뇌졸중 환자 재활평가, 키넥트 카메라로 구현

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분당서울대병원 재활의학과 김원석(왼쪽), 백남종 교수

3차원(D) 깊이인식 카메라로 진행되는 뇌졸중 재활치료 효과를 과학적으로 검증한 연구결과가 발표됐다. 의료진에게 정확한 재활 데이터를 전송해 회복 수준 파악을 지원하고, 환자 스스로 재활 프로그램을 설계하는 데 도움을 줄 전망이다.

분당서울대병원은 김원석, 백남종 재활의학과 교수 연구팀은 3D 깊이인식 카메라 `키넥트`를 활용해 뇌졸중 환자 상지동작분석 및 기능평가에 대한 정확성 연구를 진행했다고 8일 밝혔다.

키넥트는 약 48개 관절 움직임을 포착해 환자 운동능력을 평가한다. 게임을 즐기듯 진행되기 때문에 환자 흥미와 만족도가 높다. 언제 어디서나 환자에게 적합한 재활치료 방법을 제공할 수 있다는 장점이 있다. 카메라로 환자 의학적 데이터를 측정하고 분석 결과를 의료진에게 전달하기 때문에 회복수준을 정확히 파악해 다음 처방이 진행 될 수 있도록 지원한다. 스스로 치료를 진행할 수 있는 가정재활 프로그램 구축에 도움이 될 수 있다.

연구팀은 뇌졸중 환자 동작 정보를 데이터화했다. 뇌졸중 환자 기능 회복정도를 정량적으로 평가하는 `퓨글 마이어 평가점수(FMA 스코어)`에 얼마나 정확한 값을 도출하는지 임상적 유용성을 확인했다.

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의료진이 동작데이터 녹화 프로그램을 구동하고 있다. 녹화 버튼을 누르고 FMA 평가 동작을 시작하면 키넥트 카메라를 통해 환자의 상지 움직임이 모니터에 표시된다.

연구 결과 키넥트를 이용한 동작분석 데이터와 기능평가 결과는 FMA 스코어 각 항목별로 70~90% 높은 정확도를 보였다. 키넥트를 통한 동작기능평가 점수와 운동치료사가 환자 동작기능을 직접 평가한 총점간 상관계수가 0.873으로 높았다. 키넥트를 이용한 재활치료 효과가 증명된 것이다. 가정에서도 컴퓨터와 키넥트 센서만 있으면 손쉽게 재활 치료가 가능해질 전망이다.

백남종 분당서울대병원 재활의학과 교수는 “게임을 넘어 재활치료로까지 활용 분야가 넓어진 키넥트를 통해 환자의 동작기능 분석과 평가를 위한 알고리즘을 구현했다는 점에 의미가 있다”며 “더 많은 센터에서 동작데이터를 입력하고 임상데이터를 분석할수록 환자의 신체기능과 회복수준에 대한 보다 정밀한 예측 도구를 개발할 수 있을 것”이라고 말했다.

연구 결과는 미국 공공과학 도서관이 발행하는 학술저널 `플로스원(Plos One)`에 게재됐다.


정용철 의료/SW 전문기자 jungyc@etnews.com


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