NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka planBelirli yürüyüş paternlerinin bilgisayar destekli tanımlanması Parkinson hastalığının (PD) değerlendirilmesinde önemli bir konudur. Bu çalışmada, çekirdek tabanlı ana bileşen analizi (KPCA) ile PD'nin klinik değerlendirmelerine yardımcı olmak için bilgisayarlı görme tabanlı yürüyüş analizi yaklaşımı geliştirilmiştir. MethodTwelve PD hastaları ve son altı ay içinde nörolojik geçmişi veya motor bozukluğu olmayan on iki sağlıklı yetişkin, "PD olmayan", "Uyuşturucu-On" ve "Uyuşturucu-Off" durumlarına göre işe alındı ve ayrıldı. Katılımcılardan açık renkli giysiler giymeleri ve doğal hızlarında bir donanma perdesi ile dekore edilmiş bir koridorda üç yürüyüş denemesi yapmaları istendi. Katılımcıların sabit durum yürüyüş dönemindeki yürüyüş performansı, yürüyüş analizi için dijital bir kamera tarafından yakalandı. Toplanan yürüyen görüntü çerçeveleri daha sonra gürültü azaltma ve sıkıştırma için ikili siluetlere dönüştürüldü. Geliştirilen KPCA tabanlı yöntemi kullanarak, ikili siluetler içindeki özellikler, yürüyüş döngüsü süresini, adım uzunluğunu, yürüme hızını ve kadenceyi nicel olarak belirlemek için çıkarılabilir.Sonuçlar ve tartışmaKPCA tabanlı yöntem, geleneksel görüntü alanından daha etkili olduğu doğrulanan bir özellik-çekme yaklaşımı kullanır ve ana bileşen analizi (PCA) "PD Olmayan" kontrolleri ve "On-rug hastalar" sınıflandırmasında yaklaşımlar. Teşvik edici olarak, bu yöntem farklı yürüyüşleri tanımak için% 80.51 yüksek doğruluk oranına sahiptir. Kantitatif yürüyüş parametreleri elde edilir ve hastaların yürüyüşlerinin güç spektrumları analiz edilir. PD hastalarının yürüme sırasındaki yavaş ve düzensiz eylemlerinin, gücün bir kısmını ana lob frekansından daha düşük bir frekans bandına aktarma eğiliminde olduğunu gösteriyoruz. Sonuçlarımız, PD'li hastaların motor fonksiyonlarını değerlendirmek için yürüyüş performansını kullanmanın fizibilitesini göstermektedir.ConclusionThis KPCA tabanlı yöntem sadece bir dijital kamera ve dekore edilmiş bir koridor kurulumu gerektirir. Mevcut yöntemin kullanım kolaylığı ve kurulumu, klinisyenlere ve araştırmacılara PD'nin ilerlemesini ve tedavisini izlemek için düşük maliyetli bir çözüm sağlar. Özetle, önerilen yöntem, PD'li hastalar için yürüyüş analizi yapmak için bir alternatif sunar.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundThe computer-aided identification of specific gait patterns is an important issue in the assessment of Parkinson's disease (PD). In this study, a computer vision-based gait analysis approach is developed to assist the clinical assessments of PD with kernel-based principal component analysis (KPCA).MethodTwelve PD patients and twelve healthy adults with no neurological history or motor disorders within the past six months were recruited and separated according to their "Non-PD", "Drug-On", and "Drug-Off" states. The participants were asked to wear light-colored clothing and perform three walking trials through a corridor decorated with a navy curtain at their natural pace. The participants' gait performance during the steady-state walking period was captured by a digital camera for gait analysis. The collected walking image frames were then transformed into binary silhouettes for noise reduction and compression. Using the developed KPCA-based method, the features within the binary silhouettes can be extracted to quantitatively determine the gait cycle time, stride length, walking velocity, and cadence.Results and discussionThe KPCA-based method uses a feature-extraction approach, which was verified to be more effective than traditional image area and principal component analysis (PCA) approaches in classifying "Non-PD" controls and "Drug-Off/On" PD patients. Encouragingly, this method has a high accuracy rate, 80.51%, for recognizing different gaits. Quantitative gait parameters are obtained, and the power spectrums of the patients' gaits are analyzed. We show that that the slow and irregular actions of PD patients during walking tend to transfer some of the power from the main lobe frequency to a lower frequency band. Our results indicate the feasibility of using gait performance to evaluate the motor function of patients with PD.ConclusionThis KPCA-based method requires only a digital camera and a decorated corridor setup. The ease of use and installation of the current method provides clinicians and researchers a low cost solution to monitor the progression of and the treatment to PD. In summary, the proposed method provides an alternative to perform gait analysis for patients with PD.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.