Valutazione della Validità dei Sensori per il Monitoraggio del Movimento in Bambini/Giovani con Abilità Neuromotorie Diversificate (MOCAP)

Problemi nello sviluppo cerebrale prenatale o lesioni cerebrali nella prima infanzia possono causare la paralisi cerebrale (PC), un disturbo non progressivo associato a movimenti, postura ed equilibrio compromessi. La PC è la disabilità motoria più comune nei bambini, colpendo da due a tre bambini ogni 1000 nascite.

Sebbene la PC sia una disabilità permanente, la terapia occupazionale e fisioterapica può essere implementata per aiutare a migliorare la funzione motoria o gestire i sintomi nel tempo. Tuttavia, l'accesso a queste terapie può essere limitato da vincoli finanziari, temporali e geografici. Questo motiva l'interesse per programmi di riabilitazione domiciliare. Diversi studi hanno valutato la possibilità di utilizzare videogiochi attivi (AVG) per integrare gli interventi riabilitativi convenzionali in presenza e aumentare la motivazione nei bambini. L'utente interagisce con l'ambiente all'interno dell'AVG tramite diverse interfacce di rilevamento del movimento che vanno in complessità dalle unità di misura inerziali (ad es. levetta di controllo Wii) ai sensori di profondità 3D (ad es. Microsoft Kinect). Da una meta-analisi condotta da Ren et al., è stato riscontrato che gli AVG migliorano la funzione motoria globale per i bambini con PC.

Dati gli obiettivi riabilitativi individuali e le capacità di ogni bambino, gli AVG sono più efficaci quando possono essere calibrati per mirare a segmenti corporei specifici per lo sviluppo delle abilità motorie. Idealmente, gli AVG si adatterebbero alla performance fisica del bambino nello stesso modo in cui un terapista osserva i progressi di un paziente e regola l'intensità e la frequenza dell'esercizio. I dati raccolti da sistemi tecnologici, come un sistema di tracciamento del movimento optoelettronico, hanno il potenziale di seguire i cambiamenti nelle abilità di movimento per supportare il monitoraggio dei progressi. I sistemi optoelettronici di motion capture di riferimento (ad es., Vicon, Motion Analysis) sono troppo costosi per l'uso domestico, ma esistono prodotti commerciali a basso costo pratici per l'uso domestico (ad es., Microsoft Kinect, Orbbec Persee). Sebbene le capacità di tracciamento del movimento di questi dispositivi siano sufficienti per supportare il gioco, non è noto quanto accuratamente traccino i movimenti (i) durante il gioco e (ii) per bambini con abilità e schemi motori diversi. Questa informazione è pertinente per validare l'uso del tracciamento del movimento optoelettronico a basso costo per (i) fornire feedback di alta qualità e supportare la pratica degli esercizi di terapia (ad es. fino a che punto questi sistemi possono riconoscere e fornire feedback sugli esercizi nello stesso modo in cui farebbe un terapista?) e (2) monitorare i cambiamenti nella performance motoria (cioè fino a che punto questi sistemi possono essere utilizzati per quantificare e monitorare accuratamente i cambiamenti nelle abilità motorie?)

Per aumentare l'accessibilità per una popolazione più ampia di bambini con PC, è stata creata una serie di videogiochi interattivi al Possibility Engineering and Research Lab (PEARL), che traccia gli esercizi di riabilitazione e li integra nel gameplay. I videogiochi, Bootle Blast (BB) e Bootle Boot Camp (BC), utilizzano un sensore di profondità 3D, l'Orbbec Persee+. Bootle Blast è stato testato con successo da 4 bambini con PC per 12 settimane nelle loro case e utilizzato nelle cliniche dell'Holland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital dal 2017. Ad oggi, il tracciamento corporeo è stato utilizzato principalmente per supportare le interazioni dei bambini nei giochi. La sua accuratezza nel tracciare gli esercizi di terapia, il potenziale di fornire feedback di alta qualità e la validità nel quantificare le qualità del movimento (ad es., ampiezza di raggiungimento, fluidità del movimento, traiettoria del movimento) devono ancora essere stabilite.

L'obiettivo generale di questo studio è stabilire l'utilità clinica e l'accuratezza dei sistemi di motion capture senza marcatori (ad es. Orbbec Persee+/Astra 2, Apple LiDAR, telecamere 2D + software di tracciamento corporeo) per tracciare gli esercizi di terapia e il movimento durante il gioco.