Tesi di laurea di Josip Mihovilović

Universita` degli Studi di Padova

Dipartimento di Ingegneria dellÍnformazione

Corso di laurea in ingegneria Biomedica

Anno Accademico 2007-08

TESI DI LAUREA Utilizzo dei sistemi di Motion Capture Bts nella

riabilitazione

Autore: Mihovilović Josip matr.524062

Relatore: Prof.sa Sawacha Zimi

Tutor aziendali: ing.Bačić Petar & dott.Stanislav Peharec

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INDICE

INDICE......................................................................................................................................2

SOMMARIO.............................................................................................................................3

1. STRUTTURA OSPITANTE...............................................................................................4

1.1 IL LABORATORIO DOVE HO SVOLTO LA TESI..........................................4

1.2 SOFTWARE & HARDWARE UTILIZZATI......................................................5 1.2.1 Sistema Stereofotogrammetico SMART.....................................................................5 1.2.2 Piattaforma di forza Kistler 9286A..........................................................................8 1.2.3 Elettromiografo BTS PocketEmg............................................................................11 1.2.4 Solette baropodometriche..........................................................................................14

2. ANALISI DEL MOVIMENTO........................................................................................16

2.1 INTRODUZIONE ALL` ANALISI DEL MOVIMENTO...............................16

2.2 STRUMENTAZIONE.......................................................................................17

2.3 APPLICAZIONE DELLÁNALISI DEL MOVIMENTO ALLA VALUTAZIONE

DELLA CINEMATICA DI ARTI SUPERIORI E TESTA..........................................20

2.4 STATO DELLÁRTE...................................................................................................22

2.4.1 Descrizione del analisi del movimento di tronco e testa in soggetti non deambulanti......22 2.4.2 Analisi del movimento delle braccia in soggetti non deambulanti.................................25 2.4.3 Analisi del movimento di tronco e testa durante il cammino........................................27

2.5 CENNI DI ANATOMIA E FISIOLOGIA.....................................................................

2.5.1 Gli organi del sistema tonico posturale........................................................................30 2.5.2 I recettori posturali....................................................................................................31 2.5.3 Postura della testa e del collo......................................................................................34

3. DESCRIZIONE DELL` ATTIVITA` DI TIROCINIO..................................................35

3.1 QUANTITA` DI ORE IMPIEGATE................................................................36

3.2 1a Fase: Filtro notch per segnali EMG.............................................................37

3.3 2a Fase: Interfaccia Elettrocardiografo.............................................................46

3.4 3a Fase: Interfaccia Interpolazione marker........................................................53

CONCLUSIONI......................................................................................................................58

BIBLIOGRAFIA.....................................................................................................................59

RINGRAZIAMENTI..............................................................................................................60

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SOMMARIO

Nel seguente documento verra´ illustrata láttivita´ di tesi svolta in collaborazione con la

clinica riabilitativa ˝PEHAREC˝.

L'obiettivo principale dell'attività di tirocinio é stato utilizzare i sistemi di Motion

Capture Bts (BTS, s.p.s, Padova) al fine di descrivere lánalisi del movimento degli

arti superiori e della testa, ed evidenziare poi línfluenza del sistema tonico posturale

sulla postura e sul cammino.

A tal fine di realizzare l'obiettivo sopra descritto si é utilizzato il software Matlab,

mediante il quale sono stati sviluppati 3 algoritmi, che permettono di analizzare e

trattare i dati acquisiti con il sistema Motion Capture BTS per ottenere:

1) Segnali EMG filtrati da specifici rumori (filtraggio notch)

2) Utili Informazioni cardio-vascolari da affiancare ai tracciati EMG

3) Una migliore visualizzazione delle rappresentazioni 3D del movimento della

colonna vertebrale

Sono state analizzate tre categorie di pazienti :

1) Pazienti con problemi agli arti superiori o alla testa

2) Pazienti con problemi muscolari

3) Pazienti con problemi alla colonna vertebrale

I dati sperimentali sono dati aquisiti nel laboratorio di analisi del movimento della clinica.

E' stata utilizzata la seguente strumentazione: un complesso di 9 telecamere (BTS) con

illuminatori all' infrarosso, 2 piattaforme di forza (Kistler), solette baropodometriche (Loran),

ed un elettromiografo portatile wirless (BTS); tutto cio` completato dai relativi softwares

BTS.

Sono stati raggiunti i seguenti risultati:

Si é eseguita un accurata descrizione di come i sistemi Motion Capture Bts possono

operare in ambito clinico-riabilitativo

Si é sviluppato un algoritmo in grado di effetuare filtraggio notch su segnali EMG

afetti da rumore

Si é sviluppato un algoritmo che calcola la frequenza del battito cardiaco

Si é sviluppato un algoritmo in grado di interpolare una sequenza di marker posti in

zona vertebrale

Logo della clinica PEHAREC

(Figura 1)

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Capitolo 1

LA STRUTTURA OSPITANTE Il presente tirocinio si é svolto presso un centro di riabilitazione che ne vanta una grande

esperienza in ambito riabilitativo. Il centro situato in Croazia nella citta` di Pola, prende il

nome di ˝clinica PEHAREC˝. Al suo interno lavorano undici persone: due fisioterapisti, due

dottori, un` ingegnere informatico (che segue la parte informatica del laboratorio del analisi

della postura e del movimento), due segretarie, due tecnici i quali lavorano sulla realizzazione

di sollette su misura, una persona che dirige il centro fitness, ed il personale che segue la

ginnastica riabilitativa.

Allínterno del centro ci sono le seguenti strutture:

Laboratorio per lánalisi della postura e del movimento.

Sale specializzate per la riabilitazione di tipo fisiaterapeutico.

Centro fitness.

Una sezione dove si lavora sulla realizzazzione di sollette su misura.

Palestra per la ginastica riabilitativa.

Piscina riabilitativa

Sauna riabilitativa

1.1 Il laboratorio di analisi della postura e del movimento:

Il laboratorio per lánalisi della postura e del movimento ospita al suo interno 9 videocamere

con illuminatori a raggi infrarossi (BTS), 2 piattaforme di forza (Kistler) incorporate nel

pavimento della sala, elettromiografo con elettrodi di superficie (BTS) e un sistema di solette

di pressione (Loran).

Bačić Petar & Stanislav Peharec nel laboratorio

(Figura 1.1)

LA STRUTTURA OSPITANTE

5

1.2 Software & Hardware utilizzati:

In questo paragrafo verranno elencate le strumentazioni presenti nel ˝Laboratorio del analisi

del movimento˝ della clinica PEHAREC.

1.2.1 Sistema Stereofotogrammetico SMART:

SMART System, sviluppato dalla BTS s.p.a, di Padova, è il nome dell’apparecchiatura

stereofotogrammetrica presente nel laboratorio. Esso adotta la tecnologia optoelettronica

SMART, che fa uso di piccoli marker passivi e di videocamere operanti nella gamma

dell’infrarosso. La combinazione di questi elementi garantisce l’utilizzo di un sistema

assolutamente non invasivo.

Videocamera ed illuminatori (Figura 1.2.1.1)

(Figura 4)


6

Il sistema dal punto di vista hardware, è costituito dalle seguenti parti:

Videocamere: 9 videocamere digitali che utilizzano sensori CCD (1/2” F1.4/4.5 mm),

dotate di filtri IR. Possono acquisire frame a due frequenze diverse (60/120 Hz), la cui

risoluzione video è pari a 640x480 pixel.

Illuminatori: sei illuminatori, ciascuno dei quali è montato su una videocamera; sono

a luce infrarossa ad alta potenza e controllo digitale. La durata di ciascun impulso

luminoso è di 250 μs ed è ottimizzata per evitare inconvenienti con la luce solare e

l’illuminazione dell’ambiente.

Lenti: un set completo di sei lenti da 3.5mm e due zoom da 6-12mm; sono

interscambiabili, permettendo una maggiore flessibilità. La messa a fuoco ed il

diaframma sono regolabili manualmente.

HUB: 3 M-HUB digitali, che forniscono alimentazione e sincronizzano le

videocamere. Trasmettono il segnale digitale per il controllo della durata e della

potenza dell’impulso degli illuminatori ed il segnale per il controllo digitale

dell’otturatore in modo sincronizzato con la gestione degli impulsi degli illuminatori.

Ciascuno di questi HUB è in grado di gestire un numero massimo di tre videocamere.

Un A-HUB analogico per collegare al sistema dispositivi di tipo analogico. Nel nostro

caso questo HUB riceve il segnale digitale dalle due pedane di forza e lo trasforma in

analogico.

Cavi: cavi di connessione per sincronizzare tra loro i vari tipo di HUB e per collegare

le videocamere agli HUB.

Workstation: si tratta di un personal computer nel quale sono inserite una scheda PCI

di acquisizione e conversione analogico-digitale (National Instruments NI 6023E) e

due frame grabber PCI (Matrox Meteor II). La prima è collegata all’uscita dell’hub

analogico, mentre le seconde ricevono le uscite dei due M-HUB digitali.

Logo BTS (Figura 1.2.1.2)


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Il pacchetto software è caratterizzato da tre programmi principali:

SMART Capture: programma che permette di eseguire la calibrazione del sistema e

di acquisire i dati cinematici e dinamici. Permette di controllare completamente il

sistema di acquisizione, visualizzare in tempo reale i segnali acquisiti, identificare la

posizione dei marker nelle immagini 2D, controllare la sensibilità delle telecamere via

software. L’algoritmo di calibrazione (Thor) consente di calibrare il sistema in pochi

minuti; in esso sono inclusi i parametri di linearizzazione delle telecamere e posizione

delle piattaforme di forza rispetto al sistema di riferimento del laboratorio. I dati

cinematici e dinamici in uscita vengono salvati in un unico file in formato TDF.

SMART Tracker: è il software che esegue la ricostruzione tridimensionale dei dati

utilizzando i dati bidimensionali acquisiti dalle videocamere e quelli provenienti dalla

calibrazione. Permette di assegnare alla traiettoria di un marker un nome specifico che

può essere stabilito mediante la creazione di opportuni protocolli clinici avvalendosi di

un editor interno (figura 1.2.1.3). È inoltre possibile visualizzare graficamente anche

le pedane di forza ed i vettori di forza risultanti.

SMART Analyzer: software che consente di eseguire un’analisi biomeccanica dei

dati cinematica e dinamici, dando la possibilità di sviluppare dei protocolli, sfruttando

le librerie IPP della Intel per l’elaborazione numerica dei segnali. Consente di

importare dati acquisiti con altri sistemi o elaborati in Matlab e di esportarli. Dal punto

di vista grafico, permette di visualizzare l’andamento di ciascun marker lungo le tre

dimensioni del sistema di riferimento del laboratorio.

Programma SMART Analyser

(Figura 1.2.1.3)


8

1.2.2 Piattaforme di forza Kistler 9286A:

Il “Laboratorio di Bioingegneria del Movimento” è dotato di due pedane di forza

Kistler modello 9286A.

Principali vantaggi delle pedane Kistler 9286A:

Eccelente acuratezza della determinazzione della posizione del centro di pressione (COP)

Ampio intervallo di misura

Semplicita´ nella montatura

Adatta per le applicazioni mobili (Flessibilita´)

Soglia Fz < 25mN

Piezoelettriche

Esse sono perfettamente integrabili con il sistema di analisi stereofotogrammetrico

SMART e ciò consente di disporre di una misura di parametri cinematici

sincronizzata con quella dei parametri dinamici. Entrambe le pedane sono in grado di

riportare le misure sia della forza di reazione al suolo sia del momento torcente al contatto

piede-suolo lungo le tre dimensioni.

Strutturalmente la pedana utilizza quattro celle di carico posizionate agli angoli;

ciascuna di queste celle è realizzata con tecnologia piezoelettrica.

Piattaforma di forza Kistler 9286A (Figura 7)

Piattaforma di forza Kistler 9286A (Figura 1.2.2.1)


9

I segnali in uscita vengono amplificati, filtrati e convertiti (16 bit) in forma digitale

direttamente a bordo delle pedane; la conversione analogico-digitale è un

accorgimento importante, in quanto evita l’eventuale degradazione del segnale

dovuta a disturbi interni (cross-talk tra canali) ed esterni durante la trasmissione.

Altre specifiche tecniche utili sono:

Dati tecnici della Piattaforma di forza Kistler 9286A

(Tabella 1.2.2.1)


10

Presso la clinica PEHAREC, come si puo´ vedere nella figura sottostante (figura 10), le due

pedane Kistler sono state integrate nel pavimento del laboratorio.

Nell figura che segue viene schematizzata la tipica catena di conessione delle componenti

necessarie per un adeguato funzionamento delle pedane di forza Kistler 9286A:

Configurazione tipica della catena di conessione (Tabella 1.2.2.2)

Piattaforme di forza Kistler 9286A nella clinica PEHAREC

(Figura 1.2.2.2)


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1.2.3 Elettromiografo BTS PocketEMG:

BTS Pocket EMG è uno strumento indispensabile per i laboratori che si occupano dello studio

dell’attività muscolare nei campi della riabilitazione, medicina dello sport, ergonomia, ricerca

clinica, negli studi sulla valutazione di capacità funzionali e affaticamento muscolare.

Con Pocket EMG, la selezione dei muscoli, la durata e la frequenza dell’acquisizione, i

guadagni di amplificazione e il corretto posizionamento degli elettrodi diventano

un’operazione facile e veloce.

Pocket EMG viene fornito con Myolab o Myolab Clinic, i software BTS per la

visualizzazione, l’elaborazione e la refertazione dei segnali elettromiografici.

Myolab Clinic integra un protocollo per la valutazione funzionale della deambulazione e

permette, in combinazione con l’utilizzo di appositi foot switch, di identificare

automaticamente le fasi del passo.

Con Myolab Clinic, Pocket EMG diventa quindi uno strumento adeguato per i laboratori

clinici che si occupano dello studio dell’attività muscolare nella gait analysis per la

valutazione di patologie neurologiche ed ortopediche, terapie farmacologiche, evoluzioni dei

deficit motori, utilizzo di ortesi, follow-up riabilitativi.

BTS PocketEMG (Figura 1.2.3.1)


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Caratteristiche Principali:

Compatto e leggero

Circa 300 grammi di peso e un ingombro ridottissimo lo rendono ideale anche per un utilizzo

con pazienti in età infantile.

Potente e completo

16 canali elettromiografici e 8 aree di basografia, configurabili sulla soglia del peso del

paziente.

6 canali digitali supplementari.

Oscilloscopio software per l’impostazione dei guadagni e il cross-check.

Facile da usare

Setup controllato dall’unità paziente o dalla stazione remota

Interfaccia grafica intuitiva

Ampio display interattivo

Tecnologia evoluta

Frequenza di campionamento 10KHz

Risoluzione 16 bit

Trasmissione dati senza fili tramite protocollo Wi-Fi

Backup in locale dei dati: in caso di interruzione della connessione tutte le informazioni

possono essere prontamente ripristinate.

Funzioni LAB e Holter

L’assenza di cavi di connessione, la logica a bordo e la memorizzazione dei dati su schede

intercambiabili permettono di effettuare un monitoraggio di lunga durata, seguendo il paziente

nelle sue attività quotidiane.

Espandibile

Schede di memorizzazione Secure Digital da 256 e 512MB.

Integrabile

Predisposto per lavorare integrato a sistemi di analisi del movimento, di posturometria e

stabilometria.


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Caratteristiche Tecniche:

Unità paziente BTS Pocket EMG

Canali analogici: 16 elettromiografici + 8 per aree di basografia

Canali digitali: 6 utilizzabili per funzioni di marcatura eventi temporali e trigger start/stop

Frequenza massima di acquisizione 10kHz

Risoluzione 16 bit

Trasmissione dati Wireless (standard WiFi 802.11b)

Schermo TFT 4” risoluzione VGA, touch-screen

Supporto dati Schede di memoria Secure Digital fino a 1 GB

Autonomia fino a 24h con batterie ricaricabili

Peso ca 300 g

BTS Control Station

Stazione di elaborazione del segnale elettromiografico e di comunicazione wireless con

l’Unità Paziente

Software BTS Myolab - Myolab Clinic

Acquisizione, rappresentazione, elaborazione dati basata su Drag&Drop.

Oscilloscopio software per la visualizzazione real-time dei segnali (fino a 8 canali

contemporanei).

Database per l’organizzazione dei dati, strutturato con accesso relazionale.

Video da sorgenti esterne sincronizzato in formato Mpeg2.

Protocollo per la valutazione funzionale della deambulazione (solo Myolab Clinic).

Opzioni

Modulo di espansione

Kit di espansione per la gestione di fino a 32 canali analogici (utilizzabili secondo le esigenze

per EMG, ECG, EOG, Elettrogoniometri e aree di basografia) + 16 canali digitali.

Foot switch

Sensori per l’identificazione automatica delle fasi del passo.


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1.2.4 Solette baropodometriche FPS II (Loran) :

Il Sistema FPS seconda versione si compone di solette sensorizzate flessibili da inserire

all'interno delle calzature.

Il sistema a solette trova la sua applicazione qualora sia necessario valutare calzature od ortesi

in condizioni dimaniche senza vincoli esterni.

Questo sistema è utilizzabile in tutti i casi in cui sia necessario eseguire acquisizioni

all'esterno.

Le solette sono collegate ad un registratore di dati che si fissa a cintura.

L'alimentazione è a batterie ricaricabili (4 AA) o tramite la porta USB.

I dati pressori rilevati dalle solette possono essere trasmessi direttamente al computer o

memorizzati all'interno del registratore (fino a 5 min di registrazione) per essere trasferiti

successivamente.

Ogni soletta può contenere fino a 512 sensori in funzione della misura.

Solette baropodometriche Loran (Figura 1.2.3.2)

Caratteristiche tecniche delle solette (Tabella 1.2.3.1)


15

Mappa visuale dell` iterazione delle componenti:

16

Capitolo 2

ANALISI DEL MOVIMENTO

Postura e Movimento sono termini di largo utilizzo che hanno moltissime implicazioni sul

piano della salute, culturale e sociale. Il movimento richiede al corpo di risolvere in ogni

istante un problema di equilibrio dinamico dove i sistemi nervoso, muscolare e scheletrico si

integrano alla perfezione. Ogni alterazione di questi sistemi, con l’età o la patologia, porta ad

una limitazione funzionale che può essere rilevata e quantificata con tecniche strumentali. La

conoscenza dei meccanismi di controllo coinvolti nei processi posturali e motori, formalizzata

attraverso modelli matematici, può fare luce sulle cause delle alterazioni esistenti.

L’acquisizione della cinematica segmentale o articolare costituisce il punto di partenza

dell’analisi. Non sempre però un quadro patologico si riflette in una cinematica alterata.

Frequente è infatti l’intervento di meccanismi di compenso. L’analisi dinamica consente

allora di pervenire alla stima delle forze interne, spesso meglio correlate con l’efficacia della

prestazione motoria.

Il ruolo del bioingegnere è considerato di crescente importanza in questo settore. Si stanno

infatti diffondendo Laboratori di Analisi del Movimento con crescenti esigenze sul fronte

dell’acquisizione ed elaborazione dei dati, l’interpretazione dei risultati é di ausilio alla

decisione clinica. L’impegno per la definizione di nuovi strumenti e metodi diagnostici,

terapeutici e riabilitativi nel campo della postura e del movimento potrà avere un grande

impatto socio-economico in una società caratterizzata da una popolazione sempre più

longeva.

2.1 Introduzione all` analisi del movimento:

L’analisi del movimento raccoglie informazioni di tipo quantitativo che descrivono la

cinematica e la dinamica dei segmenti anatomici oltre al movimento tra segmenti corporei

adiacenti e le relative forze che li rendono possibili. L’osservazione diretta non è sufficiente a

rilevare tali elementi, a causa del suo carattere intrinseco di soggettività e di scarsa

riproducibilità. Per questo motivo sono state proposte e sviluppate tecnologie per la misura

del movimento dell’uomo: trasduttori di spostamento, elettrogoniometri, trasduttori di

velocità, accelerometri, etc., usati nell’analisi del cammino, della corsa, in diverse discipline

sportive e nella riabilitazione.

Tecnologia Motion Capture usata per creare modelli grafici virtuali

(Figura 2.1.1)


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In un laboratorio di analisi del movimento e della postura vengono generalmente affrontati

quattro differenti tipi di studio:

analisi cinematica: analisi cinematica dei segmenti anatomici; consente la

determinazione di posizione, velocità e accelerazione di punti predefiniti nello

spazio;

analisi dinamica: studio di forze e momenti che agiscono su di un corpo e ne

causano il movimento; vengono impiegate a tal fine piattaforme

baropodometriche, pedane di forza, celle di carico;

analisi elettromiografica: misura del segnale miografico per l’identificazione

dei pattern di attivazione muscolare (ottenuta con l’uso di elettrodi di superficie

o ad ago);

analisi baropodometrica: fornisce il diagramma pressorio dell’appoggio del

piede sul suolo, l’entità del carico verticale e il diagramma del centro di

pressione.

2.2 Strumentazione:

Lánalisi del movimento si avvale della seguente strumentazione:

Videocamere con illuminatori ad infrarosso, per rilevare la locazione di

marcatori posizionati sulla superficie corporea. Consente di effettuare lánalisi

cinematica dei segmenti anatomici, la determinazione di posizione, velocita` e

accelerazione di punti predefiniti nello spazio.

Pedane di forza, per misurare le forze trasmesse al contatto piede-suolo.

Ne consentono lo studio di forze e momenti (analisi dinamica).

Piattaforme di pressione, per esaminare la distribuzione della pressione

plantare durante il contatto piede-suolo. Come risultato si ottiene il diagramma

pressorio dellàppoggio del piede sul suolo, l` entita` del carico verticale e il

diagramma del centro di pressione (analisi baropodometrica).

Elettromiografo di superficie, per rilevare l’attività elettrica muscolare durante

la contrazione del muscolo stesso (analisi elettromiografica).

Sistema di acquisizione ed elaborazione dei vari segnali provenienti dalle varie

strumentazioni.


18

Esempio di Report relativo al analisi dinamica:


19

Esempio di Report relativo al analisi cinematica:

20

2.3 Applicazione dellánalisi del movimento alla valutazione della cinematica di

arti superiori e testa:

Lo sviluppo di sofisticati sistemi per l’analisi del movimento negli ultimi anni ha consentito lo

studio dettagliato del comportamento di diverse articolazioni. Il risultato di ciò è che

l’applicazione di tecniche quantitative per la valutazione di vari disordini motori ha ricevuto

crescente attenzione, indirizzando la maggior parte delle ricerche verso l’analisi del cammino

(gait analysis).

L’analisi del movimento degli arti inferiori è stata, studiata a fondo e per lungo tempo sia

nell’ambito della ricerca biomeccanica sia in quello delle applicazioni cliniche. Per questi

studi sono stati sviluppati degli strumenti straordinari e molto avanzati per la misura del

movimento e delle forze di reazione al suolo. La definizione degli intervalli fisiologici e la

valutazione dei cambiamenti patologici nei movimenti apre un prezioso e crescente campo di

applicazione clinica. Se, tuttavia, il soggetto di interesse si sposta sulla funzione primaria

delle estremità superiori, la situazione diviene considerevolmente più complessa. La natura

dei movimenti liberi di braccia e testa è completamente differente dall’essere ristretta,

ripetibile o ciclica, se comparata al cammino. Di conseguenza, il trasferimento delle

conoscenze e dell’esperienza, ottenute nell’analisi del movimento delle estremità inferiori,

all’analisi delle estremità superiori è piuttosto difficile.

Analisi del Cammino Analisi delle Estremità Superiori

Un solo movimento standard Periodicità dei movimenti Approssimativamente 2D Forze esterne facilmente misurabili Escursione dei movimenti limitata Esistenza di protocolli standard Esistenza di sistemi pronti all’uso

Movimenti dipendenti dal compito Non periodicità dei movimenti 3D Difficoltà nel calcolare le forze esterne Escursione dei movimenti molto grande Non esistono protocolli standard Non sono disponibili sistemi adattati

Comparazione delle condizioni nellànalisi del cammino e nellànalisi delle estremita` superiori

(Tabella 2.3.1)


21

Paragonando l’analisi del cammino all’analisi delle estremità superiori (Tabella 2.3.1), si

rivela la natura del problema che insorge quando la biomeccanica passa dalle gambe alle

braccia e alla testa:

• Data la variabilità dei movimenti eseguibili dalle estremità superiori, bisogna

scegliere con cura quali tra questi studiare; per esempio movimenti presi da

un’attività che si vuole osservare o movimenti appositamente progettati per

l’esperimento. Conseguentemente, la necessità di accuratezza e dettagli, così

come l’interpretazione e la visualizzazione dei dati, può varare da applicazione

ad applicazione.

• La normalizzazione dei dati per il tempo e le medie eseguite sulla base della

natura ciclica del passo non sono generalmente applicabili alle estremità

superiori. Diviene così più complicato effettuare paragoni inter e intra-

individuali.

• Nel cammino una vista bidimensionale, laterale permette una buona

approssimazione delle maggiori componenti del movimento. Il movimento delle

estremità superiori non può essere descritto bidimensionalmente, basti pensare

alle rotazioni tridimensionali che intervengono nell’articolazione della spalla.

• Le piattaforme di forza e altri strumenti consentono la raccolta accurata di dati

riguardanti le forze esterne durante il cammino e la corsa, mentre la valutazione

delle forze esterne agenti sulle mani, se presenti, è difficile nella maggior parte

delle situazioni. Perciò, si ha una descrizione cinetica meno accurata per le

estremità rispetto a quelle inferiori.

• La vasta gamma di movimenti effettuati dalle estremità superiori fa aumentare

gli errori di misura dovuti ai movimenti della pelle e dei tessuti molli, che è una

delle maggiori limitazioni nella precisione di tutte le tecniche di misura che

usano sensori posizionati sulla pelle. Bisogna prestare una particolare attenzione

alle rotazioni che avvengono lungo gli assi longitudinali dei segmenti corporei,

che, generalmente, non sono considerate nella gait analysis.

• La variabilità e la complessità dei compiti eseguibili dagli arti superiori ha

impedito che fossero stabilite procedure affidabili e standardizzate, per i

movimenti delle estremità superiori, da parte della comunità scientifica. Come

conseguenza, non sono disponibili in commercio macchinari facilmente

utilizzabili.

Queste sono le ragioni per cui in letteratura è piuttosto difficile trovare studi riguardanti

l’analisi del cammino che implichino anche l’analisi delle estremità superiori e per cui quei

pochi studi presenti utilizzano protocolli assai diversi tra loro.


22

Tra le varie ricerche presenti in letteratura si possono individuare 4 tipi principali di studi:

1. Analisi del movimento delle braccia in soggetti non deambulanti (seduti o in piedi)

2. Analisi del movimento delle braccia durante il cammino

3. Analisi del movimento di tronco e testa in soggetti non deambulanti

4. Analisi del movimento di tronco e testa durante il cammino.

La metodica piu` utilizzata nella clinica PEHAREC risulta essere quella dell´ Analisi del

movimento di tronco e testa in soggetti non deambulanti, cosi` nel mio lavoro di tesi mi sono

soffermato sopratutto sulla descrizione di questa tipologia di analisi.

2.4 Stato dellárte:

2.4.1 Descrizione del analisi del movimento di tronco e testa in soggetti non deambulanti:

È abbastanza raro trovare in letteratura degli studi che si occupino esclusivamente del

movimento della testa. Tra i primi articoli riguardanti questo argomento vi è quello di

Assaiante, McKinley e Amblard, pubblicato nel 1997, nel quale si analizza lo sviluppo della

coordinazione tra la testa ed il tronco durante un salto singolo, effettuato con uno o due piedi,

in bambini appartenenti a due fasce di età differenti (tra i 5.5 e i 6 anni e tra i 7 e i 7.5 anni) e

negli adulti.

Si chiede ai soggetti di saltare ad una distanza di 40 cm direzione anteroposteriore mentre

fissano un punto posto all’altezza degli occhi ad una distanza di 4 m. Ogni soggetto deve

eseguire sei prove con un piede solo e sei prove con due piedi in un ordine semi casuale che

garantisca comunque che ci siano al massimo due salti consecutivi dello stesso tipo.

Si fanno accomodare i soggetti in esame su una sedia con schienale verticale, supporto

lombare e braccioli regolabili. I loro piedi sono poggiati in terra in modo tale da ottenere una

flessione delle ginocchia di 90°. Per ridurre il movimento del torace si pone una sbarra rigida

tra i gomiti dei soggetti (anch’essi flessi di 90°) dietro la loro schiena (Figura 2.4.1.1). Alle

persone in esame è richiesto di assumere una posizione naturale della testa e del collo

fissando uno specchio posto 2 m davanti a loro ad altezza occhi, quindi di chiudere occhi e

bocca senza stringere i denti. A questo punto inizia la prova vera e propria che consiste nel far

eseguire ai soggetti i maggiori movimenti possibili, della testa e della colonna cervicale, di

flesso-estensione, piegamento laterale (a destra e a sinistra) e di rotazione assiale (a destra e a

sinistra). Per ogni tipo di movimento si acquisiscono tre prove a velocità naturale.

La cinetica dei salti dei soggetti si esamina servendosi di un sistema optoelettronico con l’uso

di 15 marker di forma sferica la cui posizione è stata registrata da due videocamere. I 15

marker si posizionano nei seguenti punti: due marker posti simmetricamente su articolazione

temporo-mandibolare, processo acromiale, spina iliaca, trocantere, piatto tibiale, malleolo

laterale e punta dell’alluce, mentre si colloca un singolo marker sul mento.


23

Questo posizionamento dei marker permette di calcolare sia la rotazione antero-posteriore

della testa e del tronco durante i salti sia la rotazione laterale di testa, spalle e bacino, cioè le

componenti rispettivamente di beccheggio (pitch) e di rollio (roll) della rotazione. Mediante i

marker posti sugli arti inferiori è invece possibile monitorare la cinematica delle gambe

durante l’esecuzione del salto.

Per ogni prova si considerano due indici:

1. Dispersione angolare di rollio e di beccheggio. Si calcola l’angolo assoluto di rollio

(rispetto all’asse verticale) di testa, spalla e bacino, ogni 10 ms durante ogni

prova. Inoltre, si calcolano gli angoli assoluti di beccheggio (rispetto all’asse

verticale) della testa e del tronco ogni 10 ms. Si calcolano quindi le deviazioni

standard (dispersione nota σa) delle distribuzioni angolari assolute.

2. Indici di “ancoraggio” di rollio e di beccheggio. [1] L’indice di ancoraggio è usato per

comparare la stabilizzazione di un dato segmento sia rispetto allo spazio esterno

sia rispetto al sottostante segmento anatomico. Per una data situazione

sperimentale si calcolano (a livello della testa) la deviazione standard della

distribuzione di rollio assoluta (σa) e quella della distribuzione di rollio relativa

(σr). L’indice normalizzato di ancoraggio di rollio della testa viene quindi

calcolato mediante la formula: (σr - σ

a)/ (σ

r + σ

a) e il suo valore può variare da -1

a +1. Un valore positivo di questo indice indica una stabilizzazione migliore

nello spazio rispetto a quella sul livello anatomico inferiore di supporto

(viceversa per un valore negativo). Il più esauriente, tra questi studi, è però quello pubblicato nel 2002 (Ferrario et al.) dal Journal

of Orthopaedic Research [2]. In questo articolo sono descritte le metodologie usate e i risultati

ottenuti nel definire i valori di riferimento del Range Of Motion (ROM) cranio-cervicale in

soggetti giovani e sani, per valutare l’effetto del sesso, e per quantificare il contributo separato

di altri distretti corporei.

Si fanno accomodare i soggetti in esame su una sedia con schienale verticale, supporto

lombare e braccioli regolabili. I loro piedi sono poggiati in terra in modo tale da ottenere una

flessione delle ginocchia di 90°. Per ridurre il movimento del torace si pone una sbarra rigida

tra i gomiti dei soggetti (anch’essi flessi di 90° ca.) dietro la loro schiena (Figura 2.4.1.1).

Alle persone in esame è richiesto di assumere una posizione naturale della testa e del collo

fissando uno specchio posto 2 m davanti a loro ad altezza occhi, quindi di chiudere occhi e

bocca senza stringere i denti. A questo punto inizia la prova vera e propria che consiste nel far

eseguire ai soggetti i maggiori movimenti possibili, della testa e della colonna cervicale, di

flesso-estensione, piegamento laterale (a destra e a sinistra) e di rotazione assiale (a destra e a

sinistra). Per ogni tipo di movimento si acquisiscono tre prove a velocità naturale.


24

Per valutare questi movimenti cranio-cervicali nella clnica PEHAREC si utilizza il sistema

optoelettronico (Motion Capture BTS) dotato di 9 videocamere poste intorno al soggetto e

marker catarifrangenti. Su ogni persona si posizionano 6 marker sferici (con diametro di 0.5

cm) sulla fronte, sull’arcata sopracciliare destra e su quella sinistra, sul processo spinale della

terza vertebra dorsale e, sulle spalle, sull’acromio di destra e di sinistra (figura sopra).

Grazie all’acquisizione delle coordinate digitali tridimensionali dei marker per ogni frame si

separano i movimenti cranio-cervicali da quelli toracici nel seguente modo: i tre marker sulla

testa identificano il piano “testa”, mentre i tre marker sul busto identificano il piano “tronco”.

L’inclinazione dell’asse perpendicolare al piano “testa” rispetto al terreno indica il ROM

tridimensionale assoluto (testa e colonna cervicale più tronco e spalle), mentre l’inclinazione

dello stesso asse rispetto al piano “tronco” indica il ROM tridimensionale relativo (solo testa e

colonna cervicale). Per permettere una comparazione con altri studi del genere, tutti i

movimenti sono proiettati su tre piani spaziali (sagittale, frontale e orizzontale).

Posizione del soggetto durante la prova e posizionamento dei marker, vista frontale e laterale

(Figura 2.4.1.1)


25

2.4.2 Analisi del movimento delle braccia in soggetti non deambulanti:

La maggior parte di questi studi si riferiscono principalmente alla modellizzazione delle

articolazioni degli arti superiori, come l’articolo pubblicato nel 1999 da Bao e Willems [3] nel

quale si presentano i risultati ottenuti dalla modellizzazione e dalla corrispondente stima dei

parametri della spalla umana. Per valutare la cinetica dell’articolazione della spalla si

utilizzano 8 marker (Figura 2.4.2.1). Tre marker non allineati sono disposti sul tronco: il n°3

sul punto di riferimento corporeo dell’incisura giugulare, il n°1 più in basso all’altezza dello

sterno, mentre il n°2 in un punto del torace che è considerato come punto di riferimento.

Un telaio a forma di croce con tre marker (n°6, n°7 e n°8) è legato sul braccio, inoltre alla fine

della clavicola si monta, in posizione verticale, una barretta con due marker (n°4 e n°5). Per la

valutazione del modello e per la stima dei parametri si fanno eseguire a dei soggetti di

riferimento tre tipi di movimenti (ognuno dei quali è acquisito tre volte): un oscillazione del

braccio nel piano sagittale, un abduzione del braccio e una torsione del braccio sollevato di

circa 80°.

Un altro studio di questo tipo è quello di Kusoffsky, Apel e Hirschfeld pubblicato nel 2001

[4] con lo scopo di investigare il coordinamento tra movimenti della mano, reazioni a terra ed

attività muscolare in soggetti che, in posizione di standing, devono eseguire il compito di

prendere o di posare un oggetto posto su un tavolo di fronte a loro. In particolare, sono presi

in esame pazienti precedentemente colpiti da infarto miocardico.

Posionament dei 8 Marker

(Figura 2.4.2.1)


26

Si utilizzano dieci marker passivi di cui nove sulla persona (Figura 2.4.2.2) e uno sull’oggetto

da sollevare (un cartone del latte riempito con 0.5 l di acqua). I soggetti si posizionano con i

piedi su due diverse piattaforme di forza poste l’una affianco all’altra ad una distanza di circa

40 mm. La modalità della prova consiste nel far sollevare ai pazienti l’oggetto e posarlo su un

ripiano laterale (leggermente rialzato rispetto al tavolo) che viene spostato a seconda che si

esegua la prova con la mano destra o con la sinistra.

Questo tipo di esperimento consente così di valutare la cinetica del braccio, lo spostamento

dell’oggetto da sollevare e la distribuzione del peso dei soggetti in esame sulle due

piattaforme di forza.

Il più recente di questi studi risale al 2004 (Chan et al.) [5] e consiste nello sviluppo di una

metodologia per descrivere il movimento delle braccia, attraverso un metodo di

modellizzazione statistica, in soggetti sani e in soggetti con problemi neurologici.

Similmente allo studio visto in precedenza, anche in questo caso si chiede ai soggetti in esame

di prendere e spostare un oggetto posto su un tavolo di fronte a loro, ma ora il soggetto è

seduto su una sedia. Si utilizzano solo quattro marker catarifrangenti posti nei seguenti punti

di riferimento corporeo: mano destra (terzo metacarpo), gomito destro (epicondilo laterale),

spalla destra (testa dell’omero) e anca destra (spina iliaca anteriore superiore).

Posionament dei Marker e sistemi di riferimento

(Figura 2.4.2.2)


27

2.4.3 Analisi del movimento di tronco e testa durante il cammino:

Sicuramente, rispetto agli altri studi esaminati precedentemente, l’analisi del movimento della

testa durante il cammino ha ricevuto maggiore attenzione da parte della comunità scientifica.

Uno di questi studi è stato pubblicato nel 2002 da Gait and Posture (Ajitkumar et al.) [6] ed ha

lo scopo di esaminare il coordinamento della testa rispetto al tronco in un ciclo del passo, su

di un tapis roulant, durante la fissazione di un punto.

I soggetti presi in esame eseguono due prove, ognuna della durata di 20 s, ad una velocità di

1.79 m/s mentre fissano il loro obbiettivo montato in un riferimento fisso a 2 m dagli occhi.

Il moto della testa e del tronco è misurato mediante sei marker passivi (catarifrangenti): tre

fissati su di un elmetto posto sulla testa dei soggetti e tre su di una maglia a T indossata dai

soggetti in esame. I marker sull’elmetto sono stati posizionati in modo tale che uno

coincidesse con l’apice della testa, un altro è stato posizionato proprio sul margine superiore

del canale uditivo esterno destro e il terzo nell’area occipitale. Sul tronco, invece, un marker è

messo sulla punta del processo spinale della settima vertebra cervicale (C7), gli altri due sono

messi in modo tale da essere equidistanti dalla linea centrale del corpo all’altezza della

decima vertebra toracica (T10).

Dopo aver filtrato le coordinate dei marker, vengono calcolate la velocità e l’accelerazione

angolare dei segmenti della testa e del tronco. I dati relativi all’appoggio del tallone ed al

sollevamento della punta del piede vengono invece ottenuti grazie all’uso di footswitch.

Vengono quindi calcolati la posizione angolare della testa relativamente al tronco e il

momento torcente applicato alla testa (sempre rispetto al tronco) normalizzati rispetto al ciclo

del passo.

Infine vengono ricavate le variazioni del momento torcente netto (Nm) applicato alla testa

rispetto al tronco, e le variazioni del valore del movimento angolare netto (°) della testa

rispetto al tronco per ogni campione consecutivo di dati registrati.

Un altro articolo pubblicato sempre da Gait and Posture nel 2003 a cura di Ronita Cromwell

esamina, invece, gli effetti derivanti dal cammino su di un piano inclinato; infatti i

cambiamenti dell’orientazione del corpo rispetto allo spazio circostante possono alterare le

informazioni vestibolari richiedendo una soluzione differente al problema della

stabilizzazione della testa.

Ai soggetti in esame è richiesto di camminare per 10 m su di una superficie orizzontale;

quindi, di ascendere e discendere una superficie inclinata. Si fanno eseguire tre prove per ogni

condizione in ordine casuale differente da soggetto a soggetto.

Per individuare la posizione sul piano sagittale dei segmenti di testa, collo e tronco, si

posizionano dei marker in alcuni punti di riferimento corporeo. I marker per definire il

segmento associato alla testa sono posti sull’apice del cranio e posteriormente

sull’articolazione atlanto-occipitale. Questi marker sono posizionati su di una cuffia di lattice

per impedire la mancata aderenza dei marker a causa dei capelli. I marker per definire il

segmento del collo, invece, sono posti al livello dell’articolazione atlanto-occipitale e tra la

sesta e la settima vertebra cervicale (C6 e C7). I marker per definire il tronco sono posti tra la

C6 e la C7 e nello spazio tra la quinta vertebra lombare e la prima sacrale (L5 e S1). Altri

marker sono posti sui piedi sopra la tuberosità del calcagno per determinare il contatto del

tallone con il terreno per ogni gamba.

Le grandezze prese in esame, per ottenere informazioni sull’orientamento dei segmenti nello

spazio, sono le posizioni angolari di testa, collo e tronco rispetto ad un riferimento orizzontale

esterno e sono tutte riferite ad un solo ciclo del passo (un passo centrale). Mentre per ogni

passo viene calcolata l’escursione angolare di ogni segmento e la velocità media del passo.


28

Nel 2003 è stato invece pubblicato uno studio (Nadeau et al.) [7] che esamina le strategie di

equilibrio di testa e tronco durante il cammino in avanti e indietro sotto diverse condizioni

sperimentali (occhi aperti vs. occhi chiusi, superficie rigida vs. superficie morbida). Durante

l’acquisizione delle prove si chiede ai soggetti in esame semplicemente di camminare in

avanti o indietro, con occhi aperti e con occhi chiusi, sia su di un supporto di schiuma

gommosa sia sul normale pavimento.

La cinematica tridimensionale è misurata con un sistema optoelettronico (ELITE) mediante

l’uso di 13 marker riflettenti (sferici con diametro di 15 mm) i cui movimenti sono catturati da

2 videocamere a infrarossi poste dietro al soggetto.

Cinque marker, attaccati sulla pelle mediante del nastro adesivo, sono posti sul processo

spinale della settima vertebra cervicale (C7), della sesta e della dodicesima vertebra toracica

(T6 e T12), della terza e della quinta vertebra lombare (L3 e L5). Gli altri marker sono posti

su entrambi i lati della testa (mastoide) sulla spina iliaca posteriore del bacino, sul grande

trocantere e sul condilo del femore (Figura 2.4.3.1).

Mediante questa disposizione dei marker si possono misurare i movimenti angolari, intorno

all’asse laterale (beccheggio, pitch) e a quello antero-posteriore (rollio, roll), di sei segmenti:

il segmento della testa tra la testa e la C7; il primo segmento toracico tra la C7 e la T6; il

secondo segmento toracico tra la T6 e la T12; il primo segmento lombare tra la T12 e la L3; il

secondo segmento lombare tra la L3 e la L5 e il segmento pelvico tra il bacino e l’arto

inferiore.

Posionament dei Marker

(Figura 2.4.3.1)


29

Per ogni prova si calcolano tre parametri per valutare le strategie di equilibrio della testa e del

tronco: la velocità del cammino provvede un indicatore globale della difficoltà del compito; la

dispersione angolare è usata come indicatore del grado di stabilità angolare sia nel piano

laterale che in quello antero-posteriore; l’indice di ancoraggio (già descritto precedentemente)

di un dato segmento anatomico è utilizzato per definire la strategia posturale di stabilizzazione

adottata da questo segmento (stabilizzazione nello spazio vs. stabilizzazione sul segmento

inferiore).

1. Velocità del cammino: per ogni soggetto in ogni condizione, la velocità media viene

calcolata come quella del marker posto sulla L5 (che è circa al livello del centro

di massa del corpo). 2. Dispersione angolare assoluta: si calcola l’angolo assoluto (ϑ

a) (rispetto agli assi

esterni) intorno l’asse di rollio o di beccheggio dei diversi segmenti considerati

ogni 10 ms durante una prova. Per ogni prova si calcola quindi la deviazione

standard (dispersione, nota σ(ϑa)) della distribuzione angolare assoluta. La

dispersione media dà un primo indicatore dell’oscillazione angolare assoluta di

un dato segmento sul piano frontale o sagittale durante il cammino.

3. Indice di ancoraggio (AI) normalizzato: l’AI normalizzato è utilizzato per paragonare

la stabilizzazione di un dato segmento rispetto sia allo spazio esterno che al

segmento inferiore.


30

2.5 Cenni di Anatomia e Fisiologia:

In questa fase della tesi vengono forniti alcuni cenni di anatomia e fisiologia del sistema

tonico posturale, cercando di evidenziare l’influenza che possono avere tali distretti corporei

sulla postura e sul cammino.

2.5.1 Gli organi del sistema tonico posturale:

Dal punto di vista motorio, ogni essere vivente deve essere in grado di adattarsi all’ambiente

in cui si trova per sopravvivere e svolgere la propria attività statica e dinamica. Tale

adattamento richiede la possibilità di cogliere ciò che succede nell’ambiente stesso e

conseguentemente, di assumere le posizioni più consone alla situazione e alle proprie

esigenze di comportamento.

Possiamo definire postura ciascuna delle posizioni assunte dal corpo, contraddistinta da

particolari rapporti tra i diversi segmenti somatici. Il concetto di postura, quindi, non si

riferisce ad una condizione statica, rigida e prevalentemente strutturale. Si identifica, invece,

con il concetto più generale di equilibrio inteso come “ottimizzazione“ del rapporto tra

soggetto e ambiente circostante, cioè quella condizione in cui il soggetto stesso assume una

postura o una serie di posture ideali rispetto alla situazione ambientale, in quel determinato

momento e per i programmi motori previsti.

Una funzione così importante non può essere affidata ad un solo organo o apparato ma

richiede un intero sistema, che chiameremo Sistema Tonico Posturale (STP), cioè un insieme

di strutture comunicanti e di processi cui è affidato il compito di:

• Lottare contro la gravità;

• Opporsi alle forze esterne;

• Situarci nello spazio-tempo strutturato che ci circonda;

• Permettere l’equilibrio nel movimento, guidarlo e rinforzarlo.

Per realizzare questo “exploit” neuro-fisiologico, l’organismo utilizza differenti risorse:

• Esterocettori: ci posizionano in rapporto all’ambiente (tatto. visione. udito);

• Propriocettori: posizionano le differenti parti del corpo in rapporto all’insieme, in una

posizione prestabilita;

• Centri superiori: integrano i selettori di strategia, i processi cognitivi e rielaborano i dati

ricevuti dalle due fonti precedenti.


31

2.5.2 I recettori posturali:

Si riconoscono diversi recettori posturali primari con funzione estero e propriocettiva, i quali

sono in grado di informare il Sistema Nervoso Centrale del loro stato e indurre una risposta

posturale specifica per quel determinato momento, modificando lo stato delle catene

cinematiche muscolari e di conseguenza gli equilibri osteo-articolari.

Esterocettori:

Questi recettori sensoriali captano le informazioni che provengono dall’ambiente e le inviano

al STP. Tre sono i recettori universalmente riconosciuti: l’orecchio interno, l’occhio e la

superficie cutanea plantare.

Orecchio interno:

I recettori dell’orecchio interno sono degli accelerometri, essi informano su movimento e

posizione della testa in rapporto alla verticale gravitaria. L’entrata vestibolare comprende un

sistema semi-circolare ed un sistema otolitico. Il sistema semicircolare è un sistema di tre

canali arciformi situati in tre piani perpendicolari fra di loro, sensibili alle accelerazioni

angolari (rotazione della testa).

I canali semicircolari non partecipano alla regolazione fine dell’equilibrio, poiché la loro

soglia minima di sensibilità alle accelerazioni è superiore alle accelerazioni oscillatorie dentro

il sistema posturale fine; per contro il sistema interviene nell’equilibrio dinamico. Il sistema

otolitico è contenuto in due vescicole: il sacculo e l’utricolo, sensibili alla gravità e

all’accelerazione lineare. L’orecchio interno percepisce le accelerazioni angolari (rotazione

della testa) attraverso i recettori situati nei canali semicircolari e le accelerazioni lineari

attraverso il sistema otricolo/sacculo. Sembra che solo questi ultimi partecipino alla

regolazione posturale fine. In effetti, fin nel 1934, Tait J. e Mac Nelly W.H. [8] avevano

mostrato che la denervazione dei canali semicircolari non interferisce con il tono muscolare,

mentre quella dell’utricolo si traduce in profonde perturbazioni della sua ripartizione. Perché

le informazioni che vengono dall’orecchio interno possano essere interpretate dal STP,

devono essere comparate alle informazioni propriocettive che permettono di conoscere la

posizione della testa in rapporto al tronco e quella del tronco in rapporto alle caviglie e

soprattutto alle informazioni di pressione podalica che rappresentano il solo riferimento fisso.

Occhio:

L’entrata visiva, grazie alla retina permette la stabilità posturale per i movimenti antero-

posteriori, grazie alla visione periferica. Per contro, per i movimenti medio-laterali, la visione

centrale diviene preponderante. L’entrata visiva è attiva quando l’ambiente visivo è vicino; se

la mira visiva è distante 5 metri o più, le informazioni che vengono dal recettore visivo

diventano cosi poco importanti da non venire più prese in considerazione dal STP.

Per fare in modo che il STP possa utilizzare le informazioni visive per il mantenimento

dell’equilibrio, bisogna che tali informazioni siano comparate a quelle che vengono

dall’orecchio interno e dall’appoggio plantare. In effetti l’occhio non sa dire se lo

scivolamento delle immagini sulla retina sia dovuto al movimento dell’occhio, al movimento

della testa o al movimento dell’insieme della massa corporea.


32

Piede:

L’esterocettore plantare permette di situare l’insieme della massa corporea in rapporto

all’ambiente, grazie a delle misure di pressione a livello della superficie cutanea plantare.

Quest’ultima rappresenta l’interfaccia costante tra l’ambiente ed il STP. Essa e ricca in

recettori e possiede una soglia di sensibilità molto elevata. Essi forniscono delle informazioni

sulle oscillazioni dell’insieme della massa corporea e si comportano dunque come una

“piattaforma stabilometrica”.

Le informazioni plantari sono le uniche a derivare da un recettore fisso, direttamente a

contatto con un ambiente immobile rappresentato dal suolo.

A livello del piede si raccolgono, tuttavia, anche informazioni relative alla propriocezione

muscolare e articolare (vedi oltre). Nell’ambito delle problematiche posturali, il piede può

presentarsi in tre modi diversi:

• Come elemento causativo: responsabile principale dello squilibrio posturale;

• Come elemento adattativo: tampona uno squilibrio che viene dall’alto

(generalmente dagli occhi e dai denti). In un primo momento l’adattamento è

reversibile poi si fissa alimentando lo squilibrio posturale.

• Come elemento misto: presentando contemporaneamente un versante adattativo e

un versante causativo

Endocettori:

Questi recettori sensitivi informano il STP di quello che succede all’interno dell’individuo.

Permettono ai sistema di riconoscere in permanenza la posizione e lo stato di ogni osso,

muscolo, legamento, od organo in rapporto con l’equilibrio. Essi informano in particolar

modo sulla posizione degli esocettori cefalici (orecchio interno e retina) in rapporto

all’esocettore podalico.

Essi si dividono in due grandi categorie: recettori propriocettivi e recettori enterocettivi o

viscerocettivi.

• L'entrata oculo-motrice permette di comparare le informazioni di posizione fornite

dalla visione a quelle fornite dall’orecchio interno grazie ai sei muscoli oculo-

motori, che assicurano la mobilità del globo oculare.

• L’entrata rachidea ha per scopo di informare il sistema posturale sulla posizione

d’ogni vertebra e quindi sulla tensione di ogni muscolo.

• L'entrata propriocettiva podalica, grazie al controllo dello stiramento dei muscoli

del piede e della gamba, situa il corpo in rapporto ai piedi.

L’entrata rachidea e l’entrata propriocettiva podalica formano una continuità funzionale,

un’estesa catena propriocettiva che riunisce i recettori cefalici ai recettori podalici e dunque

permette di situare l’orecchio interno e gli occhi in rapporto ad un recettore fisso costituito dai

piedi. Ciò consente una codificazione delle informazioni spazio-temporali cefaliche.


33

Aparato stomatognatico:

Un numero sempre più crescente di lavori tende ad analizzare il ruolo dei disordini del rachide

e della postura in correlazione alle problematiche cranio mandibolari; l’attenzione che molti

ricercatori riservano all’ipotesi di correlazione tra postura e occlusione è giustificata

dall’evidenza di rapporti anatomo-funzionali tra il sistema stomatognatico e le strutture

deputate al controllo della postura.

Nell’ambito dei disordini cranio mandibolari l’occlusione, definita come “il rapporto sia

statico che dinamico tra elementi di due arcate dentarie antagoniste”, viene considerata uno

dei principali fattori eziologici. Alcuni autori hanno individuato alcune condizioni occlusali

che possono rappresentare un fattore di rischio per l’insorgenza di disfunzioni cranio-

mandibolari.

Sono stati dimostrati rapporti di intima vicinanza a livello spinale tra le terminazioni nervose

trigeminali e quelle dei primi plessi cervicali tanto da far supporre l’esistenza di vie nervose

di convergenza o di interconnessione a livello del nucleo spinale, che spiegherebbero

l’insorgenza di sintomatologie variabili a livello della faccia, dell’articolazione temporo-

mandibolare e delle porzioni dermatomeriche dei primi nervi cervicali in caso di

mioartropatia di ognuno di questi distretti e potrebbe essere la causa del dolore diffuso e

riferito che spesso accompagna alcune forme di cefalea e di dolore oro-cranio-facciale.

L’innervazione dell’apparato stomatognatico è fornita essenzialmente dal trigemino.

La sensibilità propriocettiva dello stesso distretto orale è affidata a fibre nervose i cui corpi

cellulari si trovano nel nucleo mesencefalico del trigemino. Sono state ipotizzate anche

correlazioni tra mandibola, muscoli sovraioidei e vertebre cervicali che andrebbero a

costituire un complesso anatomo-funzionale il cui anello di congiunzione sarebbe

rappresentato dall’osso ioide. Lo stesso osso ioide potrebbe rappresentare il mediatore delle

variazioni posturali della testa in seguito a cambiamenti di posizione della mandibola.


34

2.5.3 Postura della testa e del collo:

Per la corretta posizione della testa rispetto al tronco è necessaria una appropriata sinergia e

complementarietà tra i muscoli cervicali. Considerando la testa come una leva, il suo fulcro è

sui condili occipitali e la resistenza è il suo peso. La forza dei muscoli (potenza) deve

continuamente bilanciare il peso del capo visto che il suo baricentro è spostato in avanti (a

livello della sella turcica). I muscoli paravertebrali, sterno-cleido-mastoidei, nucali, scaleni,

devono essere controllati in maniera molto precisa dal sistema nervoso per stabilizzare la

testa. Oltretutto l’influenza esterna della forza di gravità agisce sull’assetto posturale di tutto il

corpo e del capo. Ogni suo disallineamento crea disarmonie e stati di tensione della

muscolatura del collo.

Per valutare il giusto allineamento ci si serve del filo a piombo che individua il riferimento

rispetto alla forza di gravità. Un corretto equilibrio statico nella postura corporea è indice di

un giusto rapporto con le forze esterne. Quando le disarmonie superano la capacità di

compenso del sistema posturale compaiono tensioni anomale, asimmetrie morfologiche e

funzionali che vengono trasmesse alle strutture adiacenti, ma anche alle strutture più lontane.

Tali asimmetrie presenti in una regione devono essere compensate dall’adattamento che si

verifica in una altra parte del corpo. La risultante delle forze dovrà trovarsi all’interno del

poligono di appoggio.

La posizione mandibolare oltre che stimolare i fusi neuromuscolari (nei movimenti di

apertura) evocando un riflesso di chiusura, influenza l’attività elettrica della muscolatura

paravertebrale e cervicale. Nei movimenti di protrusione mandibolare, ad esempio, si

riscontra un aumento dell’attività elettrica all’altezza della settima vertebra toracica. Mentre

in posizione di massima intercuspidazione si riscontra una marcata riduzione dell’attività

elettrica del fascio superiore del muscolo trapezio e di alcuni muscoli paravertebrali.

Normale rapporto testa-collo, A: verticale di Bareé, B: linea bipupillare, C: linea spalle.

(Figura 2.5.3.1)

35

Capitolo 3

DESCRIZIONE DELL` ATTIVITA´ DI TIROCINIO

Obiettivo del mio lavoro di tesi é stato quello di seguire la realta´ riabilitativa che si

presenta nella clinica, per poi descrivere in una prima fase lánalisi del movimento

degli arti superiori e della testa, ed in una seconda fase evidenziare línfluenza del

sistema tonico posturale sulla postura e sul cammino.

A tal fine si é utilizzato il software per lélaborazione Matlab che permette di eseguire

alcune operazioni specifiche.

1a Fase Realizzazione di unínterfaccia grafica in Matlab che permette di

importare direttamente dal programma Analyzer (Bts) un qualsiasi

tracciato EMG affetto da rumore, filtrarlo usando un filtro Noch, poi

esportarlo nuovamente verso il programma Analyzer.

2a Fase Realizzazione di unínterfaccia grafica in Matlab che aquisice dal

programma Analyser il tracciato ECG, generando il grafico della

frequenza cardiaca relativa, da affiancare poi ai tracciati EMG nel

programma Analyser.

3a Fase Creazione di unínterfaccia Matlab la quale effetua línterpolazione dei

marker, al fine di migliorare làcuratezza della rappresentazione.

3.1 Quantita di ore impiegate:

Ore totali: 500 ore Periodo dal 01-05-07 al 15-09-07

ATTIVITA` DI TIROCINIO

36


37

3.2 1a Fase: Filtro notch per segnali EMG:

Prima di iniziare a descrivere questa fase di lavoro, veranno esposti alcuni concetti base sul

filtraggio di tipo Notch (filtro elimina banda), concetti teorici che ho appreso durante il corso

di Elaborazione di Dati, Segnali e Immagini Biomediche (prof.sa Gianna Maria Toffolo &

prof. Giovanni Sparacino).

Filtraggio Notch [9]:

La maniera più immediata per descrivere un filtro Notch é quella di rapportarlo ad altri filtri,

per esempio un filtro passa-basso. In effetti la forma di un filtro Notch chiarisce in maniera

sufficientemente immediata il suo effetto su di un segnale. Immaginando di sovrapporre la

forma del filtro allo spettro del segnale (ad esempio segnale EMG), ne risulta un abbattimento

concentrato soltanto nell’intorno di una frequenza (detta di “spillamento”) senza distorsioni o

attenuazioni né per le frequenze minori né (e qui sta la differenza) per quelle maggiori.

Immagine didattica di come funziona un filtro Passa-Basso ed un filtro Notch

(Figura 3.2.1)


38

Per progettare questo filtro elimina banda ho usato il metodo qualitativo di posizionamento di

poli-zeri nel piano complesso, metodo apreso durante il corso di Elaborazione di Dati,

Segnali e Immagini Biomediche.

Questo tipo di metodologia usata per progettare il filtro si basa sul posizionamento di zeri e

poli della funzione di trasferimento H(z) del filtro e sul loro legame con la risposta in

frequenza H(ω).

Il procedura per creare un filtro notch con questo metodo da me usato consiste nel posizionare

i poli molto vicino agli zeri che si trovano sul raggio unitario del piano complesso.

In questo modo per le frequenze molto prossime alla coppia zero-polo il modulo (della

funzione di trasferimento) é prossimo al valore nullo, invece lontano dalla coppia il modulo é

prossimo a 1.

In questo modo si é creato un filtro che elimina soltanto la frequenza in prossimita` della

quale é stata posizionata la coppia zero-polo.

Per dare un idea piu` chiara é stata qui allegata una slide del corso di Elaborazione di Dati,

Segnali e Immagini Biomediche la quale descrive con un esempio quanto detto.

Slide del corso di Elaborazione di Dati, Segnali e Immagini Biomediche (Figura 3.2.2)


39

Il codice Matlab che segue é stato estratto dal algoritmo come punto chiave per dare un idea

di come la teoria sopra esposta viene implementata:

%definisco i due zeri complessi coniugati sul cerchio theta0=pi*HARMONIC_TO_DELETE/(handles.Fs/2); zero1=exp(i*theta0); zero2=exp(-i*theta0); zeri=[zero1,zero2];

%definisco i poli (con modulo scelto da me pari a 0.999) poli=0.999*zeri;%cosi i poli sono molto vicini agli zeri (buon filtro noch)


40

Descrizione del funzionamento del interfaccia Matlab:

Obiettivi:

Realizzare un Filtro Noch ad elevata selettivita´

Realizzare un interfaccia utente compatibile con il programma Analyser

Introduzione:

Per descrivere il funzionamento di questa interfaccia Matlab si prendera´ in considerazione un

esempio rappresentativo riscontrato durante una delle registrazioni effetuate per mezzo del

PocketEMG (vedi paragrafo Software & Hardware utilizzati). É stato scelto un segnale,

relativo a 6 contrazioni del muscolo bicipite (paziente con problemi del arto superiore destro),

nel quale per ragioni non note si é verificato un forte rumore di fondo.

Il segnale visto nel programma Analyser (descritto nel paragrafo Software & Hardware

utilizzati) risulta tale:

Contrazione del muscolo bicipite

(Figura 3.2.3)


41

Si puo` notare una componente di rumore di fondo (indicata dalla frecietta rossa a destra della

figura ?) che sovrapone chiaramente il comportamento del segnale reale tra due contrazioni

addiacenti.

Per dare un idea piu` chiara del rumore presente nel segnale di partenza, viene qui mostrato lo

stesso segnale EMG non affetto da rumore di fondo (Figura 3.2.5):

Il segnale appena rapresentato nellìmmagine (Figura 3.2.5) é il risultato che é stato raggiunto

dal algoritmo di filtraggio (ideato in questa fase di lavoro) del quale adesso descriviamo

detagliatamente il funzionamento.

Tracciato EMG non affetto da rumore

(Figura 3.2.5)


42

Descrizione del funzionamento dell´ algoritmo:

Lálgoritmo permette di importare dirretamente dal programma Analyser il tracciato

EMG affetto da rumore (indicato nella figura 3.2.6 dalla freccia rossa).

La seconda funzione del algoritmo é quella di calcolare e rappresentare lo spettro di

potenza del relativo segnale, per rendere cosi` possibile al utente di scegliere quali

componenti di frequenza del segnale vuole eliminare (spetro di potenza indicato dalla

freccia nella figura 3.2.7).

Tracciato EMG visualizzato nel interfaccia Matlab

(Figura 3.2.6)

Tracciato EMG e lo spetro di potenza relativo

(Figura 3.2.7)

IMPORT FILE

POWER

SPECTRUM


43

Si procede con la terza possibilita` di questo algoritmo, cioe´ scegliere líntervallo di

frequenza in cui si vuole gradualmente eliminare le frequenze di rumore, ed eliminarle

in ordine decrescente.

Nella figura sottostante (Figura 3.2.8) é rappresentato dalle freccie rosse il segnale

EMG e il suo spettro di potenza gradualmente ripuliti dal rumore.

A sinistra tracciato EMG originale e lo spetro di potenza relativo, a destra tracciato EMG ripulito e lo spettro di potenza relativo

(Figura 3.2.8)

NOTCH


44

Dopo aver ripulito il segnale dal relativo rumore, lálgoritmo da la possibilita` di

esportare nuovamete verso il programma Analyser, il segnale EMG ripulito dal

rumore di fondo (Figura 3.2.9).

Da questo punto in poi é possibile continuare a lavorare sul segnale EMG con tutte le

possibilita` offerte da Analyser.

Segnale EMG ripulito da rumore e rappresentato nuovamente nel programma Analyser

(Figura 3.2.9)


45

Mappa visuale del funzionamento del algoritmo:


46

3.3 2a Fase: Interfaccia Elettrocardiografo:

In questa fase di lavoro si é posto lóbiettivo di trovare la maniera di affiancare alle

registrazioni delláttivita´ muscolare (EMG) il relativo grafico della frequenza cardiaca, per

avere cosi´ un´ informazione aggiuntiva, dello stato fisiologico del paziente.

In particolare si é deciso di sfruttare un dei 6 canali del PocketEMG per aquisire il segnale

ECG direttamente dal petto del paziente. É stata poi creata un interfaccia Matlab nella quale

viene importato il tracciato ECG, viene poi generato il relativo grafico della frequenza

cardiaca per poi esportare questúltimo al programma Analyser.

Prima di iniziare a descrivere il funzionamento del algoritmo, veranno esposte alcune

caratterizazioni di base del segnale ECG e della teoria di riconoscimento di forme dónda,

siccome il funzionamento del algoritmo é basato su queste conoscenze. Concetti teorici che

ho appreso durante il corso di Elaborazione di Dati, Segnali e Immagini Biomediche (prof.sa

Gianna Maria Toffolo & prof. Giovanni Sparacino).

Riconoscimento di forme dónda & segnale ECG [10]:

Il segnale ECG é un segnale fisiologico indicativo del battito cardiaco, si tratta di un segnale

particolare caratterizato da parametri ben definiti (Figura 3.3.1)

Slide dal corso di Elaborazione di Dati, Segnali e Immagini Biomediche

(Figura 3.3.1)


47

Líntervallo RR sta ad indicare líntervallo tra due battiti consecutivi. Questa conoscenza

fisiologica é stata usata nel algoritmo per calcolare la frequenza del battito cardiaco; in

particolare nel codice del algoritmo si é usata la semplice formula matematica

frequenza=1/tempo.

La difficolta´ principale é stata quella di trovare la maniera per riconoscere tutti i complessi

QRS del tracciato, cosa indispensabile per poter definire gli intervalli temporali tra tutti i

picchi R, di conseguenza la frequenza del battito. Questo é un tipico problema nellánalisi dei

segnali biomedici, cioe´ stimare gli istanti di occorenza di una determinata forma dónda

allínterno di un segnale misurato, partendo da conoscenze a priori sulla forma dónda che si

vuole riconoscere. La forma dónda é in generale una porzione del segnale dínteresse come

per esempio il QRS rispetto allÉCG.

Come ho apreso durante il corso di „Elaborazione di Dati, Segnali e Immagini Biomediche“,

esistono svariate metodiche per risolvere il problema del riconoscimento delle forme dónda

in un tracciato. I metodi di riconoscimento si differenziano nella fase di elaborazione. Alcuni

metodi sono specifici per una dettermina forma dónda e sfruttano alcune sue particolarita´

(metodi euristici). Altri metodi sono invece di carattere piu´ generale. Essi presuppongono di

avere a disposizione delle conoscenze a priori sulla forma dónda da riconoscere (template).

Al variare del problema varia la template, ma il metodo rimane essenzialmente lo stesso, cosi´

si puo´ scegliere il Metodo dei contorni o Filtro matched.

Siccome il segnale in questione é un segnale particolare (medesima struttura su tutto il

tracciato), si é deciso di sfruttare questa sua caratteristica per scrivere un algoritmo basato sul

metodo euristico di riconoscimento delle forme dónda.

In particolare si é deciso che lálgoritmo visualizzi al utente líntero tracciato ECG, chiedendo

al utente poi di definire manualmente un valore di soglia che comprenda tutti i complessi

QRS (pero´ si trovi sopra le onde P,Q,S,T).

Come indicato nel esempio in figura:

Riconoscimento del complesso QRS

(Figura 3.3.2)


48


Anche per questa fase di lavoro é stato scelto un esempio rappresentativo per descrivere il

funzionamento dellálgoritmo in questione.

In prossimita` del cuore viene posizionato uno dei 6 elettrodi del PocketEMG,

dopodiche` viene registrata làttivita` cardiaca del paziente

Come risultato della registrazione si é ottenuto un tracciato ECG, il quale visto nel

programma Analyser risulta tale:

Tracciato ECG aquisito e visualizzato nel programma Analyser

(Figura 3.3.4)

Posizionamento del elettrodo sul paziente

(Figura 3.3.3)


49

A questo punto il tracciato aquisito viene importato nel algoritmo il quale nella sua

interfaccia rappresenta al utente lo stesso segnale di partenza.

Come passo successivo viene chiesto al utente di stabilire un valore di soglia sul asse

delle ordinate del segnale (linea verde in figura 3.3.6), in modo che il valore di soglia

scelto si trovi al disopra di tutte le onde P,Q,S,T , ed al disotto dei picchi R.

Come é stato spiegato nel introduzione, questa richiesta fatta al utente risulta una

necessita´ per lálgoritmo il quale calcola la frequenza del battito cardiaco leggendo

gli istanti in cui si verificano i complessi QRS.

Rappresentazione del tracciato ECG

(Figura 3.3.5)

Valore di soglia definito dal utente (Figura 3.3.6)

IMPORT ECG

SOGLIA


50

Dopo aver definito bene il livello di soglia sul tracciato ECG, come terza funzionalita´

del algoritmo troviamo la possibilita´ di calcolare e raffigurare il grafico della

frequenza del battito. Il grafico indica la frequenza relativa ad ogni singolo battito,

percio´ prende il nome di „frequenza Bit to Bit“.

Calcolo della frequenza Bit to Bit

(Figura 3.3.7)

Frequenza Bit to Bit rappresentata in Analyser

(Figura 3.3.8)

BIT to BIT


51

Il vantaggio che si ottiene da questo grafico é quello di poterlo affiancare ai tracciati

EMG, ottenendo cosi´ informazione aggiuntiva sullo stato fisiologico del paziente

durante láttivita´ motoria, cioe´ la frequenza del suo battito cardiaco.

Frequenza del tracciato ECG affiancata al tracciato EMG

(Figura 3.3.9)


52



53

3.4 3a Fase: Interfaccia Interpolazione dei marker:

In questa fase di lavoro si é posto lóbiettivo di creare unàlgoritmo che sia in grado di

aggiungere virtualmente dei marker alle registrazioni Motion Capture effetuate su pazienti

con problemi alla colonna vertebrale.

Il fine è quello di avere per ogni singola vertebra il suo relativo marker, rendendo cosi`

possibile una rappresentazione molto piu` accurata e precisa in questo ambito di studi.

Questòbiettivo viene bene rappresentato dal immagine sottostante, la quale mette a confronto

il movimento digitalizzato di partenza con la medesima rappresentazione migliorata

dallàggiunta dei marker virtuali.

Le due rappresentazioni messe a confronto

(Figura 3.4.1)


54

Viene qui rappresentato un abozzo di codice Matlab dove si puo notare come làlgoritmo

sfrutta la funzione dìnterpolazione per creare gli ulteriori marker:

% --- Executes on button press in INTERPOLATION. function INTERPOLATION_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to INTERPOLATION (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

vold=[1:3:((handles.number_of_markers)-4)]; %X position of known data

ii=1; for i=2:length(vold) vnew(ii)=[(vold(i))-2]; %vnew X position of unknown data vnew(ii+1)=[(vold(i))-1]; ii=ii+2; end

pom1=zeros(1,((handles.number_of_markers)-4)); pom2=zeros(1,size(pom1,2)*3); podacinew=zeros(handles.frame_length,length(pom2)); XYZall=zeros(handles.frame_length/3*length(pom2),3); br=0; for i=1:handles.frame_length curfr=handles.data(i,:); %current frame data vel=length(curfr); X=curfr([1:3:vel]);Y=curfr([2:3:vel]);Z=curfr([3:3:vel]);

%New points Xint=interp1(vold, X, vnew, 'spline'); Yint=interp1(vold, Y, vnew, 'spline'); Zint=interp1(vold, Z, vnew, 'spline'); Xall=pom1;Xall(vold)=X;Xall(vnew)=Xint; Yall=pom1;Yall(vold)=Y;Yall(vnew)=Yint; Zall=pom1;Zall(vold)=Z;Zall(vnew)=Zint; curnew=pom2; curnew([1:3:length(pom2)])=Xall; curnew([2:3:length(pom2)])=Yall; curnew([3:3:length(pom2)])=Zall; XYZall((i-1)*length(Xall)+1:i*length(Xall),1:3)=[Xall(:) Yall(:)

Zall(:)]; br=br+1; podacinew(br,:)=curnew; %new data for current frame end handles.data=podacinew guidata(hObject,handles);


55


Per descrivere il funzionamento di questa interfaccia Matlab vengono qui rappresentate alcune

immagini di una registrazione sperimentale effetuata in laboratorio.

Sul paziente vengono posizionati i marker secondo le classiche convenzioni, il numero

di marker sulla colonna vertebrale è di 7 unita`, posizionati in prossimita` delle

vertebre:

- C7

- TH3

- TH6

- TH9

- TH12

- L3

- S1

Il paziente viene cosi` sottoposto alla registrazione durante un continuo movimento

flessorio.

Come risultato la tecnologia BTS ci fornisce una rappresentazione digitalizzata del

medesimo movimento, dove i punti di riferimento sono rappresentati dai marker.

Movimento digitalizzato

(Figura 3.4.3)

Marker posti sul paziente

(Figura 3.4.2)


56

A questo punto il movimento digitalizzato viene elaborato dal algoritmo il quale

genera gli ulteriori marker neccessari, e restituisce come risultato un file emt con le

relative posizioni dei marker nello spazio.

Rappresentando il file in Analyser otteniamo come risultato la rappresentazione

originale di partenza piu` la sequenza di marker virtuali.

Interfaccia Matlab

(Figura 3.4.4)

Le due rappresentazioni messe a confronto (Figura 3.4.5)

IMPORT

NAMES of MARKERS

INTERPOLATION

EXPORT


57


58

Capitolo 4

CONCLUSIONI

In questo lavoro di tesi sono state descritte alcune delle molteplici possibilita´ che i sistemi di

Motion Capture Bts possono ricoprire nell´ ambito clinico-riabilitativo. Si é fatto cenno ai

principali fattori della fisiologici responsabili della postura e del movimento in generale, per

favorire anche il punto di vista clinico-medico dellánalisi posturale.

Attraverso lánalisi del movimento é stato possibile descrivere il movimento dellárto

superiore, del tronco e della testa. Si sono utilizzati strumenti quali la stereofotogrammetria, la

basografia, lélettromiografia di superficie e lánalisi cinetica mediante pedane di forza.

Attraverso gli algoritmi sviluppati in ambiente Matlab é stato possibile :

1) Predisporre di un filtro notch ad alta selettivita`, adatto per filtrare tracciati EMG

affetti da rumori specifici.

2) Predisporre della possibilita` di affiancare ai tracciati EMG la relativa informazione

cardio-vascolare della frequenza del battito cardiaco.

3) Predisporre di un sostanzioso aumento dácuratezza per quanto riguarda le

registrazioni della colonna vertebrale , dovuto allínterpolazione dei marker.

Tali algoritmi sono risultati utili quale ausilio diagnostico nella pratica clinico-riabilitativa.

Per láppunto hanno consentito una maggiore accuratezza nellánalisi del segnale EMG,

grazie allóperazione di filtraggio notch. Per qunto riguarda la sovrapposizione grafica dei

EMG e basografia é stato possibile affiancare allánalisi elettromiografica línformazione

cardio-vascolare. Infine é stato possibile visualizzare lóperazione di interpolazione dei

marker direttamente sullo stick diagram rappresentation delle traccie 3D dei marker. In questo

modo si puo` discriminare tra operazioni dínterpolazione che mantengono la fisiologia

normale del movimento del segmento corporeo oppure no, ed agire di conseguenza.

Considerando eventuali sviluppi futuri bisognera` considerare i limiti degli algoritmi

sviluppati:

La selettivita´ del filtro Notch

I tempi di calcolo relativamete lunghi per tracciati di grandi dimensioni

Làlgoritmo che effetua lìnterpolazione dei marker è uno degli algoritmi che richiederebbe di

essere sviluppato piu´ a fondo visto che si è riscontrato un apprezzabile miglioramento nelle

rappresentazioni dei report relativi alla colonna vertebrale.

59

BIBLIOGRAFIA

[1] Sylos Labini Francesca (2005),Tesi di Laurea, Valutazione quantitativa

multifattoriale della postura e del movimento

[2] Ferrario (2002), Articolo, Journal of Orthopaedic Research

[3] Williams e Bao (2003), Articolo, Journal of Orthopaedic Research

[4] Kusoffsky-Apel-Hirschfeld (2001), Articolo, Gait and Posture

[5] Chan (2004), Articolo, Journal of Orthopaedic Research

[6] Ajitkumar (2002), Articolo, Gait and Posture

[7] Nadeau (2003), Articolo, Gait and Posture

[8] Tait J. e Mac Nelly W.H (1934)

[9] Toffolo Gianna Maria (2007), Dispensa, corso di Elaborazione di Dati, Segnali e

Immagini Biomediche

[10] Toffolo Gianna Maria (2007), Dispensa, corso di Elaborazione di Dati, Segnali e

Immagini Biomediche

60

RINGRAZIAMENTI

In primo luogo ringrazio il dott. Stanislav Peharec e tutto il personale della clinica, per avermi

ben accettato e seguito nella mia attivita` di tesi.

Un grazie particolare va inoltre al ing. Bačić Petar , non solo per aver condiviso con me tutte

le esperienze, ma anche per la simpatia e la professionalità dimostrate.

Ringranzio moltissimo la proff.sa Sawacha Zimi per la pazienza, per i preziosi consigli e la

grande disponibilita` data durante tutto il periodo di tesi.

Ringrazio lùniversita` di Padova per avermi concesso la possibilita´ di svolgere questa

valorosa esperienza professionale.

Ringrazio lùniversita` di Zagabria (Facolta´ di elettrotecnica e medicina) con la quale

abbiamo collaborato.

Ringrazio lázienda Bts di Padova, per tuta la disponibilita´ data.

Per finire vorrei ringraziare la mia famiglia per avermi seguito con tanto affetto e calore in

questo mio percorso di studi universitari.

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Tesi di laurea di Josip Mihovilović

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