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[운동하는 동안 몸 안을 볼 수 있는 새로운 VR 바디 슈트] 전기 임피던스 단층 촬영과 광학적 움직임 추적을 통해 MuscleRehab은 신체 내부를 볼 수 있다. 심부 근육 참여를 적극적으로 측정하여 데이터가 환자의 기준선과 비교하여 비정상인지 관찰하여 잠재적인 근육 궤적에 대한 통찰력을 제공할 수 있다.

https://www.freethink.com/health/vr-body-suit

JM Kim | 기사입력 2022/11/02 [00:00]

[운동하는 동안 몸 안을 볼 수 있는 새로운 VR 바디 슈트] 전기 임피던스 단층 촬영과 광학적 움직임 추적을 통해 MuscleRehab은 신체 내부를 볼 수 있다. 심부 근육 참여를 적극적으로 측정하여 데이터가 환자의 기준선과 비교하여 비정상인지 관찰하여 잠재적인 근육 궤적에 대한 통찰력을 제공할 수 있다.

https://www.freethink.com/health/vr-body-suit

JM Kim | 입력 : 2022/11/02 [00:00]

MuscleRehab은 감독되지 않은 신체 재활 동안 근육 참여 및 동작 데이터를 시각화하기 위해 전기 임피던스 단층 촬영 및 광학 동작 추적을 사용하는 시스템이다. (이미지 제공: MIT CSAIL)

 

점점 더 많은 사람들이 신체 재활의 혜택을 받을 수 있는 조건을 안고 살아가고 있지만 물리 치료사(PT)가 충분하지 않다. PT에 대한 수요 증가는 인구 증가와 함께 경쟁하고 있으며, 고령화 및 심각한 질병의 높은 비율이 문제에 기여하고 있다.

 

신체 움직임 센서와 같은 센서 기반 기술의 급증은 로봇 시스템을 통해 인간 치료사를 보완할 수 있는 환자에게 자율성과 정확성을 제공했다. 그럼에도 불구하고 현재 사용 가능한 미니멀리스트 시계와 반지는 주로 움직임 데이터에 의존한다. 이 데이터에는 움직임 외에도 근육 참여 및 긴장을 포함하여 물리 치료사가 함께 구성하는 보다 전체적인 데이터가 부족하다.

 

이 근육 운동 언어 장벽은 최근 MIT 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(CSAIL)와 매사추세츠 종합 병원의 연구원들이 감독하지 않는 신체 재활 시스템인 MuscleRehab을 만들도록 촉발했다. 세 가지 성분이 있다: 동작 활동을 포착하는 동작 추적, 근육의 상태를 측정하는 전기 임피던스 단층 촬영(EIT)이라는 영상 기술, 환자가 물리 치료사와 함께 수행하는 모습을 볼 수 있는 가상현실(VR) 헤드셋 및 추적 수트가 있다.

 

환자들은 날렵한 닌자 스타일의 올블랙 트랙킹 슈트를 입고 런지, 니 벤드, 데드 리프트, 레그 레이즈, 니 익스텐션, 스쿼트, 소화전 및 대퇴사두근, 견갑골, 햄스트링의 활동을 측정하는 브릿지와 같은 다양한 운동을 수행한다. VR 3D 움직임 데이터를 캡처한다.

 

가상 환경에서 환자에게 두 가지 조건이 주어진다. 두 경우 모두, 그들의 아바타는 물리 치료사와 함께 수행된다. 첫 번째 상황에서는 모션 추적 데이터만 환자 아바타에 오버레이된다. 두 번째 상황에서 환자는 EIT 감지 스트랩을 착용하고 운동 및 근육 결합에 대한 모든 정보를 얻는다.

 

이 두 가지 조건으로 팀은 운동 정확도를 비교하고 결과를 전문 치료사에게 전달했다. 전문가는 각 운동 중에 어떤 근육 그룹이 참여해야 하는지 설명했다. 운동만 하는 대신 감독되지 않은 운동 중에 근육 참여와 운동 데이터를 모두 시각화함으로써 운동의 전체 정확도가 15% 향상되었다.

 

그런 다음 팀은 두 가지 조건 사이에서 올바른 근육 그룹이 운동하는 동안 얼마나 많은 시간이 촉발되었는지에 대한 교차 비교를 수행했다. 근육 참여 데이터를 실시간으로 보여주는 조건에서 그것이 피드백이다. 가장 많은 참여 데이터를 모니터링하고 기록함으로써 PT는 환자 운동의 질에 대해 훨씬 더 잘 이해하고 있으며 이러한 통계를 기반으로 현재 요법과 운동을 더 잘 평가하는 데 도움이 된다고 보고했다.

 

"우리는 감지 시나리오가 임상 환경에 국한되지 않고 부상 회복 중인 운동 선수, 현재 물리 치료를 받고 있는 환자 또는 신체적 제한 질환이 있는 환자를 위해 데이터 기반 비지도 재활을 더 잘 가능하게 하여 궁극적으로 다음을 도울 수 있는지 확인하기를 원했다. 회복뿐만 아니라 예방도 가능하다.” MIT 전공학 및 컴퓨터 과학 박사 과정 학생이자 CSAIL 계열사이자 MuscleRehab에 대한 새 논문의 주저자인 Junyi Zhu가 말했다. "심부 근육 참여를 적극적으로 측정하여 데이터가 환자의 기준선과 비교하여 비정상인지 관찰하여 잠재적인 근육 궤적에 대한 통찰력을 제공할 수 있다."

 

현재 감지 기술은 주로 행동과 심박수를 추적하는 데 중점을 두고 있지만 Zhu는 근전도(EMG)보다 다양한 근육 층의 결합(혈류, 스트레칭, 수축)을 감지하는 더 나은 방법을 찾는 데 관심이 있었다. EMG는 침습적으로 수행되지 않는 한 피부 바로 아래의 근육 활동만 포착한다.

 

Zhu는 얼마 전부터 개인 건강 감지 장치의 영역을 파고들었다. 그는 2021년에 비침습적 이미징 기술을 사용하여 건강 및 동작 감지 장치를 설계 및 제작하기 위한 도구 키트를 만드는 그의 프로젝트에서 근육의 전기 전도도를 측정하는 EIT를 사용하여 영감을 받았다. 그가 아는 한, 일반적으로 폐 기능 모니터링, 흉부 종양 감지 및 폐색전증 진단에 사용되는 EIT는 이전에 수행되지 않았다.

 

MuscleRehab에서 EIT 감지 보드는 시스템 뒤의 "두뇌" 역할을 한다. 3D 체적 데이터를 캡처하기 위해 사용자의 허벅지 위쪽에 미끄러지는 전극으로 채워진 두 개의 스트랩이 함께 제공된다. 모션 캡처 프로세스는 초당 매우 높은 프레임 속도를 감지하는 39개의 마커와 다수의 카메라를 사용한다. EIT 감지 데이터는 디스플레이에 강조 표시된 능동적으로 트리거된 근육을 보여주고 주어진 근육은 더 많이 참여할수록 더 어두워진다.

 

현재 MuscleRehab은 허벅지 위쪽과 내부의 주요 근육 그룹에 중점을 두고 있지만 아래쪽으로는 둔부까지 확장하고 싶다. 팀은 또한 Brigham and Women's Hospital의 의학 물리학자인 Piotr Zygmanski Harvard Medical School의 방사선 부교수인 Dana-Farber Cancer Institute와 협력하여 방사선 요법에서 EIT를 사용하는 잠재적인 방법을 모색하고 있다.

 

Zygmanski "우리는 방사선 치료 중 또는 치료 결과로 인한 환자 해부학적 유전 특성의 이미징뿐만 아니라 방사선 검출을 위한 전기장 및 전류의 활용을 탐구하고 있다."라고 말한다. “방사선은 분자 수준에서 직접적인 손상(DNA 손상)을 만드는 것 외에도 조직, 세포 및 기타 매체(: 감지기) 내부에 전류를 유도한다. 우리는 MIT 팀이 개발한 EIT 기기가 방사선 치료에서 EIT의 새로운 적용을 탐구하는 데 특히 적합하다는 것을 발견했다. EIT 시스템의 전자 매개변수를 맞춤화하여 이러한 목표를 달성할 수 있기를 바란다.”

 

"이 작업은 가상현실과 독창적이고 독특한 조합으로 임상 환경에서 일반적으로 사용되는 감지 접근 방식인 EIT를 발전시킨다."라고 UCLA 사무엘리 공과 대학의 전기 및 컴퓨터 공학 조교수인 Yang Zhang은 말한다. “재활을 용이하게 하는 활성화된 응용 프로그램은 잠재적으로 사회 전반에 걸쳐 광범위한 영향을 미치므로 환자가 집에서 안전하고 효과적으로 신체 재활을 수행할 수 있다. 의료 인력 부족으로 인해 임상 자원과 인력의 필요성을 제거하기 위한 이러한 도구가 오랫동안 필요했다.”

 

이 논문의 MIT 공동 저자는 모든 CSAIL 계열사인 대학원생 Yuxuan Lei Gila Schein, MIT 학부생 Aashini Shah, MIT 교수 Stefanie Mueller이다. 다른 저자로는 하버드 의과대학 정형외과 교수이자 Mass General Hospital의 물리 인공지능 센터 공동 소장인 Hamid Ghaednia가 있다. Joseph Schwab, 정형 외과 척추 센터 소장, 척추 종양 담당 이사, Stephan L. Harris Chordoma Center 공동 소장, 하버드 의과 대학 정형 외과 부교수; 노스이스턴 대학의 부학장이자 교수인 캐스퍼 하트벨트(Casper Harteveld)도 있다. 그들은 이번 달 말 사용자 인터페이스 소프트웨어 및 기술에 관한 ACM 심포지엄에서 논문을 발표할 예정이다.

 

 
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