뇌졸중 환자를 대상으로 한 증강 현실 기반 거울 치료 시스템의 효과

본 연구의 목적은 센서 기반 추적과 시각적 반사 원리에 기반한 증강 현실 기반 거울 치료 시스템 MirrARm을 개발하고, 뇌졸중 환자의 상지 운동 회복 및 기능적 활동 수준에 미치는 효과를 조사하는 것이다.

본 연구에서는 포함 기준을 충족하는 뇌졸중 환자를 연령, 성별, Fugl-Meyer 상지 점수를 기반으로 한 계층화를 사용하여 무작위로 두 그룹에 배정한다. 그룹은 증강 현실 기반 거울 치료 그룹(AR-MT)과 기존 거울 치료 그룹(C-MT)이다. 모든 참가자는 8주 동안 주 3회, 회당 30분의 기존 물리치료 훈련을 받는다. AR-MT 그룹의 참가자는 추가로 8주 동안 주 3회, 30분 동안 MirrARm 시스템을 사용한 운동 훈련을 받는 반면, C-MT 그룹의 참가자는 동일한 기간과 빈도로 기존 거울 치료를 사용한 운동 훈련을 받는다.

본 연구에서는 증강 현실 기반 거울 치료 훈련이 MirrARm 시스템을 사용하여 제공된다. MirrARm 시스템은 27인치 컴퓨터 모니터, Leap Motion Controller 동작 추적 센서, 노트북 컴퓨터로 구성된다. 모니터는 작업대 위에 놓이고 연결된 노트북 컴퓨터에서 전송된 이미지를 표시한다. Leap Motion 센서 또한 노트북 컴퓨터에 연결되고 모니터 앞 테이블 위에 위치한다. Leap Motion 센서는 참가자의 손 움직임을 실시간으로 화면에 전달하는 데 사용된다. 소프트웨어 기능을 통해 MirrARm 시스템은 한 손으로 수행된 움직임을 반대 손으로 수행되는 것처럼 화면에 표시한다.

MirrARm 시스템의 소프트웨어 인프라는 Unity 6.1 게임 엔진을 사용하여 개발된다. 참가자의 손 움직임은 Leap Motion 장치의 공식 소프트웨어 개발 키트(SDK)와 라이브러리를 사용하여 3차원 환경에서 고정밀도로 추적된다. 애플리케이션은 Unity 환경 내 3차원 좌표계에 위치한 기성 또는 맞춤형 Unity 에셋을 사용하여 설계되고, Unity의 NVIDIA PhysX 기반 물리 엔진을 통해 현실적인 물리적 상호작용이 제공된다. 애플리케이션의 작동은 C# 프로그래밍 언어를 사용하여 개발된 맞춤형 MonoBehaviour 기반 스크립트를 통해 제어된다. 이 스크립트는 위치, 회전, 크기를 포함한 장면 객체의 Transform 구성 요소 속성을 동적으로 조작하고, 이벤트 기반 트리거를 통해 사용자 상호작용을 처리하며, 게임 루프 내에서 미리 정의된 함수를 실행한다. 물리적 상호작용이 필요한 객체에는 Unity의 Rigidbody 구성 요소가 할당되어 질량, 중력, 충돌 반응과 같은 물리적 속성을 제공하며, 상호작용 영역은 Collider 구성 요소를 사용하여 정의된다.

MirrARm 시스템을 사용한 훈련 세션 동안, 뇌졸중 환자는 등받이가 있는 의자에 앉아 화면을 보고, 게임화된 치료 활동에 포함된 과제를 비마비 상지를 사용하여 수행하면서, 이러한 움직임이 마비 상지에 의해 수행되는 것처럼 화면에서 관찰한다.

MirrARm 시스템에서 사용될 네 가지 서로 다른 활동은 연구자들이 뇌졸중 후 상지 기능에 중요하다고 간주되는 움직임을 기반으로 설계하였다. 각 활동은 세 가지 난이도 수준으로 설계되었다. 참가자는 각 수준을 2분 동안 수행하며, 수준 사이에 30초의 휴식 시간을 가진다. MirrARm 시스템의 과제 지향 활동은 다음과 같다:

• 큐브 쌓기 활동 (어깨 상승 중심)
• 도달 활동 (팔꿈치 신전 중심)
• 회내-회외 활동
• 수평 링 활동 (손목 신전 중심)

연구에 포함된 모든 참가자는 중재 기간 동안 3회(0주, 4주, 8주)에 걸쳐 맹검 평가자에 의해 주요 및 부차적 결과 측정을 사용하여 평가된다.

참가자로부터 얻은 데이터의 모든 통계적 분석은 SPSS 버전 27.0 (IBM Corp., Armonk, NY, USA)을 사용하여 수행된다. 연속 변수는 정규 분포 가정이 충족될 때 평균 ± 표준 편차로, 충족되지 않을 때 중앙값 (사분위 범위)로 보고된다. 범주형 변수는 숫자(N)와 백분율(%)로 보고된다. 가정 검증에는 정규성에 대한 Shapiro-Wilk 검정, 분산 동질성에 대한 Levene 검정, 구형성에 대한 Mauchly 검정이 포함되며, 구형성 위반 시 Greenhouse-Geisser 보정이 적용된다. 가정이 충족될 때, 각 결과 측정에 대해 이원 혼합 설계(2×3) 분산 분석(ANOVA)이 수행된다. 시간과 그룹의 주 효과, 그리고 시간 × 그룹 상호작용이 검정되며, 다중 비교는 Bonferroni 보정을 사용하여 수행된다. 효과 크기는 부분 제곱(η²p)으로 보고되며, 95% 신뢰 구간과 유의 수준은 p = 0.05로 설정된다. 가정이 충족되지 않을 때, 세 시점에 걸친 집단 내 변화는 Friedman 검정을 사용하여 분석되며, 유의한 경우 Bonferroni 보정된 쌍별 Wilcoxon 검정이 뒤따른다. 집단 간 비교는 시점에 걸친 변화 점수를 기반으로 Mann-Whitney U 검정을 사용하여 수행된다. 비모수 결과는 효과 크기, 95% 신뢰 구간, 유의 수준 p = 0.05로 보고된다.