回顧步態分析的潛能與可行的發展方向

步態分析是復健醫學上重要的評估指標,其組成複雜、動作特徵的損傷判讀仰賴專業知識的學理能力。由於透過步態分析的結果,可以方便醫療人員量化病患的行動表現和運動功能現象,也能進一步推估可能的變異原因與其參與生理系統的缺陷,如動作問題源自張力導致的活動阻礙或神經肌肉調節的限制等。而若是經計算後轉換成量化的步態參數,便能用來作為衡量復健訓練成效的依據,也易於追蹤功能恢復狀況,甚至可以統計分析,擷取特定的獨立預測參數,達到預後失能、跌倒、衰弱的風險評估的目的,因此步態分析在醫療診治方面深具臨床意義與價值,更是專業人員非常重視的評估項目之一。

目前步態分析採用的評估標準不外乎是簡單的臨床測試,如量表評分或人為直接觀察,其缺點為精準度不一,且具有施測者間的偏差,而若要客觀的評估步態以解決上述的限制,則須依靠大型的量測系統,既操作繁複又成本昂貴,無法根本的應用於臨床環境。有鑑於此,現階段另一個備受矚目的替代方案就是使用市售可得的感測器,如kinect等3D深度偵測的設備,搭配客製化合適的演算法便能即時的運算出一系列的步態參數。基本上,此類3D深度感測硬體的優勢在於能夠在不需要穿戴任何裝置的情形下,自動化的捕捉動態的肢體活動,並還原全身約25個重要關節點位置,提供足夠的空間原始資料,再整合演算法進行最後參數解答的分析與處理。

但究竟此類應用的精確度有符合公認的水平嗎?從以下的研究資料表格顯示大部分的參數具有良好的信度,包含步態時空參數與關節活動角度的數據。還有,另一個亮點是只要透過單一鏡頭的偵測,就能夠同時取得數種量化指標變數,甚至以後還可以再新增更多的資料輸出,如此高度的運算彈性與適應性以及加上軟體工程的改良優化,無疑是為將來步態分析開創更強大更全面應用的解方。圖片1

參考資料:
Latorre J, Colomer C, Alcaniz M, Llorens R. Gait analysis with the Kinect v2: normative study with healthy individuals and comprehensive study of its sensitivity, validity, and reliability in individuals with stroke. J Neuroeng Rehabil. 2019;16(1):97.

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