ログイン・会員登録

会員の方

ID・パスワードをお持ちの方は、
こちらからログインください。

パスワードをお忘れの方はこちら

認証キーの承認をされる方はこちら

2016年1月より会員IDがメールアドレスに統一されました。

会員登録されていない方

会員限定コンテンツのご利用には、会員登録が必要です。

新規会員登録

サイトマップお問合わせ

  • 新規会員登録
  • ログイン

2022/07

脳卒中リハビリ中の動作を定量化するデジタルツールを開発

Digital Tool Accurate for Tracking Movement During Stroke Rehab

脳卒中患者の上肢麻痺のリハビリにおいて、上肢の動きを検出して定量化するデジタルツールを開発したという研究結果が、「PLOS Digital Health」に6月16日掲載された。

脳卒中患者はADL低下につながる上肢の運動障害を呈することが多く、リハビリはその改善に有効である。しかし、リハビリ中の基本的な機能動作(プリミティブ動作)を自動で分類して定量化する方法は確立されておらず、必要なリハビリ量について検討する際の障壁となっていた。

そこで、米ニューヨーク大学ランゴン・ヘルスのAvinash Parnandi氏らは、リハビリを行う脳卒中患者のプリミティブ動作を検出するデジタルツールの開発を試みた。まず、上肢麻痺のある慢性期脳卒中患者41人を対象に、ウェアラブルセンサー(慣性計測装置)を装着してリハビリをしてもらい、動作データを取得。次に、このリハビリ中に同時撮影した動画を人間の記述者が閲覧してプリミティブ動作を判定し、動作データをラベル付けした。ラベル付けされた患者33人のプリミティブ動作5万1,616件をトレーニングセットとして用いて、機械学習モデルSeq2Seqに学習させた後、患者8人のプリミティブ動作1万2,545件をテストセットに用いてその精度を検証した。

その結果、Seq2Seqを用いたアルゴリズムPrimeSeqは、リハビリ中の活動を個々のプリミティブ動作として検出して定量化することができた。プリミティブ動作のクラス別にみると正解件数の86.1~99.6%の範囲で、アクティビティ別にみると正解件数の79.1~109.1%の範囲で、動作数をカウントできた。Seq2Seqを他の機械学習モデルと比較したところ、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、アクションセグメントリファインメントフレームワーク(ASRF)、ランダムフォレスト(RF)よりも感度(0.767、p<0.0001)とF1スコア(0.799、p<0.0001)が有意に高かった。また、CNN、RFよりも偽発見率(0.166、p<0.0001)が有意に低かった。さらに、PrimeSeqは人間による計測よりも370倍早くプリミティブ動作を特定できた。

著者らは「機能改善に有効かつ最適なリハビリ強度を検討するために、本ツールはとても有望だと考えている。今後の研究でその有用性が示されれば、臨床試験での検討も行われるであろう」と述べている。

なお、本研究は米国心臓学会とAmazon Web Serviceから資金提供を受けた。(HealthDay News 2022年6月21日)

Digital Tool Accurate for Tracking Movement During Stroke Rehab

Trained model accurately decomposed rehab activities into elemental function motions, outperformed ML models

TUESDAY, June 21, 2022 (HealthDay News) -- A digital tool is effective for identifying and counting the number of arm motions performed during rehabilitation exercises among stroke patients, according to a study published online June 16 in PLOS Digital Health.

Noting that no practical tools exist to measure the quantity of functional motions in humans during rehabilitation training, Avinash Parnandi, Ph.D., from New York University Langone Health in New York City, and colleagues presented the Primitive Sequencing pipeline (PrimSeq) to classify and count functional motions trained in stroke rehabilitation in humans. Wearable sensors to capture upper-body motion were integrated with a deep learning model to predict motion sequences and an algorithm to tally motions. Functional motion was recorded and labeled from 41 chronic stroke patients with upper-extremity paresis.

The researchers found that the trained model accurately decomposed rehabilitation activities into elemental functional motions and outperformed machine learning models. These motions were further quantified at a fraction of the time and costs of human experts. The capabilities of PrimSeq were demonstrated in previously unseen stroke patients with a range of upper-extremity motor impairment.

"As our research seeks to find optimal levels of training intensity needed for recovery, I would assert that our tool is very promising for clinical use, since the alternative is not having accurate counts at all," a coauthor said in a statement. "If further experiments prove successful, we will of course be testing the system in clinical trials."

The study was funded by the American Heart Association/Amazon Web Service.

Copyright © 2022 HealthDay. All rights reserved.

2022年の医療AIレポート一覧へ
掲載内容について
本サイトは、記事コンテンツおよびサブコンテンツで構成されます。記事コンテンツにおいては、HealthDay Newsとして掲載された医療AI情報の記事をJapan編集部が翻訳して配信しています。記事の具体的な内容については、原著にて確認することをお勧めいたします。サブコンテンツにおいては、厚生労働省の「保健医療分野におけるAI活用推進懇談会」報告書から「AIの活用に向けた工程表」「健康・医療・介護・福祉分野においてAIの開発・利活用が期待できる領域」を掲載し、日本の政府の方針についてお知らせしています。本コンテンツの運営は、株式会社テクノミックが行い、武⽥薬品⼯業株式会社の関与はありません。また、本コンテンツに含まれる治療⽅法等は武⽥薬品⼯業株式会社が推奨・保証するものではありません。本コンテンツの情報に含まれる薬剤については、最新の国内添付文書でご確認ください。
著作権について
本コンテンツに掲載されている内容の無断転載・配布を固く禁じます。武田薬品工業株式会社から事前に文書による許諾を得ることなく、本コンテンツに掲載されている内容を再掲載すること、また検索システムに登録することや、電子的、機械的等、いかなる形式・方法にかかわらず、複写や記録を行うことを禁止いたします。また、本コンテンツで紹介する記事の著作権はHealthDayに帰属します。
免責事項
武田薬品工業株式会社は、本コンテンツに含まれる情報の完全さおよび正確さを保証するものではなく、その内容について一切責任を負いません。本コンテンツを利用される方々には信頼すべき情報を各自で確認されることをお勧めいたします。本コンテンツに含まれる情報は、決して、医師その他の医療従事者によるアドバイスの代わりになるものではありません。また、本コンテンツは、特定の薬剤を広告・宣伝するものではありません。