一种定量,数字方法来分析人形图纸作为评估身体表征扭曲的工具中风患者中风患者
Isabella Martinelli1,2, Stephanie Konik1, Eleonora Guanziroli2
1MySpace Lab, Department of Clinical NeurosciencesUniversity Hospital Lausanne (CHUV) 1011 Lausanne Switzerland.
IEEE open journal of engineering in medicine and biology
|January 10, 2024
概括
一个新的应用程序,QDraw,定量分析人形图画,以评估中风患者的身体表现扭曲. 这种数字方法可靠地检测上肢感知问题,有助于临床评估.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 康复医学 康复医学 康复医学
- 数字健康数字健康
背景情况:
- 人形图是评估中风幸存者的身体表现 (BR) 变化的常见临床工具.
- 分析这些图纸的现有方法主要是定性和主观的.
- 定量分析可以提供对BR变化的更客观和可靠的见解.
研究的目的:
- 引入和验证QDraw应用程序,用于对人形图纸进行定量分析.
- 为了确定QDraw是否可以在慢性中风患者中识别特定的BR扭曲.
- 与传统评分方法相比,评估QDraw的可靠性和有效性.
主要方法:
- 开发和应用QDraw应用程序用于数字分析的人形图纸.
- 将QDraw的定量评分与手动评分和评审者之间的可靠性评估进行比较.
- 分析从慢性中风患者和健康对照组抽取数据,以确定群体差异.
主要成果:
- 该QDraw应用程序表现出高可靠性,与手动评分有很强的相关性,并显示出优秀的评审者之间的协议.
- 慢性中风患者在上肢感知方面表现出显著的扭曲,这与腿长不对称相比,手臂长度不对称性更大.
- 健康对照组没有显示出如此显著的四肢长度不对称,突出显示了中风组的特定缺陷.
结论:
- 使用QDraw应用程序对人形图纸进行定量数字分析是一种可靠和有效的方法.
- 在中风患者中,QDraw应用程序可以有效地检测微妙的身体表现扭曲,特别是在上肢感知方面.
- 这项技术为客观评估临床环境中神经系统缺陷提供了一个有前途的工具.
