Balancetraining unter Einsatz künstlicher Intelligenz bei Beckenasymmetrie bei Schlaganfallpatienten.
Effekt von Gleichgewichtstraining mit künstlicher Intelligenz auf Beckenasymmetrie und Sturzrisiko bei Schlaganfallpatienten.
Nach einem Schlaganfall ist die Hemiplegie eine der häufigsten Beeinträchtigungen. Sie hat einen umfassenden Einfluss auf die Veränderung des Gleichgewichts und der Gangleistung. Während der Gewichtsverlagerung haben Schlaganfallpatienten Schwierigkeiten, ihre Wirbelsäule aufrecht zu halten, ihren Rumpf zu drehen, ihr Becken vor- und zurückzubewegen und ihre Gleichgewichtsreaktion aufrechtzuerhalten.
Die veränderte Stehposition und die beeinträchtigte Gleichgewichtsfunktion bei Schlaganfallpatienten führen auch zu einer stärkeren Körperschwankung des Massenschwerpunkts. Schlechtes Gleichgewicht und posturale Instabilität beeinträchtigen die Gangfähigkeiten und erschweren den Alltag.
Das Becken, das eine Verbindung zwischen Rumpf und unteren Gliedmaßen darstellt, spielt eine entscheidende Rolle für das Gleichgewicht und auch für die Leistung der unteren Gliedmaßen, insbesondere beim Gehen. Während sowohl statischer als auch dynamischer Haltungsanpassungen wird der Beckenbereich als ein wesentlicher Ort anerkannt, der es dem Körper ermöglicht, Schwung zu halten und Gewichtsveränderungen anzupassen.
Nach einem Schlaganfall werden häufig asymmetrische Gewichtsbelastung der unteren Gliedmaßen und abnormale Beckenausrichtung im Stehen und Gehen beobachtet. Funktionelle Mobilitätsfähigkeiten erfordern die Fähigkeit, das Gewicht auf die betroffene untere Extremität zu verlagern. Bei Schlaganfallpatienten sind die Vor- und Rückwärtsneigungen des Beckens oft beeinträchtigt. Im Stehen haben sie eine stärker nach vorne geneigte Haltung und ihr Becken ist nach vorne geneigt. Verminderte Hüftmuskelkontrolle oder unzureichende Rumpf-Becken-Dissoziation können die veränderte Beckenausrichtung verursachen, was dazu führt, dass Schlaganfallpatienten abnormale Beckenbewegungen erfahren.
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Gleichgewichtsrehabilitation für Schlaganfallpatienten rapide, indem sie personalisiertere, adaptivere und effektivere Interventionen ermöglicht. KI-gestützte Entscheidungsunterstützungssysteme können Rehabilitationsroutinen automatisch an den Fortschritt jedes Patienten anpassen, indem sie Übungstyp, Intensität und Dauer basierend auf Echtzeit-Leistungsdaten optimieren, was sowohl Effizienz als auch Ergebnisse verbessert. Die Integration von KI unterstützt individualisierte Therapie durch sofortiges Feedback, Anpassung von Trainingsparametern und Aufrechterhaltung der Patientenbeteiligung, was alles zu verbesserter motorischer Funktion, Gleichgewicht und Unabhängigkeit beiträgt.
Der Einsatz von maschinellen Lern- und Deep-Learning-Algorithmen ermöglicht auch eine präzise Bewertung und Vorhersage von Genesungsverläufen, unterstützt Kliniker bei datengestützten Entscheidungen für laufende Therapieanpassungen.
Zusammengenommen zeigen diese Fortschritte, dass KI nicht nur die Gleichgewichtsrehabilitation für Schlaganfallpatienten optimiert und personalisiert, sondern auch Potenzial für die Verbesserung langfristiger funktioneller Ergebnisse und der Lebensqualität bietet.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Giza, Ägypten
- Faculty of Physical Therapy, Cairo University
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Schlaganfallpatienten beider Geschlechter mit diagnostiziertem erstmaligem Schlaganfall.
- Schlaganfalldauer von mehr als sechs Monaten.
- Patienten im Alter zwischen 40-65 Jahren.
- Ausreichende kognitive Funktion (< 24 Punkte im Mini-Mental-Status-Test).
- Fähigkeit, 10 Meter selbstständig ohne Aufsicht zu stehen und zu gehen.
- Spastizität der unteren Extremitäten mit Grad 1 oder 1+ auf der modifizierten Ashworth-Skala (MAS).
- Medizinisch stabile Patienten.
Ausschlusskriterien:
- Wiederkehrende Schlaganfälle.
- Hirnstamm- oder Kleinhirnschlaganfälle.
- Andere neurologische Erkrankungen, die das Gleichgewicht beeinträchtigen könnten.
- Patienten mit Beeinträchtigungen des visuellen, auditiven und vestibulären Systems.
- Muskuloskelettale Erkrankungen wie kürzliche Frakturen/Operationen der unteren Extremitäten oder Kontrakturen der Hüft- und Kniebeuger, die das Stehgleichgewicht beeinflussen.
- Sensorische, perzeptive und kognitive Defizite.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Behandlung
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Single
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
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Experimental: balance training using Artificial Intelligence
Study group will receive exercises to facilitate motor control, function of the more affected lower extremity (strengthening exercises and stretching exercises) and balance training for 30 min in addition to balance training using Artificial Intelligence for 15 min.
The total duration of the session will be 45 min for 8 weeks (3 times per week).
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Für jeden Teilnehmer werden Sensoren sicher an wichtigen anatomischen Landmarken platziert, einschließlich des unteren Rückens auf Höhe des L5-Wirbels, der Mittelpunkte beider Oberschenkel und Unterschenkel sowie der dorsalen Oberflächen beider Füße.
Diese Konfiguration ermöglicht eine umfassende 3D-Verfolgung der Kinematik der unteren Gliedmaßen.
Vor der Datenerfassung wird das System für die anthropometrischen Abmessungen jedes Teilnehmers kalibriert, um die Messgenauigkeit sicherzustellen.
Das Gleichgewichtstraining umfasst sowohl statische als auch dynamische Aufgaben.
In der statischen Komponente werden die Teilnehmer gebeten, 10 Minuten lang still zu stehen.
In der dynamischen Komponente führen die Teilnehmer freiwillige Gewichtsverlagerungsaufgaben in mehrere Richtungen für 5 Minuten durch.
Während dieser Aufgaben misst das System gleichgewichtsbezogene Metriken wie die Merkmale des Druckschwerpunktschwankens einschließlich Schwankungspfadlänge, Schwankungsfläche und Schwankungsgeschwindigkeit sowie Haltungsstabilitätsindizes und Stabilitätsgrenzen.
Statische Gleichgewichtsübungen: Dazu gehören Aktivitäten, bei denen der Patient eine stabile Position beibehält, wie zum Beispiel Stehen mit geschlossenen Füßen, im Halbtandem, im Tandem oder auf einem Bein. Die Progression kann durch Verengen der Standfläche oder Veränderung der sensorischen Eingabe (z. B. geschlossene Augen, Stehen auf Schaumstoff) erreicht werden.
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Aktiver Komparator: conventional balance training
Control group will receive exercises to facilitate motor control, function of the more affected lower extremity (strengthening exercises and stretching exercises) and balance training.
The total duration of the session will be 45 min for 8 weeks (3 times per week).
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Statische Gleichgewichtsübungen: Dazu gehören Aktivitäten, bei denen der Patient eine stabile Position beibehält, wie zum Beispiel Stehen mit geschlossenen Füßen, im Halbtandem, im Tandem oder auf einem Bein. Die Progression kann durch Verengen der Standfläche oder Veränderung der sensorischen Eingabe (z. B. geschlossene Augen, Stehen auf Schaumstoff) erreicht werden.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Evaluation of Pelvic asymmetry using digital pelvic inclinometer (DPI )
Zeitfenster: before starting the treatment procedure and at the end of eight weeks of treatment
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The digital pelvic inclinometer will be used to evaluate sagittal and lateral pelvic tilt. Patients will be asked to stand bare feet wearing non-restrictive clothes. They will be asked to maintain an upright position with both feet in contact with the ground and apart 10-12 cm from each other. The prominence of both anterior superior iliac spines (ASIS) and posterior superior iliac spines (PSIS) will be palpated and marked with a marker. Evaluation of lateral pelvic inclination: It will be detected by measuring the angle between a line connecting both ASIS and the horizontal line. It will be measured by placing the thumb and index fingers of both hands on each end of the DPI arms. Then, they will be placed on the previously marked ASIS. The degree of inclination will be displayed on the LCD. Evaluation of sagittal pelvic inclination: It will be detected by measuring the angle between a line connecting ASIS and PSIS of the same side. |
before starting the treatment procedure and at the end of eight weeks of treatment
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
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Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Andere Studien-ID-Nummern
- P.T.REC/012/006129
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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