Validazione di un algoritmo per la segmentazione automatica delle primitive motorie funzionali dell'arto superiore nell'Action Research Arm Test in soggetti giovani, anziani e pazienti post-ictus

La valutazione quantitativa della funzionalità dell’arto superiore è essenziale per monitorare il declino motorio senile e il recupero post-ictus. Le scale cliniche tradizionali, come l’Action Research Arm Test (ARAT), presentano limiti di sensibilità nel rilevare alterazioni cinematiche e compensi motori. In particolare, non consentono una caratterizzazione sufficientemente granulare del movimento, fondamentale per lo sviluppo di protocolli riabilitativi personalizzati. In questo contesto, la scomposizione di gesti motori complessi in primitive motorie funzionali (Functional Motor Primitives, FMP) rappresenta un approccio promettente per superare tali limitazioni. Questo studio ha l’obiettivo di validare un algoritmo per la segmentazione automatica delle FMP dell’arto superiore (i.e., Reaching, Manipulation, Transport, Return) tramite l’utilizzo di un singolo sensore inerziale (IMU, Xsens MTw Awinda) posizionato sul polso durante l’esecuzione del test ARAT. Il protocollo ha coinvolto 56 soggetti suddivisi in tre coorti: 27 giovani sani, 20 anziani sani e 9 pazienti post-ictus in fase sub-acuta. I segnali inerziali e le registrazioni video sincronizzate sono stati acquisiti simultaneamente. L’algoritmo, precedentemente sviluppato, identifica le transizioni temporali analizzando una curva derivata dal prodotto tra la norma della velocità e quella della posizione del polso. La segmentazione automatica è stata confrontata con la segmentazione manuale dell’operatore (Ground Truth) su 1295 trial complessivi mediante l’analisi di Bland–Altman e l’Indice di Jaccard. L’efficienza spaziale è stata valutata tramite il parametro Path Length Ratio (PLR) calcolato sia globalmente sia per singola primitiva motoria. I risultati mostrano un buon accordo temporale nell’identificazione dell’inizio del Reaching (bias: 5.82 ms) e della fine del Return (bias: −15.89 ms). Una discrepanza sistematica maggiore è emersa per l’identificazione del termine del Transport (bias: −189.34 ms), attribuibile alla variabilità individuale nel rilascio dell’oggetto. L’analisi del PLR parcellizzato ha mostrato una sensibilità diagnostica superiore rispetto all’indice globale nel rilevare anomalie localizzate, come osservato nella fase di Transport per il cubo da 7.5 cm ( < 0.001). Nel complesso, l’approccio proposto si è dimostrato robusto nella caratterizzazione della struttura temporale e spaziale del movimento, anche nella popolazione post-ictus, evidenziando un potenziale impiego clinico che dovrà essere ulteriormente confermato mediante validazione su campioni più ampi.