在身体康复过程中,传感器技术可以可视化身体的内部结构

在身体康复过程中,传感器技术可以可视化身体的内部结构
来源:麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室

大约四分之三的残疾人都可以从身体康复中受益,但是没有足够的物理治疗师。日益增长的需求与人口增长同时出现,而老龄化以及严重疾病的发病率上升,甚至在同一年龄组内也是造成这一问题的原因。

基于传感器的技术(如身体运动传感器)的兴起,为患者提供了一些自主权和精确性。不过,极简风格的腕表和戒指在很大程度上依赖运动数据,因此缺乏PT组合在一起的更全面的画面,除了运动之外,还包括肌肉的啮合和张力。

可以说,这种肌肉运动语言障碍催生了无监督语言的产生由麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)和麻省总医院(MGH)的研究人员开发的MuscleRehab系统。有三个组成部分:捕捉——你猜到了——运动活动的运动跟踪叫做电阻抗断层扫描(EIT),它可以测量肌肉的活动情况(VR)头盔和追踪服,可以让你在理疗师的陪同下观看自己的表演。

对患者来说,他们只需穿上时髦的忍者esq全黑追踪服,戴上捕捉3D运动数据的VR,然后进行各种运动,如箭步、膝盖弯曲、硬举、抬腿、膝盖伸直、深蹲、消防栓和桥,测量股四头肌、缝衣肌、腿筋和内收肌的活动。

在虚拟环境中,患者被给予两种条件。在这两种情况下,他们的虚拟形象都与理疗师一起表演。在第一种情况下,只有运动跟踪数据被覆盖到病人的化身上。在第二种情况下,病人戴上EIT传感带,然后他们就有了运动和肌肉接合的所有信息。

在这两种情况下,研究团队比较了运动的准确性,并将结果交给了专业的治疗师,后者解释了在每项运动中应该使用哪些肌肉群。通过在这些没有监督的练习中可视化肌肉参与和运动数据,而不仅仅是运动,锻炼的整体准确性提高了15%。

然后,研究小组对两种情况下正确的肌肉群在运动中被触发的时间进行了交叉比较。在我们实时显示肌肉接触数据的情况下,这就是反馈。通过监测和记录大多数参与数据,PT报告了对患者运动质量的更好理解,并有助于基于这些数据更好地评估他们当前的状态和运动。

“我们希望我们的传感场景不局限于麻省理工学院CSAIL博士生、一篇关于MuscleRehab的论文的主要作者Junyi Zhu说:“为了更好地实现数据驱动的无监督康复,为受伤恢复期的运动员、目前正在接受物理治疗的患者或那些有身体限制性疾病的人提供康复帮助,最终看看我们是否不仅可以帮助康复,还可以帮助预防。”“通过主动测量深层肌肉接触,我们可以观察到与患者的基线相比,数据是否异常,从而洞察潜在的肌肉轨迹。”

来源:麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室

在穆斯林哈里发的核心

目前的传感技术主要专注于跟踪行为和心率,但朱感兴趣的是找到一种比肌电图(EMG)更好的方法来感知肌肉不同层的接触(血流、拉伸、收缩)。肌电图只能捕捉到皮肤下的肌肉活动,除非是侵入性的。

朱教授研究个人健康感应设备已经有一段时间了。他在2021年的项目中使用了测量肌肉导电性的EIT,该项目使用了非侵入性成像技术,创建了一个工具包,用于设计和制造健康和运动传感设备。据他所知,EIT通常用于监测肺功能、检测胸部肿瘤和诊断肺栓塞,此前从未有人使用过。

对于MuscleRehab, EIT传感板充当了系统背后的“大脑”。它还配有两条充满电极的带子,可以套在用户的大腿上部,以捕捉3D体积数据。动作捕捉——他们使用“OptiTrack”——使用39个标记和一堆能感知每秒超高帧率的摄像机。EIT传感数据显示,显示屏上突出显示了积极触发的肌肉,特定的肌肉会随着参与程度的增加而变黑。

目前,MuscleRehab主要训练大腿上部和大腿部里面有一群人,但接下来他们想扩大到臀部。该团队还与布里格姆妇女医院和丹娜-法伯癌症研究所的医学物理学家、哈佛医学院放射学副教授Piotr Zygmanski合作,探索在放射治疗中使用EIT的潜在途径。

Zygmanski博士说:“我们正在探索利用电场和电流来检测辐射,以及在放疗治疗期间或治疗结果中对患者解剖的介电特性进行成像。”“除了在分子水平上造成直接损伤(DNA损伤)外,辐射还会在组织、细胞和其他介质(例如探测器)内部诱导电流。我们发现由MIT团队开发的EIT仪器特别适合于探索EIT在放射治疗中的这种新应用。我们希望通过对EIT系统电子参数的定制,我们可以实现这些目标。”

加州大学洛杉矶分校Samueli工程学院电子与计算机工程助理教授Yang Zhang没有参与这篇论文,他说:“这项工作推进了EIT,一种通常用于临床的传感方法,与虚拟现实巧妙而独特的结合。”“促进康复的启用应用程序可能对整个社会产生广泛影响,帮助患者在家里安全有效地进行身体康复。长期以来,由于卫生保健部门缺乏劳动力,人们一直需要这种消除对临床资源和人员需求的工具。”

更多信息:(Dropbox PDF)MuscleRehab:通过监测和可视化肌肉接合来改善无监督的身体康复
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室提供
引用:传感器技术在物理康复期间可视化身体的内部结构(2022年,10月7日),2022年11月10日从//www.puressens.com/news/2022-10-sensor-tech-visualizes-body-physical.html检索
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