Проєктування інформаціної системи діагностування рухової активності «MTest»
DOI:
https://doi.org/10.31498/2225-6733.52.2025.350993Ключові слова:
рухова активність, інформаційна допомога, діагностика, моделі, алгоритми, програмні системи, інформаційна система, інформаційна технологіяАнотація
Причинами порушення / втрати рухової активності можуть бути як центральні, так і периферичні ураження, зокрема поранення, травми та парези різного ґенезу. Повноцінну реабілітацію рухової активності пов’язано з адекватною стану пацієнта мобілізацією резервів організму на її відновлення. Вирішення задачі відновлення рухової активності пов’язано із застосуванням її діагностики на всіх етапах реабілітації. Мета статті – адаптація розробленої методики кількісного оцінювання рухової активності до периферичних уражень і проєктування її технічної реалізації як інформаційної системи діагностування рухової активності «MTest». В роботі описано розроблену методику кількісного оцінювання рухової активності, адаптовану до периферичних уражень, на основі якої створено цифрові засоби її діагностики. Розроблено структурно-функційну схему, програмний алгоритм діагностики рухової активності, UML-діаграми діяльності у програмній системі «MTest». Моделювання, попередня лабораторна та клінічна апробація цієї програмної системи підтвердили ефективність запропонованих рішень і доцільність їх застосування у клінічній практиці. Значення одержаних результатів полягає у створенні основи створення сучасних інформаційних технологій цифрової медицини, спрямованих на підвищення ефективності відновлення рухової активності людини, персоналізацію лікування й інтеграцію елементів штучного інтелекту у прийняття медичних рішень. Соціальне значення розроблених підходів полягає у підвищенні ефективності реабілітації у разі периферичних уражень, що має особливу актуальність в умовах воєнних і післявоєнних реалій
Посилання
Інформаційний супровід досліджень динаміки відновлення рухів після інсульту / Вовк М. І., Куцяк О. А., Лаута А. Д., Овчаренко М. А. Cybernetics and Computer Engineering. 2017. Т. 189(3). С. 61-78. DOI: https://doi.org/10.15407/kvt189.03.061.
Digital Technology in Movement Disorders: Updates, Applications, and Challenges / J. L. Adams et al. Current Neurology and Neuroscience Reports. 2021. Vol. 21. Article 16. DOI: https://doi.org/10.1007/s11910-021-01101-6.
Corona F. Quantitative assessment of upper limb motor impairments in people with neurological diseases: Ph.D. dissertation : Industrial Engineering. Cagliari, 2018. 129 p.
Motor function diagnosis apparatus and method, and program: pat. JP6433805B2 Japan. № JP2015023677A; app. 09.02.2015; publ. 05.12.2018.
Motor Function Assessment of Upper Limb in Stroke Patients / B. Pan et al. Journal of Healthcare Engineering. 2021. Vol. 2021(1). Article 6621950. https://doi.org/10.1155/2021/6621950.
Maceira-Elvira P., Popa T., Schmid A-C. Wearable technology in stroke rehabilitation: towards improved diagnosis and treatment of upper-limb motor impairment. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 2019. Vol. 16. Article 142. DOI: https://doi.org/10.1186/s12984-019-0612-y.
Jalloul N. Wearable sensors for the monitoring of movement disorders. Biomedical journal. 2018. Vol. 41. Pp. 249-253. DOI: https://doi.org/10.1016/j.bj.2018.06.003.
Movement monitoring system and apparatus for objective assessment of movement disorders: pat. 2011/0213278A1 U.S. № US13/037,305; app. 28.02.2011; publ 01.09.2011.
Reliability and validity of the Medical Research Council (MRC) scale and a modified scale for testing muscle strength in patients with radial palsy / T. Paternostro-Sluga et al. Journal of Rehabilitation Medicine. 2008. Vol. 40(8). Pp. 665-671. DOI: https://doi.org/10.2340/16501977-0235.
Reese N., Bandy W. Joint range of motion and muscle length testing. Elsevier Health Sciences, 2010. 509 p.
The Utility of Myotonometry in Musculoskeletal Rehabilitation and Human Performance Programming / J. M. McGowen et al. Journal of Athletic Training. 2023. Vol. 58(4). Pp. 305-318. DOI: https://doi.org/10.4085/616.21.
Assessment of arm function in stroke patients: Rivermead Motor Assessment arm section revised with Rasch analysis / Van de Winckel A., Feys H., Lincoln N., De Weerdt W. Clinical Rehabilitation. 2007. Vol. 2(5). Pp. 471-479. DOI: https://doi.org/10.1177/0269215507071783.
Collin C., Wade D. Assessing motor impairment after stroke: a pilot reliability study. Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry. 1990. Vol. 53(7). Pp. 576-579. DOI: https://doi.org/10.1136/jnnp.53.7.576.
Gladstone D. J., Danells C. J., Black S. E. The Fugl-Meyer assessment of motor recovery after stroke: a critical review of its measurement properties. Neurorehabil Neural Repair. 2002. Vol. 16(3). Pp. 232-240. DOI: https://doi.org/10.1177/154596802401105171.
Motor Recovery and Cortical Reorganization after Constraint-Induced Movement Therapy in Stroke Patients: A Preliminary Study / J. D. Schaechter et al. Neurorehabilitation and Neural Repair. 2002. Vol. 16(4). Pp. 326-338. DOI: https://doi.org/10.1177/154596830201600403.
Stroke Impairment Assessment Set (SIAS) / N. Chino et al. The Japanese Journal of Rehabilitation Medicine. 1994. Vol. 31(2). Pp. 119-125. DOI: https://doi.org/10.2490/jjrm1963.31.119.
Balance Scale is a Valid Measure for Plan Interventions and for Assessing Changes in Postural Balance in Patients with Stroke / K. Miyata et al. Journal of Rehabilitation Medicine. 2022. Vol. 54. DOI: https://doi.org/10.2340/jrm.v54.4443.
Homola A. Methods of examination in physical therapy, and occupational therapy of people after stroke (clinical case.) Ukrainian Scientific Medical Youth Journal. 2024. Іss. 1(144). Pp. 151-161. DOI: https://doi.org/10.32345/USMYJ.1(144).2024.151-161.
Jarm T., Kramar P., Županič A. Rating Stroke Patients Based on Movement Analysis. Proceedings of the 11th Mediterranean Conference on Medical and Biomedical Engineering and Computing, Ljubljana, Slovenia, 26-30 June 2007. Pp. 266-269. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-73044-6_66.
Olesh E. V., Yakovenko S., Gritsenko V. Automated Assessment of Upper Extremity Movement Impairment due to Stroke. Plos One. 2014. Vol. 9(8). Article e104487. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0104487.
A motor function test system: pat. WO2005/039412A1 Italia. № PCT/IT2003/000660; app. 24.10.2003; publ 06.05.2005.
Ahuja A. S. The impact of artificial intelligence in medicine on the future role of the physician. PeerJ. 2019. Vol. 7. Article e7702. DOI: http://doi.org/10.7717/peerj.7702.
Buch V. H., Ahmed I., Maruthappu M. Artificial intelligence in medicine: current trends and future possibilities. British Journal of General Practice. 2018. Vol. 68(668). Pp. 143-144. DOI: https://doi.org/10.3399/bjgp18X695213.
Extensor Muscles vs. Flexor Muscles. What's the Difference? URL: https://thisvsthat.io/extensor-muscles-vs-flexor-muscles (дата звернення: 01 серпня 2025).
Difference Between Flexor and Extensor Muscles. URL: https://testbook.com/key-differences/difference-between-flexor-and-extensor-muscles (дата звернення: 01 серпня 2025).
A muscle for bending a body part. URL: https://beregbud.com/myaz-dlya-zginannya-chastini-tila/#google_vignette (дата звернення: 01 серпня 2025).
Вінничук С. М. Судинні захворювання головного та спинного мозку. Київ : Наукова думка, 1999. 114 с.
Vovk М. І., Kutsyak O. A. Software module for personal diagnostics of motor functions after stroke. Cybernetics and Computer Engineering, 2019. Vol. 198(4). Pp. 62-77. DOI: https://doi.org/10.15407/kvt198.04.062.
Vovk М. І., Kutsyak О. А. Information technology for forming a personal movement rehabilitation plan after a stroke. Cybernetics and Computer Engineering. 2020. Vol. 201(3). Pp. 87-99. DOI: https://doi.org/10.15407/kvt201.03.087.
Ashworth Scale / Modified Ashworth Scale. Re-habMeasures Database. URL: https://www.sralab.org/rehabilitation-measures/ashworth-scale-modified-ashworth-scale (дата звернення: 01 серпня 2025).
Vovk М. І., Kutsyak О. А. AI-technology of motor functions diagnostics after a stroke. Cybernetics and Computer Engineering. 2021. Vol. 2(204). Pp. 84-100. DOI: https://doi.org/10.15407/kvt204.02.084.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Журнал "Вісник Приазовського державного технічного університету. Серія: Технічні науки" видається під ліцензією СС-BY (Ліцензія «Із зазначенням авторства»).
Дана ліцензія дозволяє поширювати, редагувати, поправляти і брати твір за основу для похідних навіть на комерційній основі із зазначенням авторства. Це найзручніша з усіх пропонованих ліцензій. Рекомендується для максимального поширення і використання неліцензійних матеріалів.
Автори, які публікуються в цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, яка дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи в цьому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди, які стосуються неексклюзивного поширення роботи в 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 в цьому журналі.
