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

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

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.

Об авторах

А. О. Вязьмин

Центр нейроэкономики и когнитивных исследований, Институт когнитивных нейронаук ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Автор, ответственный за переписку.
Email: aovyazmin@hse.ru
ORCID iD: 0000-0003-2346-4222

Александр Олегович Вязьмин,

101000 Москва, ул. Мясницкая, 20.

Россия

М. Р. Чапанова

Департамент прикладной математики Московского института электроники и математики им. А.Н. Тихонова ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Email: fake@neicon.ru
ORCID iD: 0009-0003-4328-5325

123458 Москва, Таллинская ул., 34.

Россия

М. С. Морозов

Департамент прикладной математики Московского института электроники и математики им. А.Н. Тихонова ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Email: fake@neicon.ru
ORCID iD: 0009-0003-9388-2849

123458 Москва, Таллинская ул., 34.

Россия

С. А. Аксенов

Департамент прикладной математики Московского института электроники и математики им. А.Н. Тихонова ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Email: fake@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0003-4403-7246

123458 Москва, Таллинская ул., 34.

Россия

М. Феурра

Центр нейроэкономики и когнитивных исследований, Институт когнитивных нейронаук ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Email: fake@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0003-0934-6764

101000 Москва, ул. Мясницкая, 20.

Россия

Список литературы

  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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Вязьмин А.О., Чапанова М.Р., Морозов М.С., Аксенов С.А., Феурра М., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ЭЛ № ФС 77 - 85909 от  25.08.2023.