МОНІТОРИНГ СТАНУ ЗДОРОВ’Я ЗА ФУНКЦІОНАЛЬНИМИ ПОКАЗНИКАМИ ЗА ДОПОМОГОЮ СЕНСОРІВ У РЕАБІЛІТАЦІЙНІЙ МЕДИЦИНІ: СИСТЕМАТИЧНИЙ ОГЛЯД
DOI:
https://doi.org/10.11603/2415-8798.2019.2.9971Ключові слова:
фізична реабілітація, медична реабілітація, сенсори, сенсорні датчикиАнотація
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Schabowsky, C.N., & Godfrey, S.B. (2010). Development and pilot testing of HEXORR: hand Exoskeleton rehabilitation robot. J Neuroeng Rehabil., 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
