Preview

Российский неврологический журнал

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Персонализированная реабилитационная оценка локомоторных функций при болезни Паркинсона с использованием трехмерного видеоанализа движений

https://doi.org/10.30629/2658-7947-2021-26-1-23-33

Полный текст:

Аннотация

Болезнь Паркинсона (БП) является одним из распространенных нейродегенеративных заболеваний, основным клиническим проявлением которого являются расстройства движений. С учетом медленно прогрессирующего течения заболевания и сложного симптомокомплекса, формирующего впоследствии характерный двигательный паттерн, изучение инновационных объективных методов диагностики и реабилитации двигательных нарушений при БП является актуальным и востребованным. В данной статье приведен пример персонализированной реабилитационной оценки биомеханических проявлений функции ходьбы пациентки с уточненным диагнозом БП 3,5 стадии по Хен и Яру, имеющей постуральные нарушения и нарушения ходьбы, методом трехмерного видеоанализа движений (ВАД) на программно-аппаратном комплексе Vicon Motion Capture Systems. Метод ВАД применялся после прохождения курса реабилитации, основанного на активизации отрыва стопы от поверхности опоры («заднего толчка»). На основании проведенного обследования были выявлены изменения темпо-ритмовых параметров ходьбы пациента с БП в сравнении со здоровым человеком: ускорение темпа ходьбы при укорочении длины одиночного и двойного шага, уменьшение времени двойной опоры, ускорение момента отрыва ноги и снижение скорости ходьбы. При анализе угловых характеристик шага также было выявлено снижение амплитуды сгибания-разгибания в тазобедренном, коленном и голеностопном суставах с наибольшим проявлением на стороне с клинически более выраженным паркинсонизмом, недостаточное сгибание колена и разгибание бедра, избыточное дорсальное сгибание стопы при недостаточном плантарном сгибании. Выявление последних особенностей локомоции в конкретном случае позволяет сформировать план целенаправленной персонализированной реабилитационной программы для данной пациентки. Таким образом, метод трехмерного видеоанализа движений является ценным диагностическим инструментом, позволяющим объективно оценить имеющиеся нарушения локомоции и выявить мишени реабилитационного воздействия.

Об авторах

С. В. Прокопенко
ФГБОУ ВО «Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого» Минздрава России; ФГБУ «Федеральный Сибирский научно-клинический центр Федерального медико-биологического агентства России»
Россия

660022, Красноярск;

660037, Красноярск



Е. Ю. Можейко
ФГБОУ ВО «Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого» Минздрава России; ФГБУ «Федеральный Сибирский научно-клинический центр Федерального медико-биологического агентства России»
Россия

660022, Красноярск;

660037, Красноярск



М. В. Аброськина
ФГБОУ ВО «Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого» Минздрава России; ФГБУ «Федеральный Сибирский научно-клинический центр Федерального медико-биологического агентства России»
Россия

660022, Красноярск;

660037, Красноярск



В. С. Ондар
ФГБОУ ВО «Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого» Минздрава России; ФГБУ «Федеральный Сибирский научно-клинический центр Федерального медико-биологического агентства России»
Россия

660022, Красноярск;

660037, Красноярск



С. Б. Исмаилова
ФГБОУ ВО «Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого» Минздрава России; ФГБУ «Федеральный Сибирский научно-клинический центр Федерального медико-биологического агентства России»
Россия

660022, Красноярск;

660037, Красноярск



С. А. Субочева
ФГБОУ ВО «Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого» Минздрава России
Россия

660022, Красноярск



А. А. Хомченкова
ФГБОУ ВО «Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого» Минздрава России
Россия

660022, Красноярск



В. А. Гуревич
ФГБОУ ВО «Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого» Минздрава России
Россия

660022, Красноярск



Е. М. Зубрицкая
ФГБОУ ВО «Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого» Минздрава России
Россия

660022, Красноярск



А. Б. Малков
ФГБУ «Федеральный Сибирский научно-клинический центр Федерального медико-биологического агентства России»
Россия

660037, Красноярск



С. Н. Кондратьев
ФГБУ «Федеральный Сибирский научно-клинический центр Федерального медико-биологического агентства России»
Россия

660037, Красноярск



Список литературы

1. Левин О.С., Федорова Н.В. Болезнь Паркинсона. 3-е изд. М.: МЕДпресс-информ; 2006:352.

2. Doherty K.M., van de Warrenburg B.P., Peralta M.C., Silveira-Moriyama L., Azulay J.P., Gershanik O.S., Bloem B.R. Postural deformities in Parkinson’s disease. The Lancet Neurology. 2011;10(6):538–49. https://doi.org/10.1016/S1474-4422(11)70067-9

3. Watanabe K., Hirano T., Katsumi K., Ohashi M., Shoji H., Hasegawa K., Yamazaki A., Ishikawa A., Koike R., Endo N., Nishizawa M., Shimohata T. Characteristics of spinopelvic alignment in Parkinson’s disease: comparison with adult spinal deformity. Journal of Orthopedic Science. 2017;22(1):16–21. https://doi.org/10.1016/j.jos.2016.09.013

4. Ailon T., Smith J.S., Shaffrey C.I., Lenke L.G., Brodke D., Harrop J.S., Fehlings M., Ames C.P. Degenerative spinal deformity. Neurosurgery. 2015;77(4):S75–91. https://doi.org/10.1227/NEU.0000000000000938

5. Бородулина И.В., Арестов С.О., Гуща А.О. Особенности дегенеративного поражения позвоночника у пациентов с постуральными нарушениями на фоне болезни Паркинсона. Нервные болезни. 2019;2:40–45. https://doi.org/10.24411/2226-0757-2019-12103

6. Djaldetti R., Mosberg-Galili R., Sroka H., Merims D., Melamed E. Camptocormia (bent spine) in patients with Parkinson’s disease — characterization and possible pathogenesis of an unusual phenomenon. Movement. Disorders. 1999;14(3):443–7. https://doi.org/10.1002/1531-8257(199905)14:3<443::aidmds1009>3.0.co;2-g

7. Vialle R., Levassor N., Rillardon L., Templier A., Skalli W., Guigui P. Radiographic analysis of the sagittal alignment and balance of the spine in asymptomatic subjects. The Journal of Bone and Joint Surgery. American volume. 2005;87(2):260–7. https://doi.org/10.2106/JBJS.D.02043

8. Azher S.N., Jankovic J. Camptocormia: pathogenesis, classification, and response to therapy. Neurology. 2005; 65(3):355–9. https://doi.org/10.1212/01.wnl.0000171857.09079.9f

9. Левин О.С., Артемьев Д.В., Бриль Е.В., Кулуа Т.К. Болезнь Паркинсона: современные подходы к диагностике и лечению. М.: Практическая медицина; 2017; т. 1.

10. Гурский И.С., Лихачев С.А., Ващилин В.В., Буняк А.Г. Нарушения произвольного постурального контроля при болезни Паркинсона и возможности их реабилитации по данным видеоанализа движений. Уральский медицинский журнал. 2018;11:27–31. https://doi.org/10.25694/URMJ.2018.11.16

11. Wu G., Van Der Helm F.C.T., Veeger H.E.J., Makhsous M., Van Roy P., Anglin C., Nagels J., Karduna A.R., McQuade K., Wang X., Werner F.W., Buchholz B. (ISB recommendation on definitions of joint coordinate systems of various joints for the reporting of human joint motion — Part II: Shoulder, elbow, wrist and hand. Journal of Biomechanics. 2005;38(5):981–992. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2004.05.042

12. Harris G.F., Smith P.A. (editors). Human motion analysis: current applications and future directions. New York: IEEE Press; 1996;37. https://doi.org/10.1002/047134608X.W6606.pub2

13. Isard M., Blake A. Visual tracking by stochastic propagation of conditional density. In: Proceeding of the 4th European Conference on Computer Vision. New York. 1996:343–356.

14. Bregler C., Malik J. Tracking people with twists and exponential maps. Proceedings 1998 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 1998. https://doi.org/10.1109/CVPR.1998.698581

15. Ma Y., Soatto S., Košecká J., Sastry S. An invitation to 3D vision. Interdisciplinary Applied Mathematics. New York: Springer; 2004. https://www.springer.com/gp/book/9780387008936

16. Cappozzo A., Cappello A., Croce U.D., Pensalfini F. Surfacemarker cluster design criteria for 3-D bone movement reconstruction. IEEE transactions on bio-medical engineering. 1997;44(12):1165–1174. https://doi.org/10.1109/10.649988

17. Mündermann L., Corazza S., Andriacchi T. The evolution of methods for the capture of human movement leading to markerless motion capture for biomechanical applications. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 2006;3:6. https://doi.org/10.1186/1743-0003-3-6

18. Lanshammar H., Persson T., Medved V. Comparison between a marker-based and a marker-free method to estimate centre of rotation using video image analysis. In: Second World Congress of Biomechanics. Amsterdam; 1994.

19. Борзиков В.В., Рукина Н.Н., Воробьева О.В., Кузнецов А.Н., Белова А.Н. Видеоанализ движений человека в клинической практике. Современные технологии в медицине. 2015;7(4):201. https://doi.org/10.17691/stm2015.7.4.26

20. Moeslund T.B., Granum E. A survey of computer vision based human motion capture. Computer Vision and Image Understanding. 2001;81(3):231–268. https://doi.org/10.1006/cviu.2000.0897

21. Wang l., Hu W., Tan T. Recent developments in human motion analysis. Pattern Recognition. 2003;36(3):585–601. https://doi.org/10.1016/S0031-3203(02)00100-0

22. Скворцов Д.В. Методика исследования кинематики движений и современные стандарты. Видеоанализ. Лечебная физкультура и спортивная медицина. 2012;12:4–10.

23. Herda L., Fua P., Plänkers R., Boulic R., Thalmann D. Using skeleton-based tracking to increase the reliability of optical motion capture. Human Movement Science. 2001;20(3):313–341.

24. Royo Sánchez A.C., Aguilar Martín J.J., Santolaria Mazo J. Development of a new calibration procedure and its experimental validation applied to a human motion capture system. Journal of Biomechanical Engineering. 2014;136(12):124–502. http://dx.doi.org/10.1016/s0167-9457(01)00050-1

25. Лихачев С.А., Лукашевич В.А., Хроменков А.В. Метод видеоанализа ходьбы как способ объективизации поражения базальных ганглиев при болезни Паркинсона. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2011;111(12):44–47.

26. Лихачев С.А., Лукашевич В.А. Видеоанализ шагового движения: феноменология визуальной оценки. Международный неврологический журнал. 2012;2:178–182.

27. Грачева Е.В., Милюхина И.В., Лебедев П.В., Цикунов С.Г. Биомеханические маркеры прогрессирования нарушений ходьбы при болезни Паркинсона. Российский неврологический журнал. 2019;4:16–22.

28. Левин О.С., Юнищенко Н.А. Нарушение ходьбы и постуральной устойчивости при болезни Паркинсона: клинико-кинематический анализ. Современные технологии диагностики и реабилитации в неврологии и ортопедии, под редакцией Д.В. Скворцова. М.: Медика; 2005:130–137.

29. Левин О.С., Юнищенко Н.А. Сравнительный анализ нарушений ходьбы у пациентов с дисциркуляторной энцефалопатией и болезнью Паркинсона. Тезисы участников Международного конгресса «Восстановительная медицина и реабилитация-2005». М.: 2005:83–84.

30. Амосова Н.А., Смоленцева И.Г. Методы реабилитации при болезни Паркинсона. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2014;114(6):80–86.


Для цитирования:


Прокопенко С.В., Можейко Е.Ю., Аброськина М.В., Ондар В.С., Исмаилова С.Б., Субочева С.А., Хомченкова А.А., Гуревич В.А., Зубрицкая Е.М., Малков А.Б., Кондратьев С.Н. Персонализированная реабилитационная оценка локомоторных функций при болезни Паркинсона с использованием трехмерного видеоанализа движений. Российский неврологический журнал. 2021;26(1):23-33. https://doi.org/10.30629/2658-7947-2021-26-1-23-33

For citation:


Prokopenko S.V., Mozheiko E.Yu., Abroskina M.V., Ondar V.S., Ismailova S.B., Subocheva S.A., Khomchenkova A.A., Gurevich V.A., Zubritskaya E.M., Malkov A.B., Kondratyev S.N. Personalized rehabilitation assessment of locomotor functions in Parkinson disease using three-dimensional video analysis of motions. Russian neurological journal. 2021;26(1):23-33. (In Russ.) https://doi.org/10.30629/2658-7947-2021-26-1-23-33

Просмотров: 42


ISSN 2658-7947 (Print)
ISSN 2686-7192 (Online)