МОНІТОРИНГ СТАНУ ЗДОРОВ’Я ЗА ФУНКЦІОНАЛЬНИМИ ПОКАЗНИКАМИ ЗА ДОПОМОГОЮ СЕНСОРІВ У РЕАБІЛІТАЦІЙНІЙ МЕДИЦИНІ: СИСТЕМАТИЧНИЙ ОГЛЯД

Автор(и)

  • V. P. Martsenyuk Університет Бєльсько-Бялій, Республіка Польща
  • I. V. Kachur Інститут проблем штучного інтелекту МОН і НАН України
  • A. S. Sverstyuk ДВНЗ “Тернопільський державний медичний університет імені І. Я. Горбачевського”
  • V. I. Bondarchuk ДВНЗ “Тернопільський державний медичний університет імені І. Я. Горбачевського”
  • Yu. V. Zavidnyuk ДВНЗ “Тернопільський державний медичний університет імені І. Я. Горбачевського”
  • V. B. Koval ДВНЗ “Тернопільський державний медичний університет імені І. Я. Горбачевського”
  • O. M. Mochulska ДВНЗ “Тернопільський державний медичний університет імені І. Я. Горбачевського”

DOI:

https://doi.org/10.11603/2415-8798.2019.2.9971

Ключові слова:

фізична реабілітація, медична реабілітація, сенсори, сенсорні датчики

Анотація

На сьогодні значно зростає потреба людей у швидких та ефективних реабілітаційних процесах. Людям з обмеженими функціональними можливостями необхідні сенсорні пристрої, які застосовують для реабілітації з метою покращення здоров’я людини та її повернення до належного рівня життя. Сенсорні пристрої використовують для системи моніторингу здоров’я людей, які поділяють на портативні та переносні. Адже реабілітаційного лікування потребують пацієнти різної вікової категорії із серцево-легеневою патологією, неврологічними розладами, ортопедичними порушеннями тощо. У статті висвітлено електромеханічні, електричні, оптичні та теплові сенсори, перетворювачі акустичних сигналів або сенсори, чутливі до маси, сенсорні датчики та їх застосування на різних етапах реабілітації.

Мета дослідження – проаналізувати сучасну вітчизняну та зарубіжну літератури щодо видів сенсорів у реабілітаційній медицині.

Матеріали і методи. У дослідженні застосовано бібліосистематичний та аналітичний методи в наступних електронних базах даних: Science Direct, PubMed, Scopus і Google Scholar. Під час пошуку статті проаналізовано анотації. Критеріями включення були такі: 1 – фізична та медична реабілітація і/або допоміжна система, яка підтримується сенсорами і комп’ютером, 2 – системи, розроблені для організму людини, і 3 – документи, написані англійською мовою. Якщо очікуваний критерій було знайдено, повний текст переглядали.

Результати досліджень та їх обговорення. Під час виконання дослідження провели систематичний огляд та аналіз останніх публікацій, в основному зарубіжної наукової медичної, біологічної та технічної літератури щодо видів, принципів роботи, розробки та можливостей застосування сенсорів у реабілітаційній медицині. Сенсорні технології продовжують всебічно розвиватися і пропонують зручні можливості у використанні для поліпшення функціонального стану здоров’я. Широкий спектр досліджень, включених і відображених у цьому огляді, включав різні типи сенсорів. На сьогодні пристрої, що використовують для моніторингу фізичної активності, розділяють на сенсори, які вимірюють такі біологічні показники, як тиск, частоту серцевих скорочень, частоту дихання – пульсометр, тонометр, спірометр, та датчики руху – педометри, акселерометри, трекери активності. Деякими з найчастіших у використанні сенсорів у реабілітації є електроміографія, гальванічна реакція шкіри, електрокардіографія, електроенцефалографія та сенсорні датчики і системи, які контролюють рухову і фізіологічну активність людини. У статті для прикладів розглянуто: 1 – типовий алгоритм роботи пристроїв для моніторингу функціонального стану здоров’я людини, 2 – діагностичний прилад ALLADIN з сенсорами, який включає дев’ять компонентів. В електронних базах даних: Science Direct, PubMed, Scopus і Google Scholar не знайдено жодної роботи, раніше опублікованої, де б автори узагальнювали поєднання сенсорів із апаратними засобами, робототехнічними, комп’ютерними, системами для реабілітації пацієнтів різних вікових категорій.

Висновки. При аналізі сучасної вітчизняної та зарубіжної літератур щодо видів сенсорів у реабілітаційній медицині вивчено й описано розвиток і застосування сенсорних приладів у фізичній та медичній реабілітації. В усіх публікаціях вказується, що сенсорні датчики прикріплюються до пристроїв, які дають змогу вимірювати функціональні показники стану здоров’я людини. Тому сенсорні технології у реабілітаційній медицині продовжують всебічно розвиватися і часто застововуються для діагностики, оцінки стану здоров’я людини та її реабілітації.

Біографії авторів

V. P. Martsenyuk, Університет Бєльсько-Бялій, Республіка Польща

доктор техн. наук, проф., Університет Бельсько-Бяли, Республіка Польща

I. V. Kachur, Інститут проблем штучного інтелекту МОН і НАН України

канд. біол. наук, доцент, заступник директора Інституту проблем штучного інтелекту МОН і НАН України, ikachur3903@gmail.com, моб. т.  +380505653903

A. S. Sverstyuk, ДВНЗ “Тернопільський державний медичний університет імені І. Я. Горбачевського”

канд. техн. наук, доц. кафедри медичної інформатики ДВНЗ “Тернопільський державний медичний університет імені І. Я. Горбачевського МОЗ України”, sverstyuk@tdmu.edu.ua, моб. тел. +380677695968

V. I. Bondarchuk, ДВНЗ “Тернопільський державний медичний університет імені І. Я. Горбачевського”

канд. біол. наук, асистент кафедри фізичної реабілітації, здоров’я людини та фізичного виховання ДВНЗ “Тернопільський державний медичний університет імені І. Я. Горбачевського МОЗ України”, bondarchykvi@tdmu.edu.ua, моб. тел. +380988692343

Yu. V. Zavidnyuk, ДВНЗ “Тернопільський державний медичний університет імені І. Я. Горбачевського”

асистент кафедри медичної реабілітації ДВНЗ “Тернопільський державний медичний університет імені І. Я. Горбачевського МОЗ України”,

zavidniuk@tdmu.edu.ua, моб. тел. +380684754115

V. B. Koval, ДВНЗ “Тернопільський державний медичний університет імені І. Я. Горбачевського”

канд. мед. наук, доцен кафедри фізичної реабілітації, здоров’я людини та фізичного виховання ДВНЗ “Тернопільський державний медичний університет імені І. Я. Горбачевського МОЗ України”, Koval@tdmu.edu.ua

O. M. Mochulska, ДВНЗ “Тернопільський державний медичний університет імені І. Я. Горбачевського”

канд. мед. наук, асистент кафедри дитячих хвороб з дитячою хірургією ДВНЗ “Тернопільський державний медичний університет імені І. Я. Горбачевського МОЗ України”, mochulska_om@tdmu.edu.ua, моб. тел. +380677941595

Посилання

Mohammaddan, S., & Komeda, T. (2010). Wire-driven mechanism for finger rehabilitation devices. Proceedings of the IEEE int. conf. on mechatronics and automation in China, 1015-1018. DOI: https://doi.org/10.1109/ICMA.2010.5588077

Young, H.L., & Mutharasan, R. (2005). What Is a Biosensor? Sensor technology handbook. Science Direct, 6, 161-180.

Al-Jumaily, A., & Olivares, RA. (2009). Electromyogram (EMG) driven system based virtual reality for prosthetic and rehabilitation devices. 11 th Int Conf on Information integration and web-based applications and services. Malaysia. ACM, 582-586. DOI: https://doi.org/10.1145/1806338.1806448

Goto, S., Nakamura, M., & Sugi, T. (2008). Development of meal assistance orthosis for disabled persons using EOG signal and dish image. International Journal of Advanced Mechatronic Systems, 1 (2), 107-115. DOI: https://doi.org/10.1504/IJAMECHS.2008.022009

Gupta, R., Bera, JN., & Mitra, M. (2010). Development of an embedded system and MATLAB-based GUI for online acquisition and analysis of ECG signal. Measurement, 43, 1119-1126. DOI: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2010.05.003

Silvia, P., Stefano, M., Stefania, B., Sara, C., Ilaria, P., & Barbara, L. (2010). Early assessment of neuro-rehabilitation technology: a case study. J. Biomed. Eng. Technol. IndraSci, 4 (3), 232-244.

Prange, G.B., Jannink, M.J.A., Groothuis-Oudshoorn, C.G.M., Hermens, H.J. & Ijzerman, M.J. (2006). Systematic review of the effect of robot-aided therapy on recovery of the hemiparetic arm after stroke. Journal of rehabilitation research and development, 43 (2), 171-184. DOI: https://doi.org/10.1682/JRRD.2005.04.0076

Karatas, M., Cetin, N., Bayramoglu, M. & Dilek, A. (2004). Trunk muscle strength in relation to balance and functional disability in unihemispheric stroke patients. American journal of physical medicine and rehabilitation, 83 (2), 81-87. DOI: https://doi.org/10.1097/01.PHM.0000107486.99756.C7

Pantelopoulos, A., & Bourbakis, N. (2008). A survey on wearable biosensor systems for health monitoring. Proceedings of the 30th Annual IEEE int. conf. on engineering in medicine and biology society in BC, USA, 4887-4890. DOI: https://doi.org/10.1109/IEMBS.2008.4650309

Katherine, M.T., Holly, A.Y., David, J., & Feil-Seifer Maja, J.M. (2008). Survey of domain-specific performance measures in assistive robotic technology. Proceedings of the 8th workshop on performance metrics for intelligent systems in USA, 116-123.

Janis, J.D., & Jonathan, R.W. (2008). Brain-computer interfaces in neurological rehabilitation. J. Lancet. Neurol, 11 (17), 1032-1043.

Steinisch, M., & Guarnieri, BM. (2009). Virtual reality and robotics for neuro-motor rehabilitation of ischemic stroke patients. World congress on medical physics and biomedical engineering, 61-63. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-03889-1_17

Martsenyuk, V.P. (2018). Study of classification of immunosensors from viewpoint of medical tasks. Medical informatics and engineering, 1 (41), 13-19. doi: https://dx.doi.org/10.11603/mie.1996-1960.2018.1.8887. DOI: https://doi.org/10.11603/mie.1996-1960.2018.1.8887

Särelä, A., Salminen, J., Koskinen, E., Kirkeby, O., Korhonen, I., & Walters D. (2009). A home-based care model for outpatient cardiac rehabilitation based on mobile technologies. 3rd Int Conf on Pervasive Computing Technologies for Healthcare, 1-18.

Nagaoka, T., Sakatani, K., Awano T., Yokose, N., Hoshino, T., Murata, Y., … & Eda, H. (2010). Development of a new rehabilitation system based on a brain-computer interface using near-infrared spectroscopy. Adv. Exp. Med. Biol, 662, 497-503. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4419-1241-1_72

Majdalawieh, O., Gu, J., Bai, T., & Cheng, G. (2003). Biomedical signal processing and rehabilitation engineering: a review. Proceedings of IEEE Pacific Rim conference on communications, computers and signal processing in Canada, 2, 1004-1007. DOI: https://doi.org/10.1109/PACRIM.2003.1235954

Kozyavkina, O.V., Kozyavkina, N.V., Hordiyevych, М.S., Voloshyn, Т.B.,. Lysovych, V.I, Babelyuk, V.Y., … Popovych, I.L. (2018). Forecasting caused by Kozyavkin© metod changes in hand function parameters in children with spastic form of cerebral palsy at their baseline levels as well as EEG, HRV AND GDV. Zdobutky klinichnoi i eksperymentalnoi medytsyny - Achievements of clinical and experimental medicine, 4, 17-35.

Enzo Pasquale, S., Gemignani, A., Paradiso, R., & Taccini, N. (2005). Performance evaluation of sensing fabrics for monitoring physiological and biomechanical variables. IEEE T Inf Technol B., 9 (3), 345-352.

Ahamed, NU., Sundaraj, K., & Poo, TS. (2013). Design and development of an automated, portable and handheld tablet personal computer-based data acquisition system for monitoring electromyography signals during rehabilitation. Proc Inst Mech Eng Part H-J Eng Med., 262-274. DOI: https://doi.org/10.1177/0954411912471493

Burns, A., Greene, B.R., McGrath, M.J. & O'Shea (2010). SHIMMERTM: A Wireless Sensor Platform for Noninvasive Biomedical Research. IEEE Sens J., 10 (9), 1527-1534. DOI: https://doi.org/10.1109/JSEN.2010.2045498

Schabowsky, C.N., & Godfrey, S.B. (2010). Development and pilot testing of HEXORR: hand Exoskeleton rehabilitation robot. J Neuroeng Rehabil., 7, 36. DOI: https://doi.org/10.1186/1743-0003-7-36

Sasidhar, S., Panda, S.K., & Xu, J. (2010). A real time control algorithm for a myoelectric glove for the rehabilitation of wrist and elbow of stroke patients. 8th IEEE Int Conf on control and automation, 745-749. DOI: https://doi.org/10.1109/ICCA.2010.5524324

Virtual reality training may be as effective as regular therapy after stroke (2017). Online issue of Neurology®, the medical journal of the American Academy of Neurology. Retrieved from: https://www.sciencedaily.com/releases/2017/11/171115175655.htm.

Warren, J.M., Ekelund, U., Besson, H., Mezzani, A., Geladas, N., & Vanhees L. (2010). Assessment of physical activity – a review of methodologies with reference to epidemiological research: a report of the exercise physiology section of the European Association of Cardiovascular Prevention and Rehabilitation. European Journal of Cardiovascular Prevention and Rehabilitation, 17 (2), 127-139. DOI: https://doi.org/10.1097/HJR.0b013e32832ed875

Popovych, D.V., Sopel, O.O., Bondarchuk, V.I., & Diachenko, M.M. (2019). Analiz fizychnoi aktyvnosti studentok pershoho roku navchannia v Ternopilskomu derzhavnomu medychnomu universyteti imeni I.Ya.Horbachevskoho [Analysis of physical activity of students in the first year of study at Ternopil State Medical University named after I.Ya.Gorbachevsky]. Zdobutky klinichnoi i eksperymentalnoi medytsyny – Achievements of clinical and experimental medicine, 4, 123-127 [in Ukrainian].

Tsvyakh, A., & Hospodarskyy, A. (2017). Telerehabilitation of patients with injuries of the lower extremities. Telemed J E Health, 23, 1011-1015. doi: 10.1089/tmj.2016.0267. DOI: https://doi.org/10.1089/tmj.2016.0267

Colcombe, S., & Kramer, A.F. (2003). Fitness effects on the cognitive function of older adults: a meta-analytic study. Psychological Science March, 14 (2), 125-130. DOI: https://doi.org/10.1111/1467-9280.t01-1-01430

Loginov, S.I. (2007) Vozmozhnosti otcenki fizicheskoi aktivnosti cheloveka s pomoshchiu datchikov dvizheniia- akselerometrov [Possibilities of estimation of physical activity of a person with the help of motion sensors-accelerometers]. Vestnik novykh meditcinskikh tekhnologii – Herald of new medical technologies, 14 (1), 149-150 [in Russian].

Judith E Deutsch, Megan Borbely, Jenny Filler, Karen Huhn, & Phyllis Guarrera-Bowlby (2008). Use of a low-cost, commercially available gaming console (Wii) for rehabilitation of an adolescent with cerebral palsy. Physical Therapy, 88, 1196-1207. DOI: https://doi.org/10.2522/ptj.20080062

Prati, Andrea, Shan Caifeng, Wang, & Kevin I-Kaic (2019). Sensors, vision and networks: From video surveillance to activity recognition and health monitoring. Journal of ambient intelligence and smart environments, 11, 5-22.

Tran, B. & Saratoga, CA (US) (2015). Health monitoring system. Patent application publication US 2015/0125832 A1, G09B 19/0092 (2013.01); G09B5/00 (2013.01).

Kachur, I.V. (2016). Razrabotka intellektualnoi sistemy s bioadaptivnym upravleniem dlya psikhofiziologicheskoi reabilitatcii [Development of an intellectual system with bioadaptive control for psychophysiological rehabilitation.]. Materialy Mezhdunarodnoi nauchno-tekhnicheskoi konferentcii «Iskusstvennyi intellekt. Intellektualnye transportnye sistemy» – Materials of the International scientific and technical conference "Artificial Intelligence. Intelligent Transport Systems "(Be-Safe 2016), Belarus, 23-26 [in Russian].

Mazzoleni, S., Van Vaerenbergh, J., Toth, A., Munih, M., Guglielmelli, E. & Dario, P. (2005). ALLADIN: a novel mechatronic platform for assessing post-stroke functional recovery. Proceedings of the international conference on rehabilitation robotics. Chicago, IL, USA, 156-159. DOI: https://doi.org/10.1109/ICORR.2005.1501074

Ino, S., Sato, M., Hosono, M., & Izumi, T. (2009). Development of a soft metal hydride actuator using a laminate bellows for rehabilitation systems. Sens actuator B-Chem., 136 (1), 86-91. DOI: https://doi.org/10.1016/j.snb.2008.10.054

##submission.downloads##

Опубліковано

2019-04-16

Як цитувати

Martsenyuk, V. P., Kachur, I. V., Sverstyuk, A. S., Bondarchuk, V. I., Zavidnyuk, Y. V., Koval, V. B., & Mochulska, O. M. (2019). МОНІТОРИНГ СТАНУ ЗДОРОВ’Я ЗА ФУНКЦІОНАЛЬНИМИ ПОКАЗНИКАМИ ЗА ДОПОМОГОЮ СЕНСОРІВ У РЕАБІЛІТАЦІЙНІЙ МЕДИЦИНІ: СИСТЕМАТИЧНИЙ ОГЛЯД. Вісник наукових досліджень, (2), 5–12. https://doi.org/10.11603/2415-8798.2019.2.9971

Номер

Розділ

ОГЛЯДИ ТА ВЛАСНІ ДОСЛІДЖЕННЯ