IT201900009912A1

IT201900009912A1 - Dispositivo goniometro ulnare e relativo metodo per l’ottimizzazione dell’esame elettroneurografico

Info

Publication number: IT201900009912A1
Application number: IT102019000009912A
Authority: IT
Inventors: Lara Gallicchio
Original assignee: Lara Gallicchio
Priority date: 2019-06-26
Filing date: 2019-06-26
Publication date: 2020-12-26

Description

DESCRIZIONE

La presente invenzione ha per oggetto un dispositivo goniometro ulnare e relativo metodo per l'ottimizzazione dell'esame elettroneurografico.

Il nervo ulnare è un nervo misto di cospicue dimensioni che origina dal tronco secondario mediale del plesso brachiale. Nel suo decorso a livello del gomito, dove si situa a stretto contatto con i piani ossei, è spesso esposto ad eventi di natura traumatica. E' frequente che sia soggetto a compressione a livello del tunnel cubitale configurando il noto quadro clinico omonimo

L'esame più idoneo per lo studio del nervo ulnare è rappresentato dall'elettroneurografia sensitivo-motoria. In particolare, per la diagnosi di sindrome del canale cubitale, vengono analizzate la VCM (velocità di conduzione motoria) e l'ampiezza del CMAP (potenziale d'azione motorio complesso) ottenute da stimolazione elettrica del nervo in più punti.

Esaminare elettroneurograficamente il nervo ulnare comporta una serie di problematiche metodologiche che sono state identificate negli anni da numerosi autori e sono state spesso oggetto di studio al fine di ottenere una maggiore accuratezza diagnostica.

Il calcolo della velocità di conduzione del nervo ulnare nel tratto sovrasottogomito si ottiene stimolando il nervo, a una distanza di circa 10 cm, in due punti, sovra e sottogomito, con il gomito in flessione. Tale flessione, secondo le Linee Guida della American Association of Neuromuscular and Electrodiagnostic Medicine (AANEM) e da dati confermati da studi clinici condotti su pazienti che presentavano intrappolamento del nervo ulnare al gomito, risulta ottimale con angolazione del braccio da 60 a 90 gradi rispetto alla linea di base.

Tuttavia, allo stato dell'aire non vi sono dei dispositivi che consentono questo tipo di valorizzazione tecnica.

Nel suddetto contesto, oggetto della nostra invenzione é essenzialmente quello di fornire un dispositivo goniometro ulnare e relativo metodo per l'ottimizzazione dell'esame elettroneurografico.

L'utilizzo di tale dispositivo può aiutare l'operatore nello svolgimento di un esame più accurato e standardizzato, riducendo i tempi di esecuzione e i margini di errore con conseguenti false positività che sono correlati alla errata posizione del braccio e dai movimenti del paziente durante l'esecuzione dell'esame.

Utilizzando tale dispositivo e metodo le velocità di conduzione nel tratto sottogomito-polso e nel tratto sovra-sottogomito misurabili risulteranno omogenee tra loro e riproducibili nello stesso soggetto, anche con differenti operatori.

Il dispositivo oggetto della presente invenzione, raffigurato nelle unite figure 1 e 2, è dotato di una base (5) caratterizzata da un angolo variabile gestita da opportuna guida (4) per posizionare l'ulna in modo fermo avvalendosi di un goniometro (10). Detto dispositivo è anche supportato da telecamera (6) che ne effettua una verifica del corretto posizionamento mediante modulo di visione artificiale (8). Il dispositivo è caratterizzato da un cruscotto HMI, calcolatore (7) e ledger per la blockchain.

Il cruscotto HMI (1) è utilizzato sia per la visualizzazione dei feedback sulla correttezza del posizionamento, per il controllo della blockchain e per registrare l'angolo di posizionamento dell'ulna da parte degli utenti operatori in un ledger (2) di una blockchain (3) privata o pubblica.

La presente invenzione richiede che tale dispositivo sia utilizzato avvalendosi del metodo caratterizzato da una fase di posizionamento del gomito regolando la guida del dispositivo al fine di una ottimizzazione della rilevazione dei parametri dell'esame VCM. Dette fasi, caratterizzate da una fase eventuale di controllo automatico del posizionamento mediante computer Vision applicata alle immagini acquisite da telecamera, una fase di registrazione dei dati (manuali o automatici) all'interno del ledger, una fase di verifica della coerenza del ledger (2), una fase di registrazione dell'esame elettroneurografico all'interno del ledger (2), una fase di process mining dei dati registrati in blockchain (3) al fine di determinare il parametro C che ne definisce il valore della performance dell'esame riscontrato al variare dei parametri dell'assistito (es. peso, età, lunghezza del braccio) e dell'angolo utilizzato per il goniometro definito nella fase iniziale sulla base delle serie storiche rilevate all'interno del ledger [Fig. 1,2].

Claims

RIVENDICAZIONI 1. Dispositivo goniometro ulnare caratterizzato da: - base variabile per posizionamento del gomito (5); - guida per variazione dell'angolo di posizionamento (4); - goniometro (10); 2. Dispositivo goniometro ulnare secondo la rivendicazione 1 caratterizzato da: - telecamera (6); - elaboratore (7); - modulo (8) per la verifica tramite algoritmo di visione del corretto posizionamento del gomito; - interfaccia HMI (1) per l'inserimento dei dati relativi all'angolo di posizionamento, per la visualizzazione degli alert dati dal modulo di computer Vision, per l'inserimento dei dati in ledger; - ledger (2); - interfaccia per blockchain (3) pubblica e privata; - modulo (9) per effettuare process mining finalizzato alla determinazione del parametro C che ne definisce il valore della performance dell'esame riscontrato al variare dei parametri dell'assistito e dell'angolo utilizzato per il goniometro. 3. Metodo secondo il dispositivo descritto dalle rivendicazioni precedenti caratterizzato da: - una fase di posizionamento del gomito e deN'avambraccio regolando la guida del dispositivo; - una fase eventuale di controllo automatico del posizionamento mediante computer Vision (8); - una fase di registrazione dei dati (manuali o automatici) all'interno del ledger; - una fase di verifica della coerenza del ledger (2); - una fase di registrazione dell'esame elettroneurografico all'interno del ledger; - una fase di process mining dei dati registrati in blockchain (3) al fine di determinare il parametro C che ne definisce il valore della performance dell'esame riscontrato al variare dei parametri dell'assistito e dell'angolo utilizzato per il goniometro.