В. А. Лукашевич, В. В. Пономарев, С. В. Губкин, В. Е. Мицкевич, А. Н. Осипов
ГУО «Белорусская медицинская академия последипломного образования», Институт физиологии НАН Беларуси, Парк высоких технологий, «ВРТЭК», Минск, УО «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники»
Целью работы являлась разработка математической модели и методики расчета формул, отражающих объективное состояние качества нейромышечных скелетных и связанных с движением функций в группе здоровых лиц при выполнении постурального тестирования. В исследовании приняло участие 28 добровольцев в возрасте от 20 до 45 лет. Всеми участниками исследования были выполнены специфические постуральные тесты с биологической обратной связью: 1) тест латеро-латеральных девиаций; 2) тест вентро-дорзальных девиаций; 3) тест аксиальных ротаций вокруг вертикали; и 4) тест линейных перемещений по вертикали. Объектом исследования являлась суставная кинематика тазобедренных, коленных, голеностопных, лучезапястных и плечевых суставов, угловые девиации в кинематических сочленениях поясничного региона с грудным регионом и тазом, и угловые девиации в кинематических сочленениях верхнего плечевого пояса. Снятие данных и их математическая обработка выполнялась с применением аппаратно-программного комплекса «Teslasuit». Результатом исследования явились формулы качественной структуры адаптивной кинематики: 0.0.0:2.3.0:11.18.1. – для теста латеро-латеральных девиаций; 0.0.0:0.0.0:9.8.6. – для теста вентро-дорзальных девиаций; 0.0.0:4.0.0:12.7.7. – для тест линейных перемещений по вертикали; 0.0.0:9.6.1:10.13.6. – для теста аксиальных ротаций вокруг вертикали.
ключевые слова: двигательная адаптация, адаптивная кинематика, постуральное тестирование, интегральные параметры адаптивной кинематики, технология «Teslasuit»
New opportunities for quantitative assessment of the qualitative structure of adaptive kinematics
U. A. Lukashevich, V. V. Ponomarev, S. V. Gubkin, U. Y. Mitskevich A. N. Osipov
The aim of the work was to develop a mathematical model and methodology for calculating formulas that reflect the objective state of the quality of neuromuscular skeletal and related to the movement of functions in a group of healthy individuals during postural testing. All participants in the study performed specific postural tests with biological feedback: 1) a test of lateral-lateral deviations; 2) test of ventro-dorsal deviations; 3) axial rotation test around the vertical; and 4) vertical linear motion test. The object of the study was the kinematics of the hip, knee, ankle, wrist and shoulder joints, angular deviations in the kinematic joints of the lumbar region with the chest region and pelvis, and angular deviations in the kinematic joints of the upper shoulder girdle. Data acquisition and their mathematical processing was performed using the Teslasuit hardware-software complex. The result of the study was the formula for the qualitative structure of adaptive kinematics: «0.0.0:2.3.0:11.18.1» – for the test of lateral-lateral deviations; «0.0.0:0.0.0:9.8.6» – for the test of ventrodorsal deviations; «0.0.0:4.0.0:12.7.7» – for a test of linear vertical movements; «0.0.0:9.6.1:10.13.6» – for the test of axial rotations around a vertical.
keywords: motor adaptation, adaptive kinematics, postural testing, integral parameters of adaptive kinematics, Teslasuit technology
1. Кулеш, С. Д., Филинина Н. А., Костиневич Т. М., Клецкова Л. А., Савчненко М. Э. Долгосрочные исходы мозгового инсульта в крупной городской популяции Беларуси // Вестник ВГМУ. – 2011. – Т. 10, № 3. – С. 93–101.
2. Katan, M., Luft A. Global Burden of Stroke // Semin. Neurol. – 2018. – Vol. 38(2). – P. 208–211.
3. Sadek, J. R., Stricker N., Adair J. C., Haaland K. Y. Performance-based everyday functioning after stroke: relationship with IADL questionnaire and neurocognitive performance // J. Int Neuropsychol Soc. – 2011. – Vol. 17(5). – P. 832–40.
4. Mercier, C., Bertrand A. M., Bourbonnais D. Differences in the magnitude and direction of forces during a submaximal matching task in hemiparetic subjects // Exp Brain Res. – 2004. – Vol. 157(1). – P. 32–42.
5. Dewald, J. P., Pope P. S., Given J. D., Buchanan T. S., Rymer W. Z. Abnormal muscle coactivation patterns during isometric torque generation at the elbow and shoulder in hemi-paretic subjects // Brain. – 1995. – Vol. 118. – P. 495–510.
6. Dewald, J. P., Beer R. F. Abnormal joint torque patterns in the paretic upper limb of subjects with hemiparesis // Muscle Nerve. – 2001. – Vol. 24(2). – P. 273–283.
7. Gladstone, D. J., Danells C. J., Black S. E. The Fugl-Meyer assessment of motor recovery after stroke: a critical review of its measurement properties // Neurorehabil Neural Repair. – 2002. – Vol. 16(3). – P. 232–40.
8. Bushnell, C. D., Johnston D. C., Goldstein L. B. Retrospective assessment of initial stroke severity: comparison of the NIH Stroke Scale and the Canadian Neurological Scale // Stroke. – 2001. – Vol. 32(3). – P. 656–660.
9. Johnson, M. J., Wang S., Bai P., Strachota E., Tchekanov G., Melbye J., McGuire J. Bilateral assessment of functional tasks for robot-assisted therapy applications // Med Biol Eng Comput. – 2011. – Vol. 49(10). – P. 1157–1171.
10. Colombo, R., Cusmano I., Sterpi I., Mazzone A., Delconte C., Pisano F. Test-retest reliability of robotic assessment measures for the evaluation of upper limb recovery // Neural Syst Rehabil Eng. – 2014. – Vol. 22(5). – P. 1020–1029.
11. Mukherjee, M., Koutakis P., Siu K. C., Fayad P. B.,Stergiou N. Stroke survivors control the temporal structure of variability during reaching in dynamic environments // Ann Biomed Eng. – 2013. – Vol. 41(2). – P. 366–376.
12. The International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF). – Geneva: World Health Organization, 2001. – 342 p.
13. Alejandro, G., Sara L., Joan S., Eloy О., Josep M. T., Mont-serrat B. Evidence of chronic stroke rehabilitation interventions in activities and participation outcomes: systematic review of meta-analyses of randomized controlled trials // Eur J. of Physical and Rehabilitation Medicine. – 2019. – Vol. 55(6). – P. 695–709.
14. Wolf, M. E., Sauer T., Alonso A., Hennerici M. G. Comparison of the new ASCO classification with the TOAST classification in a population with acute ischemic stroke // J. Neurol. – 2012. – Vol. 259. – P. 1284–1289.
15. Wilkinson, L., Friendly M. The History of the Cluster Heat Map // The American Statistician. – 2009. – Vol. 63. – P. 179–184.
16. Nayoung, K., Herin P., Ningning H., Hyeon Y. L., Sukjoon Y. Q. Canvas: An Advanced Tool for Data Clustering and Visualization of Genomics Data // Genomics Inform. – 2012. – Vol. 10(4). – P. 263–265.
Формат файла: pdf (597.29 Кб)