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척추측만증 환자의 수술 효과 평가 수단으로서 웨어러블 스마트 깔창을 이용한 보행분석의 유용성
The Usefulness of a Wearable Smart Insole for Gait and Balance Analyses After Surgery for Adult Degenerative Scoliosis: Immediate and Delayed Effects 원문보기

융합정보논문지 = Journal of Convergence for Information Technology, v.10 no.2, 2020년, pp.184 - 192  

서민석 (부산대학교 의학전문대학원) ,  신명준 (부산대학교 의학과 재활의학과학교실) ,  권애란 (대구한의대학교 한방산업학과) ,  박태성 (부산대학교병원 의생명연구원) ,  남경협 (부산대학교 의학과 신경외과학교실)

초록
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본 연구는 척추측만증 수술에 대한 객관적이고 정량적인 효과 평가 수단으로서 스마트 깔창을 이용한 보행분석 방법(시계열 분석 포함)을 제시한다. 실험 참가자는 척추측만증 환자이며 스마트 깔창을 착용하고 3분 보행검사를 4번(수술전, 수술 후 8일, 16일, 204일), 6분 보행검사를 1번(수술 후 204일) 받았다. 깔창에는 8개의 압력센서, 가속도 및 각속도 센서가 있고, 각각의 측정값을 저장하여 환자의 수술 전후 보행특성(운동역학 및 시공간 변수)을 비교하였다. 분석결과 수술 후 환자의 모든 보행변수가 개선된 것을 알 수 있었고, 6개월 후 추적검사에서 환자의 보행이 더욱 안정된 것을 확인할 수 있었다. 하지만 환자가 오래 걸으면 한쪽 다리의 swing 시간이 다른 쪽에 비해 미세하게 짧은 현상이 다시 나타났는데, 이는 검사를 수행하는 의사의 육안으로는 발견할 수 없는 preclinical한 문제였다. 우리는 이러한 분석 방법을 통해 환자의 개선 정도를 정량적이고 객관적으로 평가할 수 있었고, preclinical한 문제도 찾을 수 있었다. 향후 이러한 분석 방법은 특정 질병의 보행 패턴을 정의하고 감별하여 적절한 치료방법을 결정하는 연구로 이어질 것이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study presents a gait analysis method (including time series analysis) using a smart insole as an objective and quantitative evaluating method after lumbar scoliosis surgery. The participant is a degenerative lumbar scoliosis patient. She took 3-min-gait-test four times(before and 8, 16, and 20...

주제어

표/그림 (7)

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 따라서 Muro-de-la-Herran 등은 potable한 신체에 착용하는 센선 방식이 정밀성, 적합성, 유용성, 이동성을 제공할 수 있어 가장 유망하다고 결론 내렸다[6]. 본 연구에서는 3L Labs(한국)가 설계하고 개발한 연구용 깔창 센서 모듈인 FootLogger를 사용하여 퇴행성 요추 측만증 (DLS) 환자의 수술 전후 보행분석을 수행한 과정을 자세히 서술한다. 측정값을 가공하여 보행의 시공간 변수를 계산하였고, 운동 역학적 관점을 포함하여 환자의 보행을 분석하였다.
  • 따라서 데이터를 순차적으로 수집하고 분석할 수 있고, 질병의 진행을 보다 객관적으로 관찰하고 치료 효과를 평가하는데 도움이 된다. 본 연구에서는 수술 후 환자의 보행 파라미터와 좌우 대칭이 얼마나 개선되었는지를 수치로 제시하였다.

가설 설정

  • * H1: The average orthogonal difference after the operation was different from that before.
  • 2) The x-axis of accelerometer indicates the posterior–anterior direction when standing.
  • 3) The z score of acceleration is used to eliminate the influence of the acceleration value.
  • 4) A smaller average acceleration difference distance indicates greater similarity.
  • a) After the surgery, swing counts decreased and stride length increased.
  • 환자는 척추협착증과 함께 퇴행성 요추측만증에 의한 관상면 불균형으로 인해 보행 장애가 발생한 것으로 판단되었다. 스마트 깔창을 이용한 보행검사가 보행 장애와 상체의 불균형을 객관적으로 파악하는데 유용하다는 가정 하에 환자의 동의를 받고 검사를 진행하였다. 영상검사, 이학적 검사에 더해 보행 검사결과를 분석하여 퇴행성 측만증의 교정이 필요하다고 판단되었으며, 요추 3번부터 천추 1번에 이르는 후궁절제술 및 유합술을 시행하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
DLS가 일으키는 병리는 어떠한 것이 있는가? DLS는 새롭게 생기거나 기존 척추 측만증이 노화에 의해 진행해 Cobb’s angle이 10°를 초과하는 것으로 정의된다. DLS는 척추의 퇴행성 변화에 의해 나타나는 복잡한 병리 현상이며, 척추 협착증, 추간판 퇴행, 척추 전만증, 척추 회전, 오정렬, 관절면 퇴행 및 분절 불안 정성을 포함하는 여러 퇴행성 병리가 알려져 있다.
단순한 노이즈 필터링 알고리즘을 사용할 때 문제점은 어떻게 나타나는가? 특히 노이즈 필터링 과정에서 문제가 발생할 수 있다. 단순한 노이즈 필터링 알고리즘을 사용하면 질병과 관련된 일부 비정 상적인 보행 패턴이 노이즈로 간주되어 필터링 될 수있다. 따라서 임상적으로 활용하기 위해서는 하드웨어의 정밀도를 높이기거나 특수한 필터링 알고리즘을 개발해야 하는데 이로 인해 검사 비용이 상승 할 수 있다.
척추측만증 수술을 받은 사람들 대상으로 스마트 깔창을 이용한 보행분석을 한 결과 어떻게 나타났는가? 깔창에는 8개의 압력센서, 가속도 및 각속도 센서가 있고, 각각의 측정값을 저장하여 환자의 수술 전후 보행특성(운동역학 및 시공간 변수)을 비교하였다. 분석결과 수술 후 환자의 모든 보행변수가 개선된 것을 알 수 있었고, 6개월 후 추적검사에서 환자의 보행이 더욱 안정된 것을 확인할 수 있었다. 하지만 환자가 오래 걸으면 한쪽 다리의 swing 시간이 다른 쪽에 비해 미세하게 짧은 현상이 다시 나타났는데, 이는 검사를 수행하는 의사의 육안으로는 발견할 수 없는 preclinical한 문제였다.
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참고문헌 (10)

  1. F. P. Hamers, G. C. Koopmans & E. A. Joosten. (2006). CatWalk-assisted gait analysis in the assessment of spinal cord injury. Journal of neurotrauma, 23(3), 537-548. 

  2. R. W. Kressig & O. Beauchet. (2006). Guidelines for clinical applications of spatio-temporal gait analysis in older adults. Aging clinical and experimental research, 18, 174-176. 

  3. K. Tong & M. H. Granat. (1999). A practical gait analysis system using gyroscopes. Medical engineering & physics, 21(2), 87-94. 

  4. S. J. Bamberg, A. Y. Benbasat, D. M. Scarborough, D. E. Krebs & J. A. Paradiso (2008). Gait analysis using a shoe-integrated wireless sensor system. IEEE transactions on information technology in biomedicine : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 12(4), 413-423. 

  5. D. E. Krebs, J. E. Edelstein & S. Fishman. (1985). Reliability of observational kinematic gait analysis. Physical therapy, 65(7), 1027-1033. 

  6. A. Muro-de-la-Herran, B. Garcia-Zapirain & A. Mendez-Zorrilla. (2014). Gait analysis methods: an overview of wearable and non-wearable systems, highlighting clinical applications. Sensors(Basel, Switzerland), 14(2), 3362-3394. 

  7. P. H. Truong, J. Lee, A. R. Kwon & G. M. Jeong. (2016). Stride Counting in Human Walking and Walking Distance Estimation Using Insole Sensors. Sensors (Basel, Switzerland), 16(6). 

  8. F. Iglesias Vazquez & W. Kastner. (2013). Analysis of Similarity Measures in Times Series Clustering for the Discovery of Building Energy Patterns. Energies, 6(2), 579-597. 

  9. Y. Ooi, F. Mita & Y. Satoh. (1990). Myeloscopic study on lumbar spinal canal stenosis with special reference to intermittent claudication. Spine, 15(6), 544-549. 

  10. C. Frigo, M. Rabuffetti, D. C. Kerrigan, L. C. Deming & A. Pedotti. (1998). Functionally oriented and clinically feasible quantitative gait analysis method. Medical & biological engineering & computing, 36(2), 179-185. 

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