Evaluación de la Validez de Sensores para el Segimiento del Movimiento con Niños/Jóvenes con Diversas Capacidades Neuromotoras (MOCAP)

Los problemas en el desarrollo cerebral prenatal o las lesiones cerebrales en la infancia pueden causar parálisis cerebral (PC), un trastorno no progresivo asociado con el deterioro del movimiento, la postura y el equilibrio. La PC es la discapacidad motora más común en los niños, afectando a dos o tres niños por cada 1000 nacimientos.

Aunque la PC es una discapacidad permanente, se pueden implementar terapias ocupacionales y físicas para ayudar a mejorar la función motora o manejar los síntomas con el tiempo. Sin embargo, el acceso a estas terapias puede verse limitado por restricciones económicas, de tiempo y geográficas. Esto motiva el interés en programas de rehabilitación domiciliaria. Varios estudios han evaluado la posibilidad de utilizar videojuegos activos (AVG) para complementar las intervenciones de rehabilitación convencionales en persona y aumentar la motivación en los niños. El usuario interactúa con el entorno dentro del AVG a través de diferentes interfaces de seguimiento de movimiento que varían en complejidad, desde unidades de medición inercial (por ejemplo, el mando de control de Wii) hasta sensores de profundidad 3D (por ejemplo, Microsoft Kinect). Según un metanálisis realizado por Ren et al., se ha descubierto que los AVG mejoran la función motora gruesa en niños con PC.

Dados los objetivos y habilidades de rehabilitación individuales de cada niño, los AVG son más efectivos cuando se pueden calibrar para enfocarse en segmentos corporales específicos para el desarrollo de habilidades motoras. Idealmente, los AVG se adaptarían al rendimiento físico del niño de la misma manera que un terapeuta observa el progreso del paciente y ajusta la intensidad y frecuencia del ejercicio. Los datos recopilados de sistemas tecnológicos, como un sistema de seguimiento de movimiento optoelectrónico, tienen el potencial de seguir los cambios en las habilidades de movimiento para respaldar el seguimiento del progreso. Los sistemas de captura de movimiento optoelectrónica de referencia (por ejemplo, Vicon, Motion Analysis) son demasiado caros para el hogar, pero existen productos comerciales de bajo costo que son prácticos para uso doméstico (por ejemplo, Microsoft Kinect, Orbbec Persee). Si bien las capacidades de seguimiento de movimiento de estos dispositivos son suficientes para respaldar el juego, no se sabe con qué precisión rastrean los movimientos (i) durante el juego y (ii) para niños con diversas habilidades y patrones motores. Esta información es pertinente para validar el uso de sistemas de seguimiento de movimiento optoelectrónicos de bajo costo para (i) proporcionar retroalimentación de alta calidad y respaldar la práctica de ejercicios de terapia (por ejemplo, ¿hasta qué punto pueden estos sistemas reconocer y proporcionar retroalimentación sobre los ejercicios de la misma manera que lo haría un terapeuta?) y (2) rastrear cambios en el rendimiento motor (es decir, ¿hasta qué punto pueden estos sistemas utilizarse para cuantificar y rastrear con precisión los cambios en las habilidades motoras?).

Para aumentar la accesibilidad para una población más amplia de niños con PC, se ha creado una serie de videojuegos interactivos en el Possibility Engineering and Research Lab (PEARL), que rastrea los ejercicios de rehabilitación y los integra en el juego. Los videojuegos, Bootle Blast (BB) y Bootle Boot Camp (BC), utilizan un sensor de profundidad 3D, el Orbbec Persee+. Bootle Blast ha sido probado con éxito por 4 niños con PC durante 12 semanas en sus hogares y se ha utilizado en clínicas del Holland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital desde 2017. Hasta la fecha, el seguimiento corporal se ha utilizado principalmente para respaldar las interacciones de los niños en los juegos. Su precisión para rastrear ejercicios de terapia, su potencial para proporcionar retroalimentación de alta calidad y su validez para cuantificar cualidades del movimiento (por ejemplo, alcance del movimiento, suavidad del movimiento, trayectoria del movimiento) aún no se han establecido.

El objetivo general de este estudio es establecer la utilidad clínica y la precisión de los sistemas de captura de movimiento sin marcadores (por ejemplo, Orbbec Persee+/Astra 2, Apple LiDAR, cámaras 2D + software de seguimiento corporal) para rastrear ejercicios de terapia y movimiento durante el juego.