2018年5月18日 星期五

臨床如何客觀量化巴金森症步態特徵?

小碎步(Short Steps)、滑行步(Shuffling)、姿勢不穩(Postural instability)是巴金森症典型的步態特徵,目前臨床的評估方法是透過臨床醫生的觀察,由於患者的步態變化是非常細微的,且每個人的觀察力不同影響偏差,不容易比較.近年來,有愈來愈多藉助儀器的輔助,客觀且量化的步態參數作為補充資訊,量化數據可輔助判斷目前疾病的階段,且日後可追踪其演變,評估療程的成效,以往儀器必需透過光學式動作捕捉系統或是壓力式步道收集步態資料,然而此類設備體積龐大,需要額外特定空間設立實驗室,且受測者也需特別到實驗室一趟,無法現場直接收集受測者的步態資料,能收集的個案很少,臨床適用性不高.拜微積電技術蓬勃發展所賜,慣性感測器愈來愈迷你,以穿戴式裝置型式量測步態資訊變得可行,本篇文章旨在介紹應用穿戴式裝置客觀量化巴金森症的步態,以及揭示步態特徵相對應的步態參數,橫向研究巴金森症與正常對照組的步態差異,以及縱向研究疾病不同階段步態的差異,皆取得良好的步態指標,證明應用穿戴式裝置於臨床步態測量巴金森患者的可行性與適用性.

關鍵字:巴金森症,動作障礙,步態特徵,無線步態分析系統




問題與方法
l   小碎步特徵是否有相對應的步態參數? Hoehn and Yahr (H & Y)UPDRS-III量表區分巴金森症不同的階段,交叉比對穿戴式裝置的步態資料.

l   滑行步特徵是否有相對應的步態參數? Hoehn and Yahr (H & Y)UPDRS-III量表區分巴金森症不同的階段,交叉比對穿戴式裝置的步態資料.

l   姿勢不穩特徵是否有相對應的步態參數? Hoehn and Yahr (H & Y)UPDRS-III量表區分巴金森症不同的階段,交叉比對穿戴式裝置的步態資料.

受測者對象
190位巴金森症患者,101位年齡相仿對照組

發現
l   小碎步特徵相對應的步態參數:步幅(Stride length)降低,步速(Gait speed)降低
l   滑行步特徵相對應的步態參數:離地高度(Clearance)低,著地角度(Heel strike angle)降低
l   姿勢不穩特徵相對應的步態參數:騰空期變異(Swing phase variation)變大

引用文獻
Schlachetzki JCM, Barth J, Marxreiter F, Gossler J, Kohl Z, Reinfelder S, et al. (2017) Wearable sensors objectively measure gait parameters in Parkinson’s disease. PLoS ONE 12(10)


若您有興趣進一步了解產品或是實機展示(Demo)需求請不吝直接填寫以下Google表單感謝您的耐心閱讀


2018年3月20日 星期二

如何量測足底力量?

(文: 金鑫實業社 JAMES,轉載請註明出處,感謝!)

      我們每天走路,走路看似稀鬆平常,其實隱藏許多奧秘大家有沒有注意到走路是有規律性的左腳右腳左腳右腳是一個動態且平衡的過程而且是二隻腳的動態平衡過程二隻腳的動態平衡有什麼了不起的?其實要維持二隻腳的動態平衡確實是不容易的想像一下小寶寶先開始學爬行 (四肢的動態平衡)再開始學站立(過渡期)才開始學會走路(二隻腳的動態平衡)一開始學走路總是跌跌撞撞像企鵝姿勢一樣搖搖擺擺的經過不斷嘗試練習學習控制及改進於是乎越走越好

      那走路需要用到身體的那些功能呢



      簡言之需要有骨骼神經肌肉系統的統合協調骨骼系統支撐身體神經系統發號司令以及與肌肉系統的互相協調寶寶從爬到開始站立骨骼及肌肉系統已發育到可以支撐站立的階段但是平衡還不好,需要扶著東西等站穩之後慢慢的寶寶開始試著放開手因為平衡感不好所以一開始總是摔倒神經系統不斷的修正錯誤重新發號司令控制肌肉修正動作腳邁出,重心轉移換另一隻腳終於進化成二腳動物XD


      所以一旦骨骼神經或肌肉系統異常就無法好好走路了,專家可以肉眼判斷走路的蛛絲馬跡了解一個人的走路狀況或是進一步藉由儀器幫助清問題原因微觀檢查方面神經及肌肉系統常仰賴肌電儀骨骼系統常仰賴X電腦斷層掃瞄骨密度儀等許多工具可以應用那綜觀呢有什麼儀器可以量測步態的動作表現近年來,由於微積電技術的成熟已可以透過感測器置放在鞋上就能取得大部分的步態時空資訊例如步行速度時間變異步伐長角度變化等等量化的數據輔助肉眼判斷巨細靡遺的記錄一個人走路的情況如果想要進一步看力量的表現呢要怎麼才能取得足底力量的資訊為什麼要看力量的表現呢


      為什麼要看力量的表現呢足底力量可以看到雙腳與鞋子之間的作用力可以知道腳的地面反作用力有多大可以用來驗證矯形鞋墊是否符合效果可以了解腳施力的情形評估康復的狀況可以用來推算力矩

      那麼要怎麼取得足底力量的資訊
最熟知的方式是透過測力板測力板可以得到力的大小力的方向然而測力板本身有一定的高度為了維持地面水平一致性以免量測失真需要特製地板嵌入測力板也因如此,測力板通常都會固定在特定的場所機動性並不好而且,只有踩在測力板上才能擷取到力量也就是說,在測力板以外的地方是量測不到的除非架設一整排測力板所費不

      是否有一套設備可以易於攜帶容易使用最近小編發現一套非常棒的設備工作原理是應用鞋墊感測器捕捉力量無線傳輸與平板或手機連接方便攜帶手機即可操作以及讀取報表除此之外應用在復健及臨床設備提供聲音或振動刺激可即時生物回饋長時間監控雙腳的身體負荷不穩定性平衡疲勞運動表現等也變得可行如果有需要更進一步的資料歡迎與我聯絡


量測足底力量的秘密武器
圖表介面內容

2018年1月23日 星期二

步態分析技術發展

(文: 金鑫實業社 JAMES,轉載請註明出處,感謝!)

步態分析顧名思義是將走路量化成步態資訊,分析走路的速度、步伐變異程度、步態周期、站立期、擺盪期、抬腳離地高度…。量化的步態資訊能協助追踪其步態演變,進步或退步程度。它源自於 動作分析,過去執行動作分析需仰賴光學式動作擷取系統,然而儀器笨重不容易搬運,只能侷限在實驗室裡進行,且受測者身上需要貼反光球標記,擔心反光球會掉落,無法放開動作施展,擷取真正的運動狀態,再者設備造價昂貴,前置作業準備冗長,若攝影機沒有拍到,後續需補點作業,勉強才能生成一份報表,前面若是其中一個環節不對,就功虧一簣,欲哭無淚!

臨床在評估患者行動能力時,常應用步態評量,一般臨床常用的步態評量有二種作法,其一是緹氏步態評估量表,由專家目測評分量表,能簡單快速的分類,其二是實施TUG (Timed Up and Go)拿一個碼錶,請患者走公尺來回步行測驗,測量秒數。這二種方式,專家可以看到大略的走路型態,但是細微的變化不易觀察,得到的量化數據十分有限,頂多就是秒數,況且不同人判斷同一個走路行為,看到的結果不會完全一樣,較為主觀判斷。

有沒有一種工具介於二者之間? 既可以取得量化數據,又可以快速簡單操作? 測量速度快就能擴大服務對象,幫助快速預篩且取得量化數據的工作? 儀器輕便減少攜帶的負擔?

IMU (Inertial measurement unit )慣性感測單元,隨著微積電(MEMS)技術發展成熟,已可以將IMU感測器輕量化,藉由IMU感測器捕捉動作變得可行而且方便,其工作原理是利用感測器的原始訊號(加速度及角速度),走路時訊號會有規則的周期變化,抓取特定的時間點,例如腳跟著地(Heel Strike),同一腳的腳跟著地到另一次腳跟著地定義為一個步態周期。有了確切的時間,就可以將加速度及角速度作微積分處理,得到速度、角度、距離…等參數。國內外學者應用這種步態分析技術來預估老年人跌倒風險1,2,3,另外,也常用於中風病患的復健評量4,以及帕金森氏症的投藥劑量評量5,6等等

案例分享

無線步態分析系統, 無線步態分析設備, 無線動作分析系統, 步態, gait, gait analysis, TUG, iTUG, timed up and go, 跌倒, 中風, 帕金森, 小兒麻痺, 動作, 步態分析, 動作分析, 運動評量, 走路速度, 步行速度, 復健評量, 金鑫, midas touch, physilog, gaitup,  walking speed, gait speed
葡萄牙吉馬良斯醫院的Miguel Gago醫生在走廊實施步行測試,不妨礙臨床既有的測試,搭配穿戴式步態感測器輔助,進一步取得時序,空間等運動學量化數據,數據可以客觀評量比較帕金森氏症患者不同用藥劑量前後的動作差異。

【參考文獻】
  1. 蘇泰德, 李雪楨. 比較不同跌倒風險長者之步態特性與跌倒風險篩檢測試表現國立陽明大學物輔所 , 碩士論文, 2018.
  1. Jeffrey M. Hausdorff, Dean A. Rios, Helen K. Edelberg. “Gait variability and fall risk in community-living older adults: A 1-year prospective study.” Arch Phys Med Rehabil 82, Issue 8, (2001): 1050.
  1. Büla C, Major K, Lenoble-Hoskovec C, Botrugno F, Seematter-Bagnoud L, Piot-Ziegler C, Aminian K, Santos-Eggimann B."Foot clearance parameters as new indicators of fall risk in older persons." Gerontologist 55 (2015): 642.
  1. An-Lun Hsu, Pei-Fang Tang, Mei-Hwa Jan.“Analysis of impairments influencing gait velocity and asymmetry of hemiplegic patients after mild to moderate stroke.” Arch Phys Med Rehabil 84, Issue 8, (2003): 1185.
  1. O'Sullivan JD1, Said CM, Dillon LC, Hoffman M, Hughes AJ. “Gait analysis in patients with Parkinson's disease and motor fluctuations: influence of levodopaand comparison with other measures of motor function.” Mov Disord. 1998 Nov;13(6):900-6.
  1. Gago, M., Ferreira, F., Mollaei, N., Rodrigues, L., Sousa, N., Bicho, E. and Preira Rodrigues, P. "Gait analysis as a complementary tool in the levodopa dose decision in Vascular Parkinson’s Disease." International Congress of Parkinson's disease and movement disorders (2017): 656.