Saavutettava etähoidon kuntoutusjärjestelmä reaaliaikaista biomekaanista seurantaa varten
Kehitys ja kliininen validointi tekoälyyn perustuvasta kamerajärjestelmästä reaaliaikaiseen biomekaaniseen seurantaan yläraajojen kuntoutuksessa
Tämä tutkimus arvioi uutta kamerapohjaista järjestelmää, joka on suunniteltu tukemaan etähoidon kuntoutusta mittaamalla käden ja yläraajojen biomekaniikkaa reaaliaikaisesti. Monet potilaat, jotka toipuvat liikunta- ja hermostollisista sairauksista, tarvitsevat useita seurantakäyntejä kuntoutuksen aikana, mutta säännölliset klinikkakäynnit voivat olla vaikeita etäisyyden, kustannusten tai erikoishoidon rajoitettuun saatavuuden vuoksi. Nykyiset etäterveydenhuollon lähestymistavat perustuvat tyypillisesti kvalitatiivisiin arviointeihin tai itse raportoituun palautteeseen pikemminkin kuin objektiivisiin biomekaanisiin mittauksiin.
Tämän tutkimuksen tarkoitus on selvittää, voiko tietokonenäköön perustuva järjestelmä arvioida tarkasti biomekaanisia parametreja, kuten nivelkulmia, liikkuvuusalueita, lihasvoimaa ja nivelmomentteja käyttäen vain tavallista kameraa. Järjestelmä analysoi käden liikkeitä tekoälyn ja biomekaanisen mallintamisen avulla tarjoten reaaliaikaisia mittauksia kuntoutusharjoituksien aikana.
Osallistujat suorittavat ohjattuja kädenliiketehtäviä, kun järjestelmä tallentaa videota ja tunnistaa anatomisia maamerkkejä. Näitä tietoja käytetään biomekaanisten parametrien laskemiseen ja arviointiin, pystyykö järjestelmä luotettavasti seuraamaan kuntoutuksen edistymistä etänä. Tulokset auttavat määrittämään, voiko tämä teknologia tarjota kliinikoille objektiivisia, jatkuvia tietoja henkilökohtaisen kuntoutuksen tukemiseksi ja potilastulosten parantamiseksi.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Yksityiskohtainen kuvaus
Tämän tutkimuksen tavoitteena on kehittää ja validoida kamerapohjainen etähoidon alusta, joka pystyy arvioimaan ihmisen käden ja yläraajan biomekaanisia parametreja reaaliajassa. Liike- ja hermostosairaudet vaativat usein jatkuvaa seurantaa kuntoutuksen aikana, mutta monilla potilailla – erityisesti maaseutu- tai huonosti palveltuihin alueisiin kuuluvilla – on rajoitettu pääsy säännöllisiin kasvokkain tapahtuviin terapiaistuntoihin. Olemassa olevat etäterveydenhuoltojärjestelmät perustuvat pääasiassa subjektiiviseen raportointiin tai säännöllisiin videoneuvotteluihin, ja niiltä puuttuu usein kvantitatiiviset biomekaaniset mittaukset, jotka ovat tarpeellisia toipumisen tarkkaan seurantaan.
Tämän tutkimuksen tavoitteena on arvioida, voivatko tietokonenäkö ja biomekaaninen mallinnus tarjota tarkkoja, kvantitatiivisia mittauksia nivelten liikkeestä ja voimasta käyttäen yhtä kameraa. Keskeinen hypoteesi on, että tekoälyalgoritmit voivat tunnistaa käden anatomiset maamerkit videodatasta ja yhdistää ne mekaanisen mallinnuksen tekniikoihin arvioidakseen nivelkulmia, vääntömomentteja ja lihasvoimia reaaliajassa. Jatkuva biomekaaninen seuranta voi mahdollistaa lääkäreiden paremman kuntoutusprosessin seurannan ja ajoittaiset terapiaprotokollien muutokset.
Osallistujat suorittavat standardoituja käsiliikkeiden harjoituksia, kun videodataa tallennetaan kuluttajaluokan kameralla, kuten älypuhelimella tai kannettavan tietokoneen kameralla. Tietokonenäköalgoritmit tunnistavat käden maamerkit ja laskevat nivelten kinematiikan. Nämä mittaukset integroidaan sitten käänteisdynamiikan mallinnukseen arvioidakseen biomekaanisia parametreja, kuten nivelvääntömomenttia, liikkuvuusaluetta ja voimantuottoa.
Tutkimus arvioi ehdotetun järjestelmän luotettavuutta ja validiteettia vertaamalla laskettuja biomekaanisia mittauksia vakiintuneisiin biomekaanisiin malleihin ja vertailuaineistoihin. Keskeisiä tuloksia ovat maamerkkien tunnistuksen tarkkuus, biomekaanisten parametrien arvioinnin luotettavuus ja etäseurannan toteuttamiskelpoisuus kuntoutusharjoitusten aikana.
Tutkimuksen onnistunut suorittaminen osoittaa edullisen, helposti saatavilla olevan etähoidon alustan toteuttamiskelpoisuuden, joka pystyy tarjoamaan objektiivista biomekaanista palautetta lääkäreille ja potilaille. Tällä lähestymistavalla on potentiaalia parantaa pääsyä kuntoutuspalveluihin, tehostaa potilaan osallistumista ja tukea datapohjaista kliinistä päätöksentekoa etäterveydenhuollon ympäristöissä.
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
Vaihe
- Ei sovellettavissa
Yhteystiedot ja paikat
Opiskeluyhteys
- Nimi: Soroush Korivand, PhD
- Puhelinnumero: 662-325-9154
- Sähköposti: skorivand@me.msstate.edu
Opiskelupaikat
-
-
Mississippi
-
Jackson, Mississippi, Yhdysvallat, 39216
- University of Mississippi Medical Center
-
Ottaa yhteyttä:
- Marc Walker, MD
- Sähköposti: mwalker6@umc.edu
-
Starkville, Mississippi, Yhdysvallat, 39759
- Mississippi State University
-
Ottaa yhteyttä:
- Soroush Korivand, PhD
- Puhelinnumero: 662-325-9154
- Sähköposti: skorivand@me.msstate.edu
-
Päätutkija:
- Soroush Korivand, PhD
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Kuvaus
Osallistumiskriteerit:
- Aikuiset, 18-vuotiaat tai sitä vanhemmat.
- Henkilöt, jotka ovat käyneet läpi tai toipuvat yläraajan tai käden kuntoutuksesta nivel- tai lihasvammasta tai leikkauksesta.
- Kyky suorittaa kuntoutusharjoituksiin vaadittavia perusliikkeitä kädellä tai yläraajalla.
- Kyky ymmärtää tutkimusohjeet ja antaa tietoon perustuva suostumus.
Poissulkemiskriteerit:
- Vaikea kognitiivinen heikentymys, joka estää tutkimusmenettelyjen ymmärtämisen.
- Sairaudet, jotka estävät turvallisen osallistumisen käden tai yläraajan kuntoutusharjoituksiin.
- Vaikea näkövamma, joka estää vuorovaikutuksen kamerapohjaisen seurantajärjestelmän kanssa.
- Osallistuminen toiseen interventiotutkimukseen, joka saattaa vaikuttaa kuntoutustuloksiin.
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
- Ensisijainen käyttötarkoitus: Hoito
- Jako: Satunnaistettu
- Inventiomalli: Rinnakkaistehtävä
- Naamiointi: Ei mitään (avoin tarra)
Aseet ja interventiot
Osallistujaryhmä / Arm |
Interventio / Hoito |
|---|---|
|
Kokeellinen: Kamerapohjainen biomekaaninen seuranta (Intervention)
Osallistujat suorittavat standardoituja käsi- ja yläraajojen kuntoutusharjoitteita, kun tekoälypohjainen kamerajärjestelmä arvioi nivelten vääntömomenttia, lihasvoimaa ja liikkuvuutta reaaliajassa.
Kuntoutushenkilöstö voi käyttää biomekaanista palautetta ohjatakseen kuntoutussäätöjä 6 viikon tutkimusjakson aikana.
|
Yksikamerainen tietokonenäkö- ja käänteisdynamiikkamallinnusjärjestelmä, joka arvioi biomekaanisia parametreja (nivelmomentti, lihasvoima ja liikelaajuus) videopohjaisesta käden maamerkkien seurannasta kuntoutusharjoituksien aikana.
|
|
Active Comparator: Vakio etäterveydenhuolto-kuntoutus (Kontrolli)
Osallistujat saavat vakioetähyvinvointipalveluihin säännöllisin/viikottaisin tarkastuskäynnein ja tavanomaisella ohjauksella.
Reaaliaikaista kamerapohjaista biomekaanista seuranta- ja palautetietoa ei tarjota.
|
Osallistujat suorittavat standardia kuntoutusharjoittelua ja saavat säännöllistä etäterveydenhuollon seurantaa kliinikoilta tavanomaisen hoidon mukaisesti.
Kamerapohjaista biomekaanista seurantajärjestelmää ei käytetä kuntoutusprosessin aikana.
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Kamerapohjaisen nivelmomentin arvioinnin tarkkuus
Aikaikkuna: Perustason arviointisessio
|
Tekoälypohjaisen kamerajärjestelmän tarkkuus nivelten vääntömomentin arvioinnissa kuntoutusharjoituksissa verrattuna kultastandardiksi hyväksyttyihin dynamometrimittauksiin.
Tarkkuutta arvioidaan käyttäen keskimääräistä absoluuttista prosenttivirhettä (MAPE) estimoitujen vääntömomenttiarvojen ja referenssidynamometrilukemien välillä.
|
Perustason arviointisessio
|
|
Korrelaatio kamerapohjaisten ja kliinisten biomekaanisten mittausten välillä
Aikaikkuna: Perustason arviointisessio
|
Sopivuus kamerapohjaisen järjestelmän arvioimien biomekaanisten parametrien ja viitekliinisten mittauksien välillä.
Pearsonin korrelaatiokertoimia ja Bland-Altman-analyysiä käytetään arvioimaan arvioitujen nivelmomenttien ja kultatason mittauksien välistä sopivuutta.
|
Perustason arviointisessio
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Tartuntavoiman Parantaminen
Aikaikkuna: Perustaso, 3 viikkoa ja 6 viikkoa
|
Kädentarttumisvoiman muutos, mitattuna klinikalla käytettävällä dynamometrillä kuntoutusohjelman aikana.
|
Perustaso, 3 viikkoa ja 6 viikkoa
|
|
Liikkuvuuden parantaminen
Aikaikkuna: Alkutila, 3 viikkoa ja 6 viikkoa
|
Muutos käden ja sorminivelten liikelaajuudessa, mitattuna standardikliinisella goniometrialla kuntoutusjakson aikana.
|
Alkutila, 3 viikkoa ja 6 viikkoa
|
|
Toiminnallinen toipumisaika
Aikaikkuna: Enintään 6 viikkoa
|
Aika, joka kuluu osallistujille saavuttaakseen vähintään 80 % heidän ennen vammaa saavutetusta kädentoimintakyvystään perustuen kliinisiin toiminnallisiin arviointeihin.
|
Enintään 6 viikkoa
|
|
Potilaan kuntoutusharjoitteisiin sitoutuminen
Aikaikkuna: Enintään 6 viikkoa
|
Osallistujan sitoutuminen määrättyihin kuntoutusharjoitteisiin mitattuna määrättyjen terapiaistuntojen suoritusprosentilla tutkimusjakson aikana.
|
Enintään 6 viikkoa
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Sponsori
Yhteistyökumppanit
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Arvioitu)
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Muut tutkimustunnusnumerot
- MSU-UMMC-TELE-REHAB-001
- U54GM115428 (Yhdysvaltain NIH-apuraha/sopimus)
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
IPD-suunnitelman kuvaus
Tämän tutkimuksen anonymisoitua yksittäisen osallistujan dataa (IPD) voidaan jakaa kohtuullisen pyynnön perusteella tutkimuksen päätyttyä. Jaettava data sisältää johdetut biomekaaniset parametrit (esim. nivelmomentti, liikkuvuusalue), yhteenvetosuoritusmittarit ja tulkintaan tarvittavat liittyvät metatiedot.
Raakaa videodataa ei jaeta mahdollisten tunnistettavuushuolien vuoksi. Kaikki jaettu data anonymisoidaan laitoksen käytäntöjen ja IRB-vaatimusten mukaisesti.
Pääsy myönnetään päteville tutkijoille datankäyttösopimuksen hyväksymisen jälkeen ja alkuperäisen tutkimustavoitteiden mukaisiin tarkoituksiin.
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .