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# 健康科学# 神経学

ミックスドリアリティが神経学的評価を変えてる

混合現実ツールは神経科クリニックでの動きの評価を強化する。

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神経学的評価におけるテクノ神経学的評価におけるテクノロジー複合現実は患者の評価を向上させるよ。
目次

運動は神経学的チェックアップの大事な部分なんだ。医者は、目や手足を動かしたり、歩いたり、立ったり、話したりする様子を見て、問題がないか確認するんだ。脳や神経の問題専門の神経科医は、これらの動きを測定するための特別な道具を使って、問題の深刻さや進行状況を記録するよ。特定の病気用に設計されたスケールに頼ることが多いんだ。例えば、小脳性運動失調やパーキンソン病、ハンチントン病のスケールがあって、これらの病気が運動にどんな影響を与えるか理解する手助けをするんだ。

研究によると、神経科医たちは評価に同意しているみたいだけど、これらのテストのいくつかの側面はあまり信頼できないんだ。だから、主観的な測定だけで病気の深刻さを分類するのは難しい。評価が難しい動作には、指を叩くとか手を素早く動かすみたいな急な動作が含まれるんだ。運動を測定するためにテクノロジーを使うことは、より正確なアプローチを約束するけど、機器が多くのリソースや専門知識を必要とすることが多くて、利用の制限があるんだ。他の医者がこれらの評価をする方法の違いも、結果にバラつきを生むことがある。

これらの問題を解決するために、新しいテクノロジー、例えばミックスドリアリティのヘッドセットが役立つかもしれない。一例として、マイクロソフトのHoloLens 2があるんだけど、サングラスみたいな形をしているんだ。それは、現実の世界と混ざり合った3次元のホログラムを表示できて、ユーザーがそれらのホログラムとインタラクトできるようになるんだ。HoloLens 2には、アイトラッキングやハンドトラッキング、音声評価用のマイクなども内蔵されているよ。バーチャルリアリティとは違って、ミックスドリアリティはあまり不快感を感じさせないから、臨床での使用に適しているんだ。

HoloLensの仕組み

HoloLens 2は、ユーザーが様々な動作をしながら行動に関する重要なデータを集めることを可能にするんだ。たとえば、誰かがミックスドリアリティのヘッドセットをかぶると、画面上に特定のタスクを案内するプロンプトが表示されるんだ。ヘッドセットは、動きや視線、声のトーンを追跡して、神経の健康を評価するためのデータを提供するよ。

この機能をテストするために、伝統的な神経学的検査技術を模したタスクの一連が作られたんだ。これらのタスクは、ユーザーが簡単に従えるように設計されていて、自分のペースで行えるよ。この技術を使う利点の一つは、医療スタッフの時間を節約できることだね;データ収集は、専門の訓練を受けたプロの直接の監視を必要としないから。さらに、これらのタスクは結果を繰り返し測定する方法を提供するから、時間の経過に伴う神経変化の理解を深める助けになるんだ。

神経学におけるミックスドリアリティの利点

HoloLens 2のようなミックスドリアリティの道具を使うことで、質の高い神経学的評価へのアクセスが広がるんだ。特に遠隔地や医療サービスが不足している地域の多くの人は、運動障害に特化した専門家に簡単にアクセスできないんだ。広く利用可能なミックスドリアリティのヘッドセットは、自宅や一般的な医療施設で使用できて、ユーザーはテレヘルスサービスを通じて結果を資格のある医師と共有できるんだ。これによって、患者は遠くまで移動しなくてもタイムリーなアドバイスを受けられるようになるよ。

さらに、このテクノロジーは、標準的なテストには含まれていない新しいタイプのデータを医者がキャッチできるようにするんだ。独自の方法で動きを測定することで、研究者は運動の問題を評価・診断するためのより効果的な方法を見つけられるかもしれない。

タスクの設計と指示

タスクは、HoloLensが指示を表示し、動きを追跡するために特別なソフトウェアを使用して作成されたんだ。6つのタスクが開発されていて、それぞれが一般的な神経学的検査手順を模倣するように設計されているよ:

  1. 震えの評価: ユーザーは手を前に出して10秒間震えがないか確認する。
  2. タッピングタスク: ユーザーは親指と人差し指をできるだけ早く10秒間叩く。
  3. 回内回外タスク: ユーザーは手を激しく前後に回転させる。
  4. センター・アウトタスク: ユーザーはホログラフィックな球体が外に移動して中心に戻るのを追跡する。
  5. ランダム追跡タスク: ユーザーは指先でランダムに移動するホログラフィックな球体を追う。
  6. 音声評価: ユーザーは画面に表示されたフレーズを声に出して読む。

各タスクで、ユーザーはまずヘッドセットに表示された指示を読むんだ。一部のタスクでは、手のホログラムが表示されて、ユーザーが何をすべきか理解する手助けをするよ。指示を読んだ後、ユーザーはスタートアイコンをタッチするか「スタート」と言ってタスクを始めるんだ。

手の動きを含むタスクでは、各手の26か所のデータが収集され、視線の分析のために目の動きも記録されるよ。音声評価では、後の分析のために音声が録音されるんだ。

震えの評価タスク

震えは、不随意に震える動きで、多くの運動障害に共通しているよ。これを評価するために、ユーザーは手を前に出して10秒間保持するように指示されるんだ。ヘッドセットは、手の位置や動きを追跡して、どれだけ静かに保てるかを評価するよ。

この期間中に手の動きの速度と加速度を測定して、震えがどれくらい存在するかを反映するスコアを提供するんだ。このデータは、震えの特性を詳しく描く手助けになるよ。

さらに、動きの頻度を分析することで、震えの振幅や頻度を特定できるんだ。特定のデバイスを使うことで、研究者は震えが異なる頻度でどう起こるかを見ることができ、問題に対する包括的な理解を提供するよ。

タッピングタスク

指のタッピングも、運動の問題を検出するために評価される動作なんだ。ユーザーには、親指と人差し指をできるだけ早く10秒間叩くように頼まれるんだ。ホログラフィックなビジュアルがこの動作のガイダンスを提供するよ。

タスク中に集められたデータは、タッピング中にどれくらいの速度と力が使われているかを判断するのに役立つんだ。この情報を分析することで、さまざまな神経系の状態に関する特定の運動の変化が明らかになるかもしれない。

回内回外タスク

このタスクでは、手を前後に回転させるのが求められ、神経学的検査でよく見られる動作を模擬しているよ。ユーザーはタッピングタスクと似た指示に従い、視覚的な援助が彼らの動きのサポートをするんだ。

手の動きの角度やタイミングのデータが集められ、ユーザーがどれくらい効果的に回転を実行できるかを示すよ。この情報は、協調性に関する潜在的な問題の洞察を提供するかもしれない。

センター・アウトタスク

このタスクでは、ユーザーが指で中心から外側の位置に移動して元に戻るホログラフィックな球体を追うんだ。追跡能力や動く対象に対する反応の速さを評価するよ。

タスクは、ユーザーがターゲットにどれくらい早く正確に到達できるかを測定するから、協調性や反応時間に関する問題を明らかにするのに役立つかもしれない。

ランダム追跡タスク

このタスクは、ユーザーがランダムなパターンで動く球体を追う能力をテストするんだ。テクノロジーは、ユーザーがターゲットを追おうとする際の手や目の動きを測定するよ。

この分析は、ユーザーのスムーズで協調的な動作の能力を評価するのに役立ち、動きを追跡する際の小脳に関連する問題についての洞察を提供するかもしれない。

音声評価タスク

最後に、音声評価タスクは、特定のフレーズを読むときのユーザーの発話の質を評価するんだ。声の変化は、さまざまな神経的な問題を示すかもしれない。

ヘッドセットは音声を録音して後で分析できるようにしているから、医療提供者は話す時間、トーン、大きさなどの音声の特徴を定量化できるんだ。これらの指標を追跡することで、医者は時間の経過に伴う変化をモニタリングできるようになるよ。

結論

神経学的評価におけるミックスドリアリティ技術の導入は、運動障害を理解する新しいアプローチを提供してくれるかもしれない。HoloLens 2のようなミックスドリアリティのヘッドセットは、医療専門家からの直接の支援を必要とせずに、正確で客観的なデータを提供できるんだ。こういった技術がより手に入りやすくなれば、医療サービスが不足している人々に神経学的ケアの提供が広がるかもしれないよ。

データをより効率的に収集・分析する方法を提供することで、ミックスドリアリティのタスクは、診断や治療を強化できる運動障害に関する新しい情報を明らかにするかもしれない。この進展は、神経学の分野で患者ケアと結果を向上させるための一歩を表しているんだ。

オリジナルソース

タイトル: Using a mixed-reality headset to elicit and track clinically relevant movement in the clinic.

概要: Background21st century neurology will require scalable and quantitative tools that can improve neurologic evaluations over telehealth and expand access to care. Commercially available mixed-reality headsets allow for simultaneous presentation of stimuli via holograms projected into the real world and objective and quantitative measurement of hand movement, eye movement, and phonation. MethodsWe created 6 tasks designed to mimic standard neurologic assessments and administered them to a single participant via the Microsoft HoloLens 2 mixed-reality headset. The tasks assessed postural hand tremor, finger tapping, pronation and supination of hands, hand and eye tracking of a center-out task, hand and eye tracking of a random motion task, and vocal assessment. FindingsWe show the utility of the HoloLens for commonly used neurological exams. First, we demonstrate that headset-derived holograms can project hand movements and objects in 3D space, providing a method to accurately and reproducibly present test stimuli to reduce test-test variability. Second, we found that participant hand movements closely matched holographic stimuli using a variety of metrics calculated on recorded movement data. Third, we showed that the HoloLens can record and playback exam tasks for visual inspection, sharing with other medical providers, and future analysis. Fourth, we showed that vocal recordings and analysis could be used to profile vocal characteristics over time. Together, this demonstrates the versatility of mixed reality headsets and possible applications for neurological assessment. InterpretationAdministering components of the neurologic exam via a self-contained and commercially available mixed-reality headset has numerous benefits including detailed kinematic quantification, reproducible stimuli presentation from test to test, and can be self-administered expanding access to neurological care and saving hospital time and money. FundingThis work was supported by grants from the National Institutes of Health (NIH) (F30AG063468) (E.L.), (F31NS113395) (D.J.C), and the Pilot Grant Award from the University of Colorado Movement Disorders Center (D.J.C).

著者: Dylan James Calame, E. Lester, P. Chiu, L. Seeberger

最終更新: 2024-07-08 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.07.07.24310049

ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.07.07.24310049.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた medrxiv に感謝します。

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