인공지능과 컴퓨터 비전을 활용한 운동능력 회복
인공지능과 컴퓨터 비전을 활용한 보조 모션 캡쳐 소프트웨어를 통한 운동 기능 회복
연구 개요
상세 설명
인공지능(AI) 기술의 발전과 다양한 분야, 특히 의학 분야에서의 실제 적용은 자동화 진단 시스템, 구조화되지 않은 의료 기록 인식, 자연어 이해, 사건 분석 및 예측, 정보 분류, 자동 환자와 같은 솔루션에서의 잠재력을 보여줍니다. 챗봇을 통한 지원, 영상을 통한 움직임 분석이 가능합니다. 현재 인간의 사고와 유사한 지적 문제를 해결하기 위해 설계된 다양한 AI 기반 소프트웨어 시스템이 개발되고 있습니다. AI의 광범위한 응용 분야에는 예측, 디지털 정보 평가(비정형 데이터 포함), 패턴 인식(데이터 마이닝)이 포함됩니다.
특히 이미지 및 패턴 인식 분야의 딥 머신 러닝이 빠르게 발전하는 가운데 의료 이미지 분석은 자동화 진단 시스템, 특히 방사선 진단 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 급성장하는 분야의 급속한 성장으로 인해 AI 기반 진단 시스템 교육 및 검증을 위한 의료 데이터 세트를 큐레이팅하는 것이 중요합니다.
방사선 진단 분야에서 AI의 성공과 과학계 내에서 유망한 것으로 인식된 AI는 비디오 분석과 기계 학습을 의료 재활 실습에 통합할 수 있는 길을 열었습니다. 러시아 FMBA 연방 의학 연구 센터와 MTUCI의 연구원들은 의료 재활을 받는 뇌졸중 환자를 위한 비디오 동작 분석 및 기계 학습을 기반으로 한 특수 알고리즘을 개발하는 계획을 고안했습니다.
이러한 알고리즘은 환자의 움직임을 모니터링하고 편차, 진폭 감소 또는 보상 패턴을 즉시 알려주어 움직임을 교정하는 데 도움을 줍니다. 모든 세션 데이터는 전자적으로 보관되며 개별 수업 계획을 담당하는 의료 전문가가 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 환자의 진행 상황을 평가하고 가정 재활 프로그램에 필요한 조정을 할 수 있습니다.
AI 기반 비디오 분석 및 기계 학습을 의료 재활에 통합하면 환자 결과를 향상하고 치료 전략을 개인화할 수 있는 큰 잠재력이 있습니다.
연구 유형
등록 (추정된)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Danila Lobunko
- 전화번호: +79091648192
- 이메일: doctorlobunko@gmail.com
연구 연락처 백업
- 이름: Bogdan Ragulin
- 전화번호: +79255053658
- 이메일: 5053658@gmail.com
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
최근 반구형 뇌졸중(허혈성 또는 출혈성):
- 랭킨 척도: 3
- 뇌졸중 후 6개월 이내.
- 근위부 강도가 3점 이하인 상지 편마비.
- Ashford 척도에서 근긴장도 상승(3점 이하).
- 신경 검사마다 보존되는 복합 민감도
제외 기준:
- Rankin 척도는 4점 이상입니다.
- 뇌졸중을 겪은 후 6개월 이상.
- 관절 이동성을 제한하는 상지 관절의 구조적 변화(구축, 강직증, 이동성을 제한하는 금속 구조).
- 휴식시 또는 움직일 때 마비된 상지의 심한 통증 증후군으로 운동을 방해함(7점 이상).
- 심한 인지 장애, 정신 감정적 각성, 히스테리 징후, 가성 연수 증후군(격렬한 웃음, 울음), 작업 이해를 방해하는 실어증 장애.
- 정보의 인식을 방해하는 시각 장애(방치, 반맹, 근시, 복시).
- 재관통의 징후가 없는 상지 및 하지 정맥의 혈전증 또는 동맥 혈전증.
- 파킨슨증 및 기타 유형의 떨림.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 치료
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 더블
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: AssistI 환자
환자는 표준 상지 재활 중재와 함께 AsistI 소프트웨어 패키지를 사용하여 재활 훈련을 받게 됩니다.
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AsistI 소프트웨어 패키지 재활에는 개별 프로그램에 따른 맞춤형 상지 운동이 포함됩니다.
이 요법은 10~12회 세션으로 구성되며, 각 세션은 30분 동안 지속됩니다.
환자들은 입, 이마, 몸통 부위를 손솔로 만지기, 상지 관절의 진폭 운동 등을 포함한 10가지 운동을 감염되지 않은 사지와 영향을 받은 사지에서 순차적으로 수행합니다.
AsistI는 운동 정확도를 평가하고, 바람직하지 않은 패턴을 방지하며, 속도, 정확성 및 반복을 고려하여 목표 달성을 기록합니다.
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활성 비교기: 습관성 환자
환자는 상지에 대한 표준 재활 개입 외에도 Habilect 소프트웨어 및 하드웨어 복합체를 사용하여 재활 훈련을 받게 됩니다.
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Habilect 재활 프로그램에는 소프트웨어와 하드웨어를 사용하는 10-12개의 세션이 포함됩니다.
환자는 특정 동작에 초점을 맞춰 30분 동안 개별적으로 상지 운동을 수행합니다.
그들은 처음에는 건강한 사지, 그다음에는 영향을 받은 사지에서 10가지 운동을 반복합니다.
작업에는 어깨 굴곡과 같은 관절 움직임과 함께 입, 이마 및 몸통을 만지는 것이 포함됩니다.
Habilect는 운동 정확도를 평가하여 잘못된 움직임을 방지하고 속도, 정확성, 반복을 고려하여 진행 상황을 추적합니다.
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간섭 없음: 기존 치료 환자
환자는 추가적인 방법을 사용하지 않고 표준 상지 재활 중재를 받게 됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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상지 평가를 위한 Fugl-Meyer 평가 척도(FMA-UE)
기간: 3주차 기준선 대비 변화
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본 연구에서는 상완(근위 근육, FMA-UA) 36항목, 손목과 손(원위 근육, FMA-W/H) 24항목, 협응 측면 6항목, 측면 12항목을 사용하였다. 감각, 수동 관절 운동 측면 24개 항목, 관절통 24개 항목입니다.
따라서 이 FMA-UE 척도의 최대 총점은 126점이었습니다.
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3주차 기준선 대비 변화
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근력은 MRC(Medical Research Council Weakness Scale)를 사용하여 평가되었습니다.
기간: 3주차 기준선 대비 변화
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MRC는 5등급(정상)부터 0등급(눈에 보이는 수축 없음)까지 근력을 평가하는 데 일반적으로 사용되는 척도입니다.
마비는 근력 4점, 중간 - 3점, 심한 - 2점, 거친 - 1점, - 0점을 준수하는 가벼운 마비로 정의됩니다.
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3주차 기준선 대비 변화
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ARAT(액션 리서치 암 테스트)
기간: 3주차 기준선 대비 변화
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뇌졸중 회복, 뇌 손상 및 다발성 경화증 환자의 상지 성능(협응력, 민첩성 및 기능)을 평가하기 위해 물리 치료사와 기타 의료 전문가가 사용하는 19개 항목의 관찰 측정입니다.
ARAT 점수의 범위는 0~57점이며, 최대 점수 57점은 더 나은 성과를 나타냅니다.
MCID는 5.7점으로 제안되었습니다.
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3주차 기준선 대비 변화
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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상지의 운동 속도
기간: 3주차 기준선 대비 변화
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상지 이동 속도: 목표물에 도달하는 시간(초).
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3주차 기준선 대비 변화
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수행된 동작의 정확성
기간: 3주차 기준선 대비 변화
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이동 정확도: 안내점(각도) 접촉 정밀도.
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3주차 기준선 대비 변화
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총 반복 횟수
기간: 3주차 기준선 대비 변화
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반복 횟수: 목표를 위한 모터 시도 횟수입니다.
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3주차 기준선 대비 변화
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운동의 정확성
기간: 3주차 기준선 대비 변화
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운동 정확성: 어깨 올리기 또는 몸통 구부리기와 같은 보상 동작의 수입니다.
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3주차 기준선 대비 변화
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완료한 연습 횟수
기간: 3주차 기준선 대비 변화
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올바른 반복 횟수: 보상 없는 시도 횟수(예: 어깨 또는 몸통 움직임)
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3주차 기준선 대비 변화
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완료되지 않은 연습 횟수
기간: 3주차 기준선 대비 변화
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잘못된 반복 횟수: 어깨 들어올리기 또는 몸통 구부리기 등 보상 동작을 시도한 횟수입니다.
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3주차 기준선 대비 변화
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 연구 의자: Galina Ivanova, Prof, Federal Center of Cerebrovascular Pathology and Stroke, Russian Federation Ministry of Health
- 연구 의자: Michael Gorodnichev, Moscow Technical University of Communication and Informatics (MTUCI)
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
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처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
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추가 정보
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