Validitätsbewertung von Sensoren zur Bewegungsverfolgung bei Kindern/Jugendlichen mit unterschiedlichen neuromotorischen Fähigkeiten (MOCAP)

Probleme in der pränatalen Gehirnentwicklung oder Hirnverletzungen im Säuglingsalter können Zerebralparese (CP) verursachen, eine nicht-progressive Störung, die mit beeinträchtigter Bewegung, Haltung und Gleichgewicht verbunden ist. CP ist die häufigste motorische Behinderung bei Kindern und betrifft zwei bis drei Kinder pro 1000 Geburten.

Obwohl CP eine dauerhafte Behinderung ist, können Ergotherapie und Physiotherapie eingesetzt werden, um die motorische Funktion zu verbessern oder die Symptome im Laufe der Zeit zu bewältigen. Der Zugang zu diesen Therapien kann jedoch durch finanzielle, zeitliche und geografische Einschränkungen begrenzt sein. Dies motiviert das Interesse an häuslichen Rehabilitationsprogrammen. Mehrere Studien haben die Möglichkeit von aktiven Videospielen (AVGs) bewertet, um konventionelle persönliche Rehabilitationsmaßnahmen zu ergänzen und die Motivation bei Kindern zu steigern. Der Benutzer interagiert über verschiedene Bewegungserfassungsschnittstellen, die in ihrer Komplexität von inertialen Messeinheiten (z.B. Wii-Steuerknüppel) bis zu 3D-Tiefensensoren (z.B. Microsoft Kinect) reichen, mit der Umgebung innerhalb des AVGs. Laut einer Metaanalyse von Ren et al. wurde festgestellt, dass AVGs die grobmotorische Funktion von Kindern mit CP verbessern.

Angesichts der individuellen Rehabilitationsziele und Fähigkeiten jedes Kindes sind AVGs am effektivsten, wenn sie kalibriert werden können, um bestimmte Körpersegmente für die motorische Fähigkeitsentwicklung anzuvisieren. Idealerweise passen sich AVGs der körperlichen Leistung des Kindes an, ähnlich wie ein Therapeut den Fortschritt eines Patienten beobachtet und die Intensität und Häufigkeit der Übung anpasst. Daten, die von technologischen Systemen wie einem optoelektronischen Bewegungserfassungssystem gesammelt werden, haben das Potenzial, Veränderungen der Bewegungsfähigkeiten zu verfolgen, um die Fortschrittsverfolgung zu unterstützen. Goldstandard-Optoelektronische Motion-Capture-Systeme (z.B. Vicon, Motion Analysis) sind für den Heimgebrauch zu teuer, aber es gibt kostengünstige, kommerzielle Produkte, die für den Heimgebrauch praktikabel sind (z.B. Microsoft Kinect, Orbbec Persee). Während die Bewegungserfassungsfähigkeiten dieser Geräte ausreichen, um das Spielen zu unterstützen, ist nicht bekannt, wie genau sie Bewegungen (i) während des Spielens und (ii) für Kinder mit unterschiedlichen motorischen Fähigkeiten und Mustern verfolgen. Diese Information ist relevant, um die Verwendung kostengünstiger optoelektronischer Bewegungserfassung zu validieren, um (i) hochwertiges Feedback zu liefern und die Praxis von Therapieübungen zu unterstützen (z.B. inwieweit können diese Systeme Übungen erkennen und Feedback geben, wie es ein Therapeut tun würde?) und (2) Veränderungen der motorischen Leistung zu verfolgen (d.h. inwieweit können diese Systeme verwendet werden, um Veränderungen der motorischen Fähigkeiten genau zu quantifizieren und zu verfolgen?).

Um die Zugänglichkeit für eine größere Population von Kindern mit CP zu erhöhen, wurde am Possibility Engineering and Research Lab (PEARL) eine Reihe interaktiver Videospiele entwickelt, die Rehabilitationsübungen verfolgen und in das Spielgeschehen integrieren. Die Videospiele Bootle Blast (BB) und Bootle Boot Camp (BC) verwenden einen 3D-Tiefensensor, den Orbbec Persee+. Bootle Blast wurde erfolgreich von 4 Kindern mit CP über 12 Wochen in ihren Häusern pilotiert und wird seit 2017 in Kliniken des Holland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital eingesetzt. Bisher wurde die Körperverfolgung hauptsächlich verwendet, um die Interaktionen der Kinder in den Spielen zu unterstützen. Ihre Genauigkeit bei der Verfolgung von Therapieübungen, ihr Potenzial zur Bereitstellung hochwertigen Feedbacks und ihre Validität zur Quantifizierung von Bewegungseigenschaften (z.B. Reichweite, Bewegungsglätte, Bewegungstrajektorie) müssen noch festgestellt werden.

Das Gesamtziel dieser Studie ist es, die klinische Nützlichkeit und Genauigkeit von markerlosen Bewegungserfassungssystemen (z.B. Orbbec Persee+/Astra 2, Apple LiDAR, 2D-Kameras + Körperverfolgungssoftware) für die Verfolgung von Therapieübungen und Bewegungen während des Spielens zu ermitteln.