Эффекты системы зеркальной терапии на основе дополненной реальности у пациентов с инсультом

Целью данного исследования является разработка системы зеркальной терапии на основе дополненной реальности, MirrARm, основанной на принципах отслеживания с помощью датчиков и визуального отражения, а также изучение ее влияния на восстановление моторики верхних конечностей и уровни функциональной активности у пациентов, перенесших инсульт.

В данном исследовании лица, перенесшие инсульт, которые соответствуют критериям включения, будут случайным образом распределены на две группы с использованием стратификации по возрасту, полу и показателям Fugl-Meyer для верхних конечностей. Группы будут следующими: группа зеркальной терапии на основе дополненной реальности (AR-MT) и группа традиционной зеркальной терапии (C-MT). Все участники будут получать традиционную физиотерапевтическую тренировку по 30 минут за сеанс, три дня в неделю, в течение восьми недель. Участники группы AR-MT дополнительно будут получать 30-минутную тренировку с использованием системы MirrARm три дня в неделю в течение восьми недель, в то время как участники группы C-MT будут получать тренировку с использованием традиционной зеркальной терапии с той же продолжительностью и частотой.

В данном исследовании тренировка зеркальной терапии на основе дополненной реальности будет проводиться с использованием системы MirrARm. Система MirrARm будет состоять из 27-дюймового компьютерного монитора, датчика отслеживания движений Leap Motion Controller и ноутбука. Монитор будет размещен на рабочем столе и будет отображать изображения, передаваемые с подключенного ноутбука. Датчик Leap Motion также будет подключен к ноутбуку и размещен на столе перед монитором. Датчик Leap Motion будет использоваться для передачи движений рук участников на экран в реальном времени. Благодаря своим программным функциям, система MirrARm будет отображать движения, выполняемые одной рукой, на экране так, как если бы они выполнялись противоположной рукой.

Программная инфраструктура системы MirrARm будет разработана с использованием игрового движка Unity 6.1. Движения рук участников будут отслеживаться с высокой точностью в трехмерной среде с использованием официальных наборов средств разработки (SDK) и библиотек устройства Leap Motion. Приложения будут разрабатываться с использованием готовых или настроенных ассетов Unity, размещенных в трехмерной системе координат в среде Unity, а реалистичные физические взаимодействия будут обеспечиваться через физический движок Unity на основе NVIDIA PhysX. Работа приложения будет контролироваться с помощью пользовательских скриптов на основе MonoBehaviour, разработанных с использованием языка программирования C#. Эти скрипты будут динамически управлять свойствами компонента Transform объектов сцены, включая позицию, вращение и масштаб; обрабатывать взаимодействия пользователя через триггеры на основе событий; и выполнять предопределенные функции в игровом цикле. Объекты, требующие физического взаимодействия, будут получать компонент Rigidbody Unity для обеспечения физических свойств, таких как масса, гравитация и реакции на столкновения, а области взаимодействия будут определяться с помощью компонентов Collider.

Во время тренировочных сессий с использованием системы MirrARm участники, перенесшие инсульт, будут сидеть перед экраном на стуле со спинкой и выполнять задачи, включенные в геймифицированные терапевтические активности, используя свою непораженную верхнюю конечность, одновременно наблюдая эти движения на экране так, как если бы они выполнялись пораженной верхней конечностью.

Четыре различные активности, которые будут использоваться в системе MirrARm, были разработаны исследователями на основе движений, считающихся важными для функциональности верхних конечностей после инсульта. Каждая активность была разработана с тремя уровнями сложности. Участники будут выполнять каждый уровень в течение двух минут, с 30-секундным периодом отдыха между уровнями. Ориентированные на задачу активности системы MirrARm следующие:

• Активность по складыванию кубов (с фокусом на подъем плеча)
• Активность по дотягиванию (с фокусом на разгибание локтя)
• Активность по супинации-пронации
• Активность с горизонтальным кольцом (с фокусом на разгибание запястья)

Все участники, включенные в исследование, будут оценены три раза в течение периода вмешательства (неделя 0, неделя 4 и неделя 8) с использованием первичных и вторичных показателей исхода ослепленным оценщиком.

Все статистические анализы данных, полученных от участников, будут выполнены с использованием SPSS версии 27.0 (IBM Corp., Армонк, Нью-Йорк, США). Непрерывные переменные будут представлены как среднее ± стандартное отклонение, когда выполняется предположение о нормальном распределении, и как медиана (межквартильный размах), когда оно не выполняется. Категориальные переменные будут представлены как число (N) и процент (%). Проверки предположений будут включать тест Шапиро-Уилка на нормальность, тест Левена на однородность дисперсий и тест Мочли на сферичность; в случаях нарушения сферичности будет применяться поправка Гринхауса-Гейссера. Когда предположения выполняются, для каждого показателя исхода будет проведен двусторонний дисперсионный анализ смешанного плана (2×3) (ANOVA). Будут проверены основные эффекты времени и группы, а также взаимодействие время × группа, и множественные сравнения будут выполнены с использованием поправки Бонферрони. Размеры эффекта будут представлены как частичный эта-квадрат (η²p), с 95% доверительными интервалами и уровнем значимости, установленным на p = 0,05. Когда предположения не выполняются, изменения внутри группы по трем временным точкам будут проанализированы с использованием теста Фридмана, с последующими попарными тестами Уилкоксона с поправкой Бонферрони, если результаты значимы. Сравнения между группами будут выполнены с использованием теста Манна-Уитни U на основе разностей показателей между временными точками. Непараметрические результаты будут представлены с размерами эффекта, 95% доверительными интервалами и уровнем значимости p = 0,05.