться. Например, освободите место для передвижения или постелите коврик на землю, чтобы младенец мог двигаться при виде игрушек, соответствующих его возрасту. Цель состоит в том, чтобы зафиксировать естественные движения младенца.<ol><li>Убедитесь, что младенец чувствует себя достаточно комфортно и безопасно, чтобы участвовать в спонтанных играх, не испытывая беспокойства из-за новых людей или незнакомых мест.</li>
	</ol></li>
	<li>Запишите не менее 1 часа свободной игры или столько, сколько пожелают учебные вопросы. Несколько эпох игры/движения могут быть объединены позже в ходе анализа.</li>
	<li>Если этого требует конкретный протокол исследования, сделайте дополнительные заметки, чтобы облегчить детальную проверку отдельных результатов. Используйте синхронизированные аннотации в режиме реального времени в приложении регистратора данных в виде произвольного текста, аудиозаписей или видеозаписей.</li>
	<li>Для домашней записи без учителя установите автоматическую остановку записи (т. е. установите продолжительность (чч:мм) записи вручную, нажав кнопку «Настройки »).</li>
	<li>В контролируемых настройках завершите запись, нажав кнопку «Стоп» в приложении.</li>
	<li>Снимите костюм и упакуйте его для возвращения в лабораторию.</li>
	<li>Стирайте костюм после каждой записи, предварительно вынув датчики из карманов костюма. При наличии следует использовать моющие средства, в том числе для транспортировки влаги, направленные на синтетические материалы11.<ol><li>Визуально осмотрите костюм после стирки на наличие механических дефектов, прежде чем хранить его для использования на следующем ребенке.</li>
	</ol></li>
</ol>4. Облачный анализ: загрузка сырых данных и выгрузка результатов
<ol><li>Щелкните записанный файл в представлении базы данных приложения, а затем нажмите кнопку Экспорт в Babacloud, чтобы открыть домашнюю страницу вычислительного облака (https://babacloud.fi/) с помощью веб-браузера на мобильном устройстве (дополнительный файл 2).</li>
	<li>Введите логин и пароль на странице входа. При необходимости запросите новые учетные данные с адреса электронной почты, указанного на домашней странице Babacloud.</li>
	<li>Выберите записанный файл для загрузки. Затем выберите идентификационный номер для субъекта и добавьте необходимую информацию в соответствии с рабочим процессом Babacloud. Если это имеет отношение к делу, также введите возраст субъекта или другую информацию (например, время воспроизведения) в поле «Добавить еще одну метку необработанного файла». Наконец, сохраните сеанс загрузки, нажав кнопку «Сохранить ». ПРИМЕЧАНИЕ: По умолчанию приложение регистратора данных генерирует заархивированный файл из данных о движении, чтобы обеспечить более простую и быструю передачу данных по воздуху через Wi-Fi или мобильную сеть. Для интерфейса Babacloud потребуются учетные данные, которые можно получить в соответствии с инструкциями на их веб-странице. Записанные необработанные данные также могут быть переданы непосредственно с телефона на другое устройство для индивидуального анализа. Убедитесь, что ненужные данные из памяти мобильного устройства удалены, чтобы избежать путаницы между сеансами записи. Сеансы записи автоматически помещаются в собственные папки, которым присваиваются соответствующие метки времени.</li>
	<li>Загрузите заархивированный пакет выходных данных анализа с облачного сервера с помощью мобильного устройства или веб-браузера компьютера. Нажмите на нужный идентификатор объекта, затем выберите ссылку на нужный анализ, после чего автоматически откроется загрузка файла. ПРИМЕЧАНИЕ: В заархивированном пакете результатов можно найти два следующих элемента: Подробная матрица результатов, которая дает все посекундные классификации для осанки, движения, переноски младенца и свободного игрового времени (рисунок 2A, дополнительный файл 3). Графические отчеты, дающие обзор учебной сессии (Дополнительный файл 4).</li>
</ol>

<ol>
	<li>Adolph, K. E., Hoch, J. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Motor+development:+Embodied,+embedded,+enculturated,+and+enabling.">Motor development: Embodied, embedded, enculturated, and enabling.</a> Annual Review of Psychology. 70, 141-164 (2022).</li><li>Masten, A. S., Cicchetti, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Developmental+cascades+[Editorial].">Developmental cascades [Editorial].</a> Development and Psychopathology. 22 (3), 491-495 (2010).</li><li>Piek, J. P., Dawson, L., Smith, L. M., Gasson, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+role+of+early+fine+and+gross+motor+development+on+later+motor+and+cognitive+ability.">The role of early fine and gross motor development on later motor and cognitive ability.</a> Human Movement Science. 27 (5), 668-681 (2007).</li><li>Adolph, K. E., Franchak, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+development+of+motor+behavior.">The development of motor behavior.</a> WIREs Cognitive Science. 8, e1430 (2017).</li><li>Adolph, K. E., Hoch, J. E., Cole, W. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Development+(of+Walking):+15+Suggestions.">Development (of Walking): 15 Suggestions.</a> Trends in Cognitive Science. 22 (8), 699-711 (2019).</li><li>Wijnhoven, T. M. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Assessment+of+gross+motor+development+in+the+WHO+multicentre+growth+reference+study.">Assessment of gross motor development in the WHO multicentre growth reference study.</a> Food and Nutrition Bulletin. 25, (2004).</li><li>Uusitalo, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Hammersmith+infant+neurological+examination+and+long-term+cognitive+outcome+in+children+born+very+preterm.">Hammersmith infant neurological examination and long-term cognitive outcome in children born very preterm.</a> Developmental Medicine and Child Neurology. 63, 947-953 (2021).</li><li>Romeo, D. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Hammersmith+infant+neurological+examination+for+infants+born+preterm:+predicting+outcomes+other+than+cerebral+palsy.">Hammersmith infant neurological examination for infants born preterm: predicting outcomes other than cerebral palsy.</a> Developmental Medicine &amp; Child Neurology. 63, 939-946 (2021).</li><li>De Kegel, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=New+reference+values+must+be+established+for+the+Alberta+Infant+Motor+Scales+for+accurate+identification+of+infants+at+risk+for+motor+developmental+delay+in+Flanders.">New reference values must be established for the Alberta Infant Motor Scales for accurate identification of infants at risk for motor developmental delay in Flanders.</a> Child: Care, Health and Development. 39 (2), 260-267 (2013).</li><li>Airaksinen, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Intelligent+wearable+allows+out-of-the-lab+tracking+of+developing+motor+abilities+in+infants.">Intelligent wearable allows out-of-the-lab tracking of developing motor abilities in infants.</a> Communications Medicine. 2, 69 (2022).</li><li>Airaksinen, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automatic+posture+and+movement+tracking+of+infants+with+wearable+movement+sensors.">Automatic posture and movement tracking of infants with wearable movement sensors.</a> Scientific Reports. 10, 169 (2020).</li><li>Airaksinen, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Charting+infants'+motor+development+at+home+using+a+wearable+system:+validation+and+comparison+to+physical+growth+charts.">Charting infants' motor development at home using a wearable system: validation and comparison to physical growth charts.</a> eBioMedicine. 92, 104591 (2023).</li><li>Hewitt, L., Kerr, E., Stanley, R. M., Okely, A. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Tummy+time+and+infant+health+outcomes:+a+systematic+review.">Tummy time and infant health outcomes: a systematic review.</a> Pediatrics. 145, e20192168 (2020).</li><li>Pascal, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Motor+outcome+after+perinatal+stroke+and+early+prediction+of+unilateral+spastic+cerebral+palsy.">Motor outcome after perinatal stroke and early prediction of unilateral spastic cerebral palsy.</a> European Journal of Paediatric Neurology. 29, 54-61 (2020).</li><li>Tabard-Foug&#232;re, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Are+clinical+impairments+related+to+kinematic+gait+variability+in+children+and+young+adults+with+cerebral+palsy.">Are clinical impairments related to kinematic gait variability in children and young adults with cerebral palsy.</a> Frontiers in Human Neuroscience. 16, 816088 (2022).</li><li>Fish, L. A., Jones, E. J. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+survey+on+the+attitudes+of+parents+with+young+children+on+in-home+monitoring+technologies+and+study+designs+for+infant+research.">A survey on the attitudes of parents with young children on in-home monitoring technologies and study designs for infant research.</a> PLOS One. 16, e0245793 (2021).</li><li>Porciuncula, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Wearable+movement+sensors+for+rehabilitation:+a+focused+review+of+technological+and+clinical+advances.">Wearable movement sensors for rehabilitation: a focused review of technological and clinical advances.</a> Physical Medicine &amp; Rehabilitation. 10 (9), S220-S232 (2018).</li></ol>

Е.И. является основателем компании Planno Oy, которая консультирует в области текстильной инженерии. Другие авторы не имеют соответствующих интересов в раскрытии информации.

Количественная оценка и отслеживание развития моторики младенцев с помощью носимого решения, такого как MAIJU, технически просты в освоении и выполнении и могут быть легко внедрены в практику здравоохранения или клинических исследований 10,11,12. По сравнению с другими существующими методами оценки моторики, этот вид регистрации спонтанной двигательной активности младенцев в домашних условиях повышает экологическую валидность оценки. Кроме того, он обеспечивает количественный, прозрачный и полностью автоматизированный анализ двигательных способностей младенцев. Самое главное, что метрики, используемые в анализе, интуитивно понятны и объяснимы, что позволяет легко сравнивать их с другими клиническими и исследовательскими оценками, такими как факторы окружающей среды, когнитивное развитие или психосоциальные оценки. Целостная оценка моторного развития обеспечивает точность, которая хорошо сопоставима собычными показателями физического роста.
Важнейшие этапы протокола включают в себя тщательную подготовку носимого костюма. При подготовке к записи выбор правильного размера костюма имеет решающее значение, так как крепления датчика в рукавах и штанинах должны плотно прилегать для получения надежной записи движений тела. Также для успешной записи важно разместить датчики в карманах с правильной ориентацией, как указано в протоколе. Крепления датчиков не позволят датчикам вращаться во время записи. Однако неправильно ориентированный датчик записывает данные, которые трудно, если не невозможно, исправить впоследствии. Ребенка следует поощрять к свободному и самостоятельному движению во время записи. Продолжительность записи может варьироваться в зависимости от заданных учебных вопросов. Несколько эпох спонтанных движений объединяются, чтобы накопить достаточное количество спонтанных движений для каждой сессии записи.
Гибкое и практичное управление носимым устройством MAIJU позволяет использовать его в различных контекстах как в контролируемых, так и в неконтролируемых условиях, таких как исследовательские лаборатории или дома. Недавние результаты наших клинических испытаний показывают, что полностью неконтролируемые записи, проводимые в домашних условиях, могут давать результаты, сопоставимые с записями, проводимыми под полным или частичным наблюдением12. Тем не менее, на спонтанное двигательное поведение ребенка потенциально влияет несколько факторов, таких как окружающая среда (например, игра на улице или в помещении, планировка пространства, мебели и игрушек), уровень бдительности ребенка и участие родителей во время домашней записи. Когда запись ведется дома без присмотра, важно поощрять ребенка к спонтанной игре, т.е. играть или двигаться самостоятельно, без того, чтобы кто-то другой нес или держал ребенка, если в этом нет необходимости, и держать записывающий мобильный телефон на расстоянии Bluetooth (в той же комнате)10. Большинство текущих ситуаций, связанных с устранением неполадок во время записи, вызваны потерей соединения Bluetooth. В ближайшем будущем достижения в области сенсорных технологий улучшат возможности подключения по Bluetooth, а предстоящее внедрение большего объема памяти датчика позволит вести запись в автономном режиме, сохраняя данные о движении непосредственно в памяти датчика.
Внебольничные записи с помощью носимого решения такого рода легко масштабируются и могут повысить безопасность младенцев, например, за счет возможности удаленного мониторинга во время таких обстоятельств, как пандемия. Наши алгоритмы-классификаторы были обучены распознавать заданные двигательные способности, позы и движения, показанные на схеме описания моторики (рис. 2А). Эти явления были идентифицированы как характерные для движений младенцев в течение первых двух лет жизни. Другие типы движений или поз, наблюдаемые у детей старшего возраста, такие как бег или прыжки, потребуют модифицированных схем описания движений и соответствующих алгоритмов для их идентификации. Анализ, зависящий от контекста позы, является потенциально плодотворным подходом, при котором двигательная активность младенца анализируется отдельно в разных позах для поддержки изучения, например, коррелятов развития поведения младенцев 5,6,7,8,9,13. Кроме того, контекстно-зависимый двигательный анализ также может помочь оценить асимметрию двигательной функции при прогнозировании развития одностороннего церебрального паралича 10,12,14,15. Кроме того, оценка двигательных способностей с помощью системы MAIJU может быть объединена с другими методами исследования, например, отслеживанием движений глаз, визуализацией или видеозаписью, для получения мультимодальных данных, охватывающих различные типы и контексты. Мультимодальные данные могут быть полезны, например, для оценки эффектов социального взаимодействия или эффективности терапевтического вмешательства.
Для успеха новых носимых технологий во внебольничных условиях мониторинга младенцев необходимо учитывать определенные ограничения, проблемы и этические проблемы. Наши аналитические конвейеры были обучены и проверены на типично развивающихся младенцах в Финляндии 10,11,12. Результаты сырого анализа с чистыми позами и движениями должны быть универсальными. Однако их траектории развития могут потребовать корректировки с учетом различных культур и географических положений. Согласно отзывам родителей о носимых устройствах, к ним относятся положительно из-за удобства для младенцев16. Тем не менее, родители могут выражать обеспокоенность по поводу конфиденциальности, доступа к данным и семейных аспектов (например, наличие нескольких опекунов, посетителей и изменение графика). Ограничением метода можно считать зависимость от времени автономной работы датчиков и записывающего телефона. По нашему опыту, модель батареи (CR2025) обычно работает в течение полного дня (12-24 часа) при использовании непрерывной потоковой передачи данных. Примечательно, что это зависит как от марки аккумулятора, так и от мощности соединения Bluetooth, необходимого для беспроводной передачи данных, которая постоянно меняется, чтобы максимизировать передачу данных в среде записи. Например, большое расстояние между младенцем и телефоном или стена между ними могут привести к значительному увеличению расхода заряда батареи. Примечательно, что батареи большинства мобильных устройств также разряжаются примерно за одно и то же время при использовании непрерывной потоковой передачи по Bluetooth. На практике используемая в настоящее время непрерывная потоковая передача данных по Bluetooth-соединению означает, что как датчики, так и мобильные устройства нуждаются в ежедневной подзарядке/замене батареи. В ближайшем будущем появятся датчики с большим объемом памяти, которые позволят хранить данные в памяти датчика, поддерживая непрерывную запись в течение недели. Это устранит необходимость в энергоемкой потоковой передаче по Bluetooth, а также в переноске телефона в пределах диапазона Bluetooth, который может восприниматься как ограничивающий в ситуациях записи и подверженный человеческим ошибкам.
В целом, для отслеживания раннего развития нервной системы необходимы методы, чувствительные к естественной нейроповеденческой изменчивости. Развитие крупной моторики представляет собой сложный процесс, состоящий из вариаций в порядке и сроках, как на индивидуальном, так и накультурном уровнях. Выявление атипичного моторного развития эффективно для распознавания младенцев, подверженных риску широкого спектра нарушений развития нервной системы. Традиционные тестовые батареи со стандартизированными оценками развития нервной системы проводятся в контролируемых условиях, таких как больницы, и, по крайней мере, частично субъективны 7,8,9. Современные достижения в области сенсорных технологий и анализа сигналов позволили регистрировать спонтанные двигательные способности младенцев в течение длительных периодов времени во внебольничных условиях и количественно оценивать двигательное поведение с точностью, сравнимой с людьми-наблюдателями 10,11,12. Новые носимые технологии предлагают автоматизированные и масштабируемые методы мониторинга движений и эффективности терапевтического вмешательства у младенцев экологически обоснованным и объективным способом. Кроме того, новый индекс развития нервной системы Baba Infant Motor Score (BIMS) позволяет оценить зрелость двигательных способностей младенцев путем индивидуального отслеживания развития нервной системы10,12. Он может быть использован в ряде будущих приложений, таких как разработка диаграмм моторного роста младенцев12. Обучая автоматизированные классификаторы для других специфических движений (например, для детей старшего возраста или взрослых) с помощью различных схем и алгоритмов описания движений, носимые датчики движения имеют потенциал для клинического применения, например, для лечения двигательных расстройств или последующего наблюдения за эффектами терапевтических вмешательств независимо от стадииразвития человека.. В настоящее время, однако, это следует рассматривать как исследовательскую методологию, которая не должна использоваться для информирования о клиническом диагнозе или назначении лечения.

Раннее развитие крупной моторики имеет важное значение для нейрокогнитивных способностей более высокого уровня, которые появляются позже, поддерживая исследование младенцами окружающей среды. Поэтому клиницисты и исследователи проявляют большой интерес к оценке раннего развития крупной моторики 1,2,3. Для поддержки доказательной медицины или научных исследований важно, чтобы оценки крупной моторики были количественными, надежными, объективными и экологически обоснованными. Тем не менее, существует дефицит таких методов, доступных как для клинических, так и для фундаментальных научных исследований.
Типичное раннее развитие крупной моторики протекает через предсказуемую последовательность вновь приобретенных навыков. Они обычно наблюдаются у младенцев при достижении дискретных двигательных этапов4, где стояние и ходьба часто считаются важными ориентирами на пути к более сложному поведенческому репертуару5. В дополнение к непосредственному наблюдению или опросу родителей о двигательных вехах, было разработано несколько широко используемых стандартизированных батарей 6,7,8,9 для проведения оценки младенцев в лабораторных или больничных условиях. Тем не менее, эти оценки страдают от множества предостережений: они требуют значительного опыта квалифицированных специалистов, они частично субъективны и категоричны, и они оценивают работу младенцев в неестественной с точки зрения младенца среде (больнице или лаборатории).
Регистрация спонтанной двигательной активности младенцев в течение длительного времени в родной среде, например, дома, позволяет более точно измерять двигательные способности. В одном из таких возможных методов оценка проводится для полной последовательности развития двигательных способностей младенца от лежания на спине до беглой ходьбы с помощью носимой системы, такой как носимая система MAIJU (Motor Assessment of the Infants with a JUmpsuit)10,11,12. Носимая система MAIJU (рис. 1) представляет собой текстильную одежду для всего тела, оснащенную датчиками движения, позволяющими проводить внебольничные/лабораторные оценки и записи без присмотра, которые анализируются с помощью автоматизированного конвейера, обеспечивая посекундную оценку осанки и моделей движений. Эти алгоритмические определения могут быть использованы для каждого типа позы и движения отдельно, или же они могут быть объединены для целостной оценки уровня созревания двигательных способностей младенца. Недавно опубликованным безусловным выражением такого показателя моторной зрелости является BIMS (Baba Infant Motor Score)10,12.
В этой статье будет описана оценка крупной моторики младенцев с помощью мультисенсорного носимого костюма; Обоснование, практическая производительность, конвейер анализа и потенциальные перспективы использования метрик, которые могут быть получены из автоматизированного конвейера анализа, доступного для записей с помощью носимого мультисенсорного устройства 10,11,12. Метод подходит для детальной количественной оценки спонтанной крупной моторики у всех младенцев, которые демонстрируют двигательные способности между лежанием на спине и беглой ходьбой.
Мультисенсорная носимая система состоит из трех компонентов: 1) комбинезона всего тела, оснащенного четырьмя датчиками движения, 2) мобильного устройства, использующего специально разработанное приложение для iOS, и 3) облачного аналитического конвейера (Babacloud, учетные данные для которого можно получить у авторов)11. Водонепроницаемые датчики инерциального измерительного блока (IMU) передают синхронизированные данные (3-осевой акселерометр и гироскоп) с частотой дискретизации 13-52 Гц на мобильный телефон с помощью Bluetooth-соединения с низким энергопотреблением. Данные изначально сохраняются в памяти (датчика или) мобильного устройства, после чего проводится автономный анализ на облачном сервере после остановки записи.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>iOS device (version 16.5 or higher)</td>
			<td>Apple</td>
			<td>n/a</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MAIJU jumpsuit</td>
			<td>Planno Ltd</td>
			<td>n/a</td>
			<td>customized for purpose</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Maijulogger (mobile application) and sensor firmware</td>
			<td>BABA Center (www.babacenter.fi), Kaasa solutions GmbH</td>
			<td>n/a</td>
			<td>constructed by Kaasa Solutions, distributed by Baba Center</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Movesense movement sensor</td>
			<td>Movesense (www.movesense.com)</td>
			<td>n/a</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

quantified assessment of infant's gross motor abilities using a multisensor wearable

Разработка объективных и количественных методов ранней оценки крупной моторики имеет важное значение для лучшего понимания развития нервной системы и поддержки ранних терапевтических вмешательств. В этой статье мы представляем метод количественной оценки общей моторики с помощью мультисенсорного носимого устройства MAIJU (Motility Assessment of Infants with a JUmpsuit), который предлагает автоматизированную, масштабируемую, количественную и объективную оценку с использованием полностью автоматизированного облачного конвейера. Этот носимый костюм оснащен четырьмя датчиками движения, которые записывают синхронизированные данные на мобильный телефон с помощью Bluetooth-соединения с низким энергопотреблением. Автономный анализ на облачном сервере генерирует полностью проанализированные результаты в течение нескольких минут для каждой записи. Эти результаты включают в себя графический отчет о сеансе записи и подробную матрицу результатов, которая дает посекундную классификацию позы, движения, ношения младенца и свободного игрового времени. Наши недавние результаты показывают достоинства такой количественной оценки моторики, обеспечивающей потенциально эффективный метод для различения вариаций в развитии крупной моторики младенца.

Watch this Scientific Journal Video about Quantified Assessment of Infant's Gross Motor Abilities Using a Multisensor Wearable at JoVE.com

Quantified Assessment of Infant's Gross Motor Abilities Using a Multisensor Wearable

В этом документе описывается оценка крупной моторики младенцев с помощью мультисенсорного носимого устройства и его полностью автоматизированного конвейера анализа на основе глубокого обучения. Метод количественно оценивает позу и модели движений младенцев от лежания на спине до тех пор, пока они не овладеют самостоятельной ходьбой.

Количественная оценка крупной моторики младенца с помощью мультисенсорного носимого устройства

Developing objective and quantitative methods of early gross motor assessment is essential to better understand neurodevelopment and to support early ...

MAIJU - это мультисенсорное носимое устройство, и оно выглядит как обычное место с плавающим к нему размером с младенца, где четыре датчика, по одному на каждой конечности. MAIJU используется для записи движений младенцев, практически в любом месте, но особенно для случаев, когда вы хотите измерить движения младенцев в неконтролируемой ситуации, например, их спонтанную активность дома. MAIJU используется для оценки моторного развития, мониторинг этапов развития, таких как перекатывание, сидение, ходьба, является важной частью общего наблюдения за развитием.С точки зрения здравоохранения, проблемы с моторным развитием очень распространены, и мы также используем двигательную производительность в качестве ключевого критерия исхода во многих терапевтических исследованиях, и как для целей, так и для задач, нам нужны более совершенные методы оценки моторики. По сравнению с традиционными стандартизированными методами определения контрольных точек, MAIJU является автоматизированным, масштабируемым и более объективным методом, чем предыдущие. Вы можете взять его с собой в любую точку мира, и это даст вам сопоставимые результаты.Во-первых, выберите правильный размер костюма, чтобы костюм плотно прилегал к телу, но при этом был удобен, а ребенок мог свободно двигаться без помех. Запустите приложение MAIJU logger, которое проведет вас через подготовку. Оснащайте датчики батарейками перед каждой записью.Подключите каждый датчик к регистратору MAIJU, выбрав местоположение конечности в приложении и поднеся датчик близко к мобильному устройству. Убедитесь, что в приложении отображается правильный номер датчика. Также убедитесь, что уровень заряда батареи превышает 80%, проверив индикатор под номером датчика.После подключения каждого датчика к приложению поместите и закрепите его в защелкивающемся креплении в соответствующем кармане. При установке в карман датчики следуют руководству по положению на креплении, чтобы обеспечить правильную ориентацию. Неправильная ориентация приведет к непригодным для использования данным.Перейдите к проверке правильности сопряжения датчиков. Встряхните датчики один за другим и проверьте приложение, чтобы убедиться, что правильный индикатор покачивается. Когда проверки будут завершены, переходите на стартовую страницу.При необходимости продолжительность записи можно установить вручную в настройках. Теперь вы можете начать запись, нажав кнопку записи. Подождите, пока датчики будут готовы.Это может занять несколько минут. Для домашней записи без присмотра заблокируйте экран мобильного устройства и упакуйте костюм для доставки получателю. Воспользуйтесь услугами курьера или аналогичной службы, чтобы доставить костюм получателю сразу после того, как он будет подготовлен.Убедитесь, что младенец находится на грудном вскармливании и чувствует себя в безопасности для естественной игры, прежде чем надевать костюм на младенца. Костюм можно снять для смены подгузника позже, если это необходимо. Наденьте костюм на младенца так же, как и на обычный комбинезон.Убедитесь, что карманы датчика направлены наружу, а костюм плотно прилегает к конечностям в каждом месте установки датчика. При необходимости отрегулируйте ремни рядом с карманами датчика. Держите мобильное устройство в той же комнате или в пределах 10 метров от младенца, чтобы обеспечить надежную передачу данных по Bluetooth-соединению.Родители не должны обращаться с мобильным устройством, поэтому может быть целесообразно держать устройство в кармане, который использовался для курьерской перевозки. Не рекомендуется приостанавливать, а затем продолжать запись, так как это может нарушить соединение между датчиками и мобильным устройством. Организуйте обстановку так, чтобы облегчить игру с игрушками и другими предметами, и поощряйте ребенка двигаться свободно и в соответствии со своими возможностями.Цель состоит в том, чтобы записать естественные движения младенца, чтобы убедиться, что ребенок чувствует себя достаточно комфортно и безопасно, чтобы участвовать в спонтанной игре, не испытывая беспокойства из-за новых людей или незнакомых мест Если не указано иное, продолжайте запись в течение как минимум одного часа свободной игры. Он может состоять из нескольких эпох. Для домашней записи без учителя запись останавливается автоматически.В контролируемых настройках завершите запись, нажав кнопку остановки в приложении. Костюм можно снять и упаковать для возврата в лабораторию. Когда костюм был возвращен в лабораторию, записанные данные передаются с мобильного устройства на серверы Baba Cloud для вычислительного анализа, записанные данные хранятся на мобильном устройстве в виде zip-файла, который вы можете экспортировать из базы данных в приложении.Он запускает загрузку на веб-сайт Baba Cloud. Во время загрузки данных выберите идентификационный номер субъекта. Затем добавьте необходимую информацию, как указано в рабочем процессе Baba Cloud.Подробные инструкции по использованию интерфейса Baba Cloud см. в письменном отчете. После загрузки автоматизированный конвейер анализа будет работать с данными и генерировать результаты в течение нескольких минут. Результаты появятся на веб-сайте Baba Cloud под заданным идентификатором субъекта.Метод количественно оценивает общую моторику младенцев, классифицируя позы и движения за каждую секунду сеанса измерения.Это делается с помощью автоматизированного конвейера анализа, основанного на алгоритмах машинного обучения. Результаты, выводимые классификатором, представляют собой текстовую матрицу, где в первом столбце показано время, а в следующих столбцах — соответствующие ему категории позы и движения. Также могут быть другие выходные данные классификатора, такие как обнаружение переноса в следующих столбцах.Затем конвейер вычисляет долю времени, проведенного в каждой позе и типе движения, и их возрастные вариации могут быть представлены, например, в виде скрипичных графиков. Если при загрузке данных для анализа указан возраст ребенка, то в отчете будут отображены текущие данные по отношению к возрастным типовым пропорциям. Для некоторых целей полезнее объединить все данные о движении и осанке в целостную оценку.Одним из таких показателей является Baba Infant motor Score или BIMS. Он моделирует типичный прогресс развития крупной моторики, предсказывая возраст ребенка на основе всех записанных данных, которые затем нормализуются в балл BIM. Для полной аналитической гибкости вы всегда можете загрузить необработанные данные датчика и провести более детальные исследования, такие как обнаружение аномалий или анализ движений, зависящих от контекста, которые фокусируются только на определенных позах.В совокупности автоматизированный конвейер анализа предоставит вам множество альтернативных и дополнительных мер. Эти показатели могут быть использованы для отслеживания развития или его аспекта. Они позволяют количественно изучать популяционные различия или могут быть использованы в качестве критерия исхода при терапевтических вмешательствах.Метрики, полученные из конвейера анализа, должны быть универсальными. Они могут быть использованы различными способами для ответов на ваши учебные вопросы, и вы можете разработать дополнительные показатели, оптимизированные для вашего исследования. MAIJU или MAIJU-подобные технологии открывают новые двери в научных и медицинских исследованиях и, в частности, выводят приборы из лабораторий в мир.В MAIJU очень важно, чтобы он мог записывать младенцев в их собственной среде, а это означает, что то, что мы измеряем, является их реальной производительностью, а не тем, что они делали бы в возможной пугающей и странной обстановке больницы или лаборатории. В целом, я думаю, что MAIJU является отличным инструментом для измерения крупной моторики младенцев. Тем не менее, MAIJU - это то, что вы должны думать о MAIJU скорее как о помощнике, а не как о исполнителе, и полезность или польза от MAIJU полностью зависят от ваших творческих способов его использования.

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Kinematics and Ground Reaction Force Determination: A Demonstration Quantifying Locomotor Abilities of Young Adult, Middle-aged, and Geriatric Rats

Кинематика и наземные силы реакции Определение: Демонстрация Количественная опорно-двигательного способностей молодых взрослых, среднего возраста, и пожилые Крысы

Behavior, in its broadest definition, can be defined as the motor manifestation of physiologic processes.  As such, all behaviors manifest through the ...

Assessment of Cerebral Lateralization in Children using Functional Transcranial Doppler Ultrasound (fTCD)

Assessment of Cerebral Lateralization in Children using Functional Transcranial Doppler Ultrasound fTCD

Оценка церебральной латерализации у детей с использованием функциональных транскраниальной ультразвуковой доплеровский (ЧВКУ)

There are many unanswered questions about cerebral lateralization.  In particular, it remains unclear which aspects of language and nonverbal ability are ...

Assessment of Motor Balance and Coordination in Mice using the Balance Beam

Оценка баланса двигателя и координации в использовании мыши Бревно

Brain injury, genetic manipulations, and pharmacological treatments can result in alterations of motor skills in mice.  Fine motor coordination and ...

Extracellularly Identifying Motor Neurons for a Muscle Motor Pool in Aplysia californica

Extracellularly Identifying Motor Neurons for a Muscle Motor Pool in Aplysia californica

Внеклеточно выявления моторных нейронов для бассейна мышц Motor в<em&gt; Aplysia саЩогтса</em

In animals with large  identified neurons (e.g. mollusks), analysis of motor pools is done using  intracellular techniques1,2,3,4. Recently,  we developed ...

Functional and Morphological Assessment of Diaphragm Innervation by Phrenic Motor Neurons

Функциональная и морфологическая оценка диафрагмы иннервации диафрагмального по мотонейронов

This protocol specifically focuses on tools for assessing phrenic motor neuron (PhMN) innervation of the diaphragm at both the electrophysiological and ...

Stimulation Location Determination using a 3D Digitizer with High-Definition Transcranial Direct Current Stimulation

Определение местоположения стимуляции с помощью 3D Digitizer с высокой четкостью Transcranial Прямого тока стимуляции

The abundance of neuroimaging data and rapid development of machine learning has made it possible to investigate brain activation patterns. However, ...

3D Kinematic Analysis for the Functional Evaluation in the Rat Model of Sciatic Nerve Crush Injury

3D кинематический анализ для функциональной оценки в Крыса Модель Сиатический нерв Давка травмы

Compared to the Sciatic Functional Index (SFI), kinematic analysis is a more reliable and sensitive method for performing functional evaluations of ...

Axonal Transport of Organelles in Motor Neuron Cultures using Microfluidic Chambers System

Аксональный Транспорт органелл в культурах моторных нейронов с использованием системы микрофлюидных камер

Motor neurons (MNs) are highly polarized cells with very long axons. Axonal transport is a crucial mechanism for MN health, contributing to neuronal ...

Three-Dimensional Motor Nerve Organoid Generation

Трехмерное моторное нервное органоидное поколение

A fascicle of axons is one of the major structural motifs observed in the nervous system. Disruption of axon fascicles could cause developmental and ...

Multifactorial Assessment of Motor Behavior in Rats after Unilateral Sciatic Nerve Crush Injury

Многофакторная оценка двигательного поведения крыс после одностороннего повреждения седалищного нерва

The induction of a peripheral nerve injury is a widely used method in neuroscience for the assessment of repair and pain mechanisms among others. In ...