I test della normativa internazionale su protesi per arto inferiore sono basati sull‟osservazione di atti locomotori compiuti da soggetti amputati. Prima di venire ai dati, frutto di questa osservazione, si intende chiarire in cosa consiste un‟analisi strumentale in tale ambito.
La disponibilità di tecniche oggettive per la quantificazione della prestazione funzionale motoria di soggetti normali e patologici consente sia lo studio di relazioni causa-effetto tra le diverse variabili biomeccaniche di interesse e le modalità di attivazione muscolare, sia l‟analisi di movimenti ciclici, tra i quali i più studiati sono il cammino in piano o su rampe di diversa pendenza e la salita e discesa di scale.
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Occorre a questo punto richiamare la gait analysis che si riferisce alla misura, analisi e valutazione delle caratteristiche biomeccaniche associate al compito del cammino. Negli ultimi anni c‟è stato un forte progresso tecnologico che ha portato ad un incremento
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esponenziale nel numero delle sue applicazioni, tra le quali vi è proprio la valutazione dell‟allineamento di protesi ed ortesi in arti inferiori. La gait analysis prevede la misura di diverse variabili; durante un movimento quale un semplice passo le variabili comprendono quelle cinematiche, quelle cinetiche (forza di reazione del terreno) e quelle mioelettriche (EMG). Non ci si dovrebbe poi dimenticare di altri parametri utilizzati nei trials quali i dati antropometrici.
Durante la misura e l‟analisi del passo le fasi tipicamente seguite sono:
-preprocessing: digitalizzazione delle rilevazioni, eliminazione del rumore, sfoltimento e normalizzazione;
-feature extraction: segmentazione, rilevamento delle caratteristiche principali; -matchig: riconoscimento di sequenze o di anormalità;
-comprensione e azione: interpretazione del fenomeno ed intervento sul soggetto.
Organizzazione dei dati
È una grande sfida utilizzare in maniera efficiente i dati raccolti, specialmente trattandosi di una grande e complessa mole che include caratteristiche demografiche, variabili antropometriche, risultati di esami e campioni prelevati in tempo reale (cinetici, cinematici, EMG). L‟analisi biomeccanica, in generale, è caratterizzata da un gruppo di partecipanti piccolo, principalmente a causa della sua complessità, e le sedute di prova per un solo soggetto durano circa 2-3 ore. Uno dei primi passi nel permettere l‟utilizzo di tale ricchezza di dati è l‟impiego di un protocollo standard e di modelli. Il modello di dati dovrebbe essere un data warehouse (magazzino di dati). Tale concetto è emerso dal bisogno di un facile accesso ad una raccolta di dati che sia di qualità e strutturata in modo da permettere la presa di decisioni. Un data warehouse (DWH) è per definizione una collezione di dati subject-oriented, integrata e tempo-variante, costruita per permettere ad un eterogeneo gruppo di utilizzatori di prendere delle decisioni. Uno dei concetti basilari del data warehousing è pulire, filtrare, trasformare, riassumere ed aggregare i dati; questi sono poi inseriti in una struttura di facile accesso e analisi. Il volume di dati in un DWH può essere molto alto, in particolare se si considerano le richieste della gait analysis che prevede un immenso ammontare di sequenze di dati (sequenze temporali) da canali di acquisizione multipli. Le misure di locomozione possono essere collezionate, organizzate e rappresentate attraverso eventi. Eventi tipici includono componenti diverse quali elettromiografie, variabili cinematiche e cinetiche: segnali mioelettrici, letture dei marker
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(ad esempio flesso-estensione del ginocchio e rotazione) e misure delle componenti di forza di reazione del terreno. Tale dataset tende ad essere molto vasto. Per un veloce recupero dei dati, è necessaria la loro aggregazione in tabelle di lookup.
Dati cinematici
I requisiti minimi che riguardano un modello di dati cinematici possono essere trovati in protocolli (Davis, CAST…) che definiscono la posizione dei markers sul corpo del soggetto dai quali si ricostruisce la cinematica articolare; ogni marker produce 4 variabili (X, Y, Z, t) , memorizzate nella parte d‟archivio della tabella degli eventi cinematici.
Dati cinetici
Analisi cinetica e modello di carico si basano sullo studio delle forze di reazione del terreno (GRF). Queste forze sono uguali in intensità e con verso opposto alle forze esercitate dall‟arto di supporto. La misura delle GRF è realizzata da una piattaforma di forza (es. piattaforma Kistler). La piattaforma misura valori di forza di taglio retro-anteriore (GR_Fx), di forza medio-laterale (GR_Fy) e di forza verticale (GR_Fz) nel dominio del tempo. Registra inoltre la posizione del centro di pressione (CoP), punto di
Figura 3.7: i sistemi di riferimento nel protocollo Devis
Figura 3.8: applicazione di un marker sulla parte posteriore della coscia
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applicazione della forza (GR_PX, GR_PY) in unità metriche (mm), e il momento libero Mz (GR_Mz) in Newton*mm. Queste variabili concludono i dati nella tabella degli eventi cinetici nel DWH.
Dati EMG
L‟ElettroMioGrafia è l‟analisi dell‟attività elettrica dei muscoli in contrazione. È utile per rilevare i muscoli attivi (o non attivi) e in quale sequenza stanno lavorando rispetto alle necessità del movimento. L‟EMG può dare anche un‟indicazione dell‟intensità dell‟attività muscolare. Di primario interesse nella gait analysis elettromiografica sono l‟inizio, la durata e l‟ampiezza dell‟attività dei muscoli della gamba durante un ciclo di carico. La tavola degli eventi EMG di locomozione dovrebbe utilizzare tali variabili come unità di dati, mentre la rilevazione mioelettrica andrebbe memorizzata nel dominio del tempo (dati di serie temporali).
Figura 3.9 a: pedana di laboratorio dotata di tre piattaforme di forza piezoelettriche Kistler per l’analisi posturale e del passo
Figura 3.9 b: pedana di forza a 6 componenti, misura la risultante F delle forze e il momento libero Mz.
Figura 3.10: esempio di tracciati registrati durante una seduta di analisi del cammino; il terzo e il sesto segnale sono gli EMG grezzi registrati dal tibiale anteriore e dal muscolo gastrocnemio sinistri e destri.
96 Dati antropometrici
Anche le variabili antropometriche vengono inserite in tabelle di eventi, dal momento che sono temporali per natura e forniscono preziose informazioni quando sono osservate per un lungo periodo (mesi, anni). Esistono standard (ISO 15535) o l‟International Biological Program (IBP) che forniscono preziosi input per progettare una tavola d‟eventi antropometrici. Nelle misure di locomozione, variabili antropometriche sono: l‟altezza del soggetto, l‟ampiezza e l‟altezza della pelvi (destra e sinistra), l‟ampiezza del ginocchio (d. e s.), l‟ampiezza della caviglia (d. e s.) e la lunghezza della gamba (d. e s.). Dovrebbe essere inclusa la massa corporea, tuttavia in alternativa si calcola dalla GRF. L‟IBP definisce le variabili da misurare per consentire l‟interoperabilità nell‟interpretazione, nel confronto e nella condivisione dei risultati dell‟analisi locomotoria.
Con attenzione all‟etica e alla privacy, alcuni dati demografici sono necessari per interpretare i risultati e identificare linee comuni o anomalie. Questi includono l‟età (almeno anno e mese), sesso, etnia e locazione geografica.
Dati riguardanti esami
Includono eventi quali data e luogo del trial, informazioni sulla tipologia dell‟esame stesso e sulle modalità della sua effettuazione, etc. Questi dati possono distribuirsi tra differenti tabelle dimensionali.
Modelli DWH
Alcuni autori hanno già proposto dei modelli concettuali di DWH. I modelli proposti si basano su ontologie di dominio medico (sistema muscolare, digestivo, scheletrico e nervoso), ma questa non è una soluzione ottimale per la gait analysis poiché rende necessario un ulteriore sforzo nell‟integrare i dati. Le prove, solitamente, combinano dati di differente natura e la loro domanda ed estrazione divengono processi difficili: si devono aggiungere al modello proposto ulteriori “nodi”, e questo diviene troppo ingombrante. Esso infatti colloca i sistemi neurale, scheletrico e muscolare in eventi separati e ciò non lo rende proficuamente applicabile a misure basate su serie temporali cinematiche, cinetiche ed EMG (un movimento d‟arto include molti legamenti e ossa); la ricerca di anomalie e la correlazione tra eventi differenti diverrebbe veramente troppo onerosa.
Si propone quindi un modello di DWH con le tabelle di eventi KINEMATICS_FACT, KINETIC_FACT, EMG_FACT, ANTHROPOMETRIC_FACT, TRIAL_FACT e PATIENT_DIMENSION, integrato attraverso una tabella di lookup per un clustering gerarchico dei dati, indicizzati con simboli o coefficienti di Fourier: questo può migliorare
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le performance di un sistema mirato alla gait analysis, dal momento che in biomeccanica vi è un enorme mole di dati in serie temporali e sono dunque necessari un approccio strutturale e meccanismi d‟aggregazione. Tra i possibili lavori futuri c‟è quello di valutare la possibilità di implementare algoritmi d‟estrazione dei dati e di ricercare ulteriori modalità di riduzione delle dimensioni d‟ingombro della massa informativa.
Si presenteranno qui di seguito alcune applicazioni della gait analysis al campo protesico.
3.3 La gait analysis per il confronto tra soggetti sani ed amputati d’arto