Программное обеспечение для анализа движений захвата и переноса рукой: возможности применения в когнитивных и нейрофизиологических исследованиях

Цель исследования – представить программное обеспечение Kinematic 4, предназначенное для автоматизированного анализа кинематических характеристик действий захвата и переноса объектов рукой на основе данных, полученных с помощью систем захвата движения.

Материалы и методы. Программа разработана на языке Python и реализует алгоритмы автоматического определения ключевых временных точек двигательного акта. Исходная алгоритмическая структура была апробирована ранее в среде MATLAB и адаптирована в виде кроссплатформенного настольного приложения с графическим интерфейсом. Kinematic 4 позволяет анализировать координатные данные, полученные от трекеров, размещенных на пальцах, запястье, объекте и специализированных очках с подвижной створкой. Программа определяет 6 временных маркеров, соответствующих этапам выполнения действия: начало эксперимента, начало движения кисти, начало раскрытия пальцев, максимальную апертуру захвата, начало подъема объекта и его опускание.

Результаты. Сравнительный анализ результатов, полученных с помощью Kinematic 4 и ранее разработанного MATLAB-скрипта, показал полное соответствие. Программа успешно прошла верификацию на экспериментальных данных и продемонстрировала стабильную работу. Благодаря интуитивно понятному интерфейсу и автоматизации расчетов Kinematic 4 обеспечивает воспроизводимый и удобный инструмент для научных и клинических исследований.

Выводы. Программное обеспечение может быть эффективно использовано для оценки движений руки в нейронаучных и клинических задачах, включая диагностику моторных нарушений и мониторинг восстановительных процессов. В перспективе возможны интеграция с другими биофизическими сигналами и внедрение элементов интеллектуального анализа данных.

1. MacKenzie C. L., Iberall T. The Grasping Hand. Amsterdam: Elsevier, 1994. 256 p.

2. Jeannerod M. The timing of natural prehension movements. J Motor Behav 1984;16(3):235–54. DOI: 10.1080/00222895.1984.10735307

3. Castiello U. The neuroscience of grasping. Nat Rev Neurosci 2005;6(9):726–36. DOI: 10.1038/nrn1744

4. Nowak D. A. The impact of stroke on the performance of grasping: Usefulness of kinetic and kinematic motion analysis. Neurosci Biobehav Rev 2008;32(8):1439–50. DOI: 10.1016/j.neubiorev.2008.04.017

5. Fasano A., Mazzoni A. Reaching and grasping movements in Parkinson’s disease: A review. J Parkinsons Dis 2022;12(4): 1083–113. DOI: 10.3233/JPD-223102

6. Wiesendanger M., Serrien D. J. Neurological problems affecting hand dexterity. Brain Res Rev 2001;36(2–3):161–8. DOI: 10.1016/S0165-0173(01)00085-6

7. Betti S., Zani G., Guerra S. et al. Reach-to-grasp movements: A multimodal techniques study. Front Psychol 2018;9:990. DOI: 10.3389/fpsyg.2018.00990

8. Sartori L., Spoto A., Gatti M., Straulino E. The shape of water: How tai chi and mental imagery effect the kinematics of a reach-to-grasp movement. Front Physiol 2020;11:297. DOI: 10.3389/fphys.2020.00297

9. Frykberg G. E., Grip H., Alt Murphy M. How many trials are needed in kinematic analysis of reach-to-grasp? A study of the drinking task in persons with stroke and non-disabled controls. J Neuroeng Rehabil 2021;18(1):13. DOI: 10.1186/s12984-021-00806-w

10. Paulignan Y., Frak V. G., Toni I., Jeannerod M. Influence of object position and size on human prehension movements. Exp Brain Res 1997;114(2):226–34. DOI: 10.1007/PL00005653

11. Sziburis T., Blex S., Glasmachers T., Iossifidis I. Ruhr hand motion catalog of human center-out transport trajectories in 3D task-space captured by a redundant measurement system. arXiv e-prints; arXiv:2401.00562. DOI: 10.48550/arXiv.2401.00562

12. Mazzarella J., Richie D., Chaudhari A. M. W. et al. Object weight and hand dominance impact kinematics in a functional reach-to-drink task in school-aged children. Sensors (Basel) 2024;24(16):5421. DOI: 10.3390/s24165421

13. Choi H., Park D., Rha D. W. et al. Kinematic analysis of movement patterns during a reach-and-grasp task in stroke patients. Front Neurol 2023;14:1225425. DOI: 10.3389/fneur.2023.1225425

14. Murphy M. A., Willén C., Sunnerhagen K. S. Kinematic variables quantifying upper-extremity performance after stroke during reaching and drinking from a glass. Neurorehabil Neural Repair 2011;25(1):71–80. DOI: 10.1177/1545968310370743

15. Вязьмин А. О., Рагимова А. А., Си Г. Л. и др. Эффективность перемещения предмета в зависимости от его ориентации в пространстве: кинематический анализ моторного планирования и выполнения. Нервно-мышечные болезни 2024;14(3): 38–53. DOI: https://doi.org/10.17650/2222-8721-2024-14-3-38-53

16. Wong A. L., Haith A. M., Krakauer J. W. Motor planning. Neurosci 2015;21(4):385–98. DOI: 10.1177/1073858414557845

17. Johansson R. S., Flanagan J. R. Coding and use of tactile signals from the fingertips in object manipulation tasks. Nat Rev Neurosci 2009;10(5):345–59. DOI: 10.1038/nrn2621

18. Scott S. H. Optimal feedback control and the neural basis of volitional motor control. Nat Rev Neurosci 2004;5(7):532–45. DOI: 10.1038/nrn1427

19. Zhang J., Xiao Yu., Li Z.-M. et al. Reach-to-grasp kinematics and kinetics with and without visual feedback in early-stage Alzheimer’s disease. J Neuroeng Rehabil 2022;19(1):121. DOI: 10.1186/s12984-022-01060-5

20. Pardhan S., Scarfe A., Bourne R., Timmis M. A comparison of reach-to-grasp and transport-to-place performance in participants with age-related macular degeneration and glaucoma. Invest Ophthalmol Vis Sci 2017;58(3):1560–9. DOI: 10.1167/iovs.16-21008

21. Shadmehr R., Krakauer J. W. A computational neuroanatomy for motor control. Exp Brain Res 2008;185(3):359–81. DOI: 10.1007/s00221-007-1269-0