步態分析—機械學習應用

已知用深度感測器搭配專一的演算法能夠進行基礎的步態量測,雖然在精準度方面足夠且可被接受,但仍然受限於高要求實驗室等級的標準環境下作業,並不容易適用於一般生活或臨床處境下操作。另一方面,若受測者使用行動輔具,如助行器或四角拐時,則先前類似裝置的步態量測系統便無法成功辨識肢體與輔具的不同,往往將輔具視為身體部分的延伸,以致於造成誤判而量測失敗。為了解決以上問題,文獻上指出可透過架設多台感測器或於跑步機上偵測的方式增加採樣頻率,從多角度重新架構深度空間座標,以達到降低估計誤差的影響、增加辨識能力的效果,然而其缺點為臨床上通常場域複雜、有限,故難以落實此作法,還有,對於使用輔具行走的狀態下,亦仍無法真正排除干擾,最終使得臨床上實用的機會減少,應用價值極低,因此,根據以上提到的眾多限制和困境,我們致力於發展和改良現行的步態分析系統,並突破性地採用關鍵的機器學習的技術處理,透過智慧化的演算去同步比對修正步態特徵資料,提供更加準確的量測結果,如以下圖示,經過機械學習的演算處理後,受試者能夠順利地被偵測辨別出來軀體肢段各個關節點而不會因為手拿枴杖或解析能力不足造成肢體動作定位誤差和骨架姿勢變形的問題。

AI for gait

相信,在此機械學習科技促進理想的步態分析的發展推動下,一定能廣泛的實用並回歸於臨床領域中,甚至成為未來醫療標準的評估工具專業配備之一。

廣告

回顧功能性電刺激的應用

臨床上選用儀器復健的策略眾多,電刺激是常見的方式之一,其中又以功能性電刺激或神經肌肉電刺激對於大動作的誘發或矯正具有較佳的成效。以復健醫學的學理來看,功能性電刺激的優勢在於能夠藉由外在的電流輸入去誘發無力或麻痺的周邊的肌群,並在正確的時機點給予刺激去產生足夠的關節動作表現,這對許多神經性病人而言是非常的需要的,因為根本的中樞神經系統損傷,往往造成動作的喪失或控制失調等問題,而藉由功能性電刺激的作用便能協助肢體活動的恢復和促進動作學習的效率。

更具體來說,以行走為例,中風病人通常具有垂足的問題發生,也就是在跨步的擺盪期時,無法將腳背屈曲(ankle dorsi flexion)以致於容易導致過快觸地或相碰到對側站立腳,增加絆倒摔跌的情況,當然,從動作模式方面觀察,異常的步態特徵諸如拖曳,外旋或其他代償策略都影響行走的協調和能量損耗的結果,各種的變異皆需要進一步的矯正和反覆成功連貫的練習,因此若在功能性電刺激的幫助下,便可在正確時機如前所敘的步態擺盪期刺激脛前肌,促進肌肉收縮執行特定的動作技巧,以突破限制進而有效的改善步行能力。

功能性電刺激是由一個小型的裝置和電池電極片所組成,必須配戴於身上,並設定好適當的參數以及決定刺激與切斷電流的調控模式,搭配動作規律的變化增強肢體活動達到功能輔助的效果,因此也可以說是一種動態的輔具模型(orthese),往後若可再配合3D列印技術產出的客製化副木支持骨架,相信肯定會是復健領域上另一重大的突破與帶來顯著的醫療價值!

FES imageDrop-foot-treatment-by-functional-electrical-stimulation-of-the-nerve-and-the-musclesimagesaaaa1

即時的動態資料顯示的必要性?

對於動作分析的角度來探討,市面上有許多評估系統工具(See me, optogait)提供了所謂當下的數據顯示,能夠立即反應出動作表現的量化資料,當然這在需要非常精密分析的處境之下,的確是極具優勢的功能之一,試想在精英運動員的身上,教練或專業人員在乎選手每個運動分秒的細節,如此嚴密同步的監控,就能發現細微隱藏在某一刻技巧上的缺失,因為那怕在那一毫秒的能力不足都會對最終成績成績造成影響。因此針對研究運動或極限體能活動的條件下,即時的動態資料的給予似乎是必須且重要的。

然而,在臨床動作評估方面就未必如此,我們不難觀察的到其實病人本身的動作障礙是明顯且常態性的呈現,除非是像心跳、血壓等生理資訊可能需要長時間的監測,因為隨時有可能有較大的波動產生,而無法以平均的結果代表個體反應。所以這麼來看,當下的動作分析對於穩定曝露的異常臨床癥兆而言,也就不一定有絕對的必要性,畢竟病人的動作本身並無可能發生猝然的惡化或者瞬間改善到正常的機率,以步態分析來說,病患異常的步行方式是高頻率的出現在每次的踏步都能被偵測與識別得出來的幅度,用一個事後分析的整體概念來界定病患平均的變異程度是十分合理的作法,另外,當然也考慮到醫療人員是否有足夠時間觀看如此龐大而瑣碎的資料,反而是一次性的摘要結果和快速取得綜合性的結論參考(Longgood gait analysis system)有助於在分秒必爭,醫療資源短缺的環境達到最佳的判斷和評估效率。

05

醫學中心三軍總醫院神經科標準化復健訓練程序-有效協助患者復健

2018-08-31 16.46.52.jpg

恭喜我們的客戶三軍總醫院神經科,將龍骨王的虛擬實境復健系統導入之後,結合醫療專業,設計出自己專屬的復健流程,協助急性中風患者有效率的復健。成效並獲得醫療標章最高等級的醫策會SNQ國家品質標章的的榮耀。

獲獎的項目包括了

虛擬實境技術應用於急性腦中風復健(連結)

快捷五動、扭轉人生急性腦中風復健照護模式(連結)

 

在虛擬實境協助急性腦中風復健部分,獲獎的理由如下。

團隊完整且專業,設備齊全,目標定位清楚,以VR作中風復健為創意的作法,訂有標準化作業流程,實際照護經驗超過200例,病人滿意度高,多項指標呈現效果良好,成果值得肯定。

而快捷五動的部分,針對急性腦中風的病人設計完整的作業流程。包括每一天患者需要執行的虛擬實境復健,相關的參數設計決定訓練目標與強度。希望有一天,成為國內急性中風患者的標準復健作業流程。

所以醫策會評審給予的獲獎理由更為精確。

三軍總醫院腦中風中心病房從101年成立至今將近五年,主要服務對象是缺血性腦梗塞的病人,依據整體功能狀態(MRs, Modified Rankin scale)的標準,二到四級(輕度到中重度失能者)佔61%。服務目標及定位清楚。
在結構方面,人力質與量俱優。空間寬敞明亮,設備及環境能考量病人安全及照護的需求。友善的環境與空間,包括:腦中風中心復健室、動力式牽引機、移位機、走道地板上彩色標線…等

在過程方面,強調「早期復健」及「復健五動」的概念。五動包括躺、坐、站、動、走。採用的Slogan是 FAST,(F, Friendly environment)提供友善的環境與空間;(A, Accurate assessment)建置整體且精準評估;(S, Supportive equipment)在多功能復健室由護理師指導,協助靜態復健輔具之訓練;(T, Training for independency)提供肢體活動訓練。在個別病人的照護上,評估表內容包括重要指標的評估及復健五動的進展,使護理師在交接班時能確實掌握病人復健進度。復健五動照護流程、體感互動式復健、多功能輔助移位帶、多功能握柄..等創新甚為務實,能以服務對象的需求考慮,值得肯定。

在結果面方面,社會評價以及研究成果能顯示初步成效。初步的研究顯示病人肌力強度、巴氏指數(ADL, Activity of Daily Living)、整體功能狀態(MRs)等三項指標,在病人入院及出院時比較,於103-105年之間有明顯進步。建議結果指標與本國其他醫學中心、亞洲及世界的標竿做比較。另主題為『快捷五動、扭轉人生』,建議能將「快捷、扭轉」的具體做法呈現出來。基於上述,故授予SNQ國家品質標章以茲鼓勵。

恭喜我們的客戶,也因此得以服務到更多患者,有效率的康復。

97f5ef0053ccb908e2cf41fb699a27d7