Проект Knee4Life: Расширение возможностей восстановления коленного сустава после полной замены коленного сустава с помощью цифрового здравоохранения (K4L)

1. Фон

   Полная замена коленного сустава (TKR) является распространенной процедурой, которую ежегодно проводят более 100 000 операций в Англии и Уэльсе. Хотя у большинства пациентов ТКР дает успешный результат, примерно 10-20% пациентов остаются неудовлетворенными, главным образом из-за боли и скованности коленей. Метод раннего выявления проблем с болью и скованностью может способствовать более раннему направлению к нехирургическому лечению, которое эффективно предотвращает необходимость манипуляций под наркозом (MUA). В настоящее время частота MUA составляет 2,5% (около 2500 пациентов в год в Англии и Уэльсе), стоимость процедуры составляет около 14 тысяч фунтов стерлингов. Наше нынешнее понимание того, когда развивается скованность, а также время и наилучшие методы лечения скованности, ограничены. Недавнее партнерство по установлению приоритетов Альянса Джеймса Линда определило жесткость после TKR как 10 главных приоритетов исследований для лучшего понимания и тестирования вмешательств. Текущие измерения не являются точными и не подходят для использования в домашних условиях. Исследователям нужны инструменты для точного измерения ранних показателей жесткости.

2. Обоснование

В настоящее время у исследователей нет инструмента для дистанционного и точного выявления развития ранней послеоперационной тугоподвижности коленного сустава. Целью этого исследования является разработка экономически эффективного инструмента для измерения и количественной оценки жесткости коленного сустава до и после операции по полной замене коленного сустава (TKR) для использования в Национальной системе здравоохранения. Исследование направлено на то, чтобы понять, как диапазон движений коленного сустава (ROM) восстанавливается после TKR, и обнаружить ранние признаки скованности. Целью исследования также является прогнозирование того, у кого может развиться скованность после ТКР, и изучение взаимосвязи между болью и скованностью.

Современные методы измерения диапазона движений коленного сустава (ROM), такие как ручные инструменты для измерения углов, имеют ограничения с точки зрения точности и требуют обученного медицинского персонала для их использования. Идеальный инструмент должен быть недорогим, простым в использовании и обеспечивать быструю обратную связь с пациентами и клиническими бригадами. Исследование будет включать разработку и проверку подхода, основанного на компьютерном зрении (с использованием камер для оценки движений) для мониторинга сгибания и разгибания колена, а также оценку модели ходьбы. Видеотехнология или компьютерное зрение (CV) недавно была впервые использована в Эксетере для измерения движения позвоночника у пациентов с анкилозирующим спондилитом. Компьютерное зрение — это новая технология, которая имеет большой потенциал для мониторинга сгибания колена у людей с тугоподвижностью коленей. Этот подход предполагает использование камер и алгоритмов машинного обучения для автоматического определения и анализа углов коленного сустава во время движения. Обеспечивая объективные и точные измерения сгибания колена, компьютерное зрение может улучшить оценку ригидности колена и облегчить целенаправленное лечение. Однако, как и в случае любой новой технологии, существует необходимость валидации метода на пациентах с тугоподвижностью коленного сустава, чтобы гарантировать его точность и надежность. Исследования подчеркнули важность разработки алгоритмов машинного обучения специально для этой группы пациентов, чтобы учитывать индивидуальные различия в моделях движений и ограничения, связанные с скованностью. Необходимы дальнейшие исследования для оценки обоснованности и осуществимости подходов, основанных на компьютерном зрении, для мониторинга сгибания колена у людей с тугоподвижностью колена, что в конечном итоге может улучшить диагностику, мониторинг и лечение этого состояния.

Валидация подхода, основанного на компьютерном зрении, для мониторинга сгибания колена у людей с тугоподвижностью колена необходима для обеспечения его надежности и точности. Это требует разработки и совершенствования алгоритмов машинного обучения, которые смогут точно определять и измерять углы коленных суставов у этой группы пациентов. В этом исследовании будет оценена точность и точность алгоритма по сравнению с методами измерения «золотого стандарта», такими как захват движения или гониометрия. Кроме того, в этом исследовании будет изучена чувствительность подхода к изменениям сгибания колена из-за скованности и боли, а также оценена его осуществимость в клинических условиях. После проверки подход, основанный на компьютерном зрении, может стать неинвазивным и объективным средством мониторинга сгибания колена у людей с тугоподвижностью коленного сустава, что может повлиять на принятие решений о лечении и улучшить результаты лечения пациентов.

Еще один инструмент, который будут использовать следователи, — это приложение Gaitcapture, которое использует преимущества акселерометра и датчика гироскопа в мобильном телефоне и действует аналогично инерциальному измерительному блоку (IMU), предоставляя нам данные об ускорении и вращении.

Валидация подхода, основанного на компьютерном зрении, будет включать его сравнение с методами измерения «золотого стандарта» (специализированная физиотерапевтическая оценка).

В дополнение к подходу, основанному на компьютерном зрении, в исследовании будут использоваться нательные датчики и мобильные приложения для мониторинга уровня физической активности, моделей ходьбы и количества шагов участников. Эти данные дадут представление о людях с общими моделями физической активности TKR и помогут оценить удобство использования, приемлемость, осуществимость и точность инструментов для диагностики и мониторинга.

Результаты этого исследовательского проекта могут улучшить диагностику, мониторинг и лечение тугоподвижности коленного сустава после полной замены коленного сустава (TKR), а также потенциально снизить потребность в операции MUA. Обеспечивая точные измерения и раннее обнаружение, инструменты, разработанные в этом исследовании, могут обеспечить более раннее направление к нехирургическому лечению и снизить потребность в дорогостоящих и рискованных процедурах для улучшения диапазона движений коленного сустава (ROM) после операции по полной замене коленного сустава (TKR). как манипуляция коленом под наркозом.

Здесь исследователи проведут валидацию алгоритма захвата движения без маркеров, чтобы определить его точность, а также оценить его осуществимость и удобство использования для реализации в больших масштабах в домашних условиях. Исследователи также проверят надежность результатов повторного тестирования алгоритма, таких как углы сгибания/разгибания колена.