NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Düşme insidansı ile ilişkili yaralanmalar, Parkinson hastalığı (PD) olan kişilere hem insan acısı hem de ekonomik kayıp açısından önemli bir yük oluşturmaya devam etmektedir. PD'nin semptomlarından biri olan yürüyüş (FOG) dondurulması, bu popülasyondaki düşmelerin yaygın bir nedenidir. Hem nitel hem de nicel yöntemler kullanarak FOG'u karakterize etmek / tespit etmek için önemli miktarda çalışma yapılmış olsa da, minimum sensör düğümleri, sensör yerleştirme yerleri ve uygun örnekleme süresi ve güncelleme süresi gibi FOG'un gerçek zamanlı tespiti ile ilgili verilerin yetersizliği devam etmektedir. Burada, sürekli dalgacık dönüşümü (CWT), FOG'yu doğru bir şekilde tanımlamak için bir indeks tanımlamak için kullanılır. CWT yöntemi, bir dalga formunun hem zaman hem de frekans bileşenlerini yalnızca frekans bileşenini kullanan diğer yöntemlere kıyasla kullandığından, bu yöntemi kullanmanın FOG tespitinin doğruluğunda önemli bir iyileşmeye yol açabileceğini varsaydık. Önerilen indeksi FOG deneyimi olan 10 PD hastasının verileri üzerinde test ettik. İki yüz otuz yedi (237) FOG olayı fizyoterapistler tarafından tespit edildi. Sonuçlar, endeksin ön-pozitif eksende FOG'yu diğer iki eksenden daha iyi ayırabileceğini ve güncelleme süresi değişkenliğine karşı sağlam olduğunu göstermektedir. Bu sonuçlar, FOG'nun gerçek zamanlı tespitinin, 2 s pencere boyutuna sahip tek bir şaft sensörünün CWT'sini kullanarak ve 1 s'lik güncelleme süresi (sırasıyla duyarlılık ve özgüllük için sırasıyla %82,1 ve %77,1) kullanılarak gerçekleştirilebileceğini göstermektedir. Her ne kadar ilgili olsa da, gelecekteki çalışmalar bu yöntemin yararını FOG'un gerçek zamanlı tespitinde incelemelidir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Injuries associated with fall incidences continue to pose a significant burden to persons with Parkinson's disease (PD) both in terms of human suffering and economic loss. Freezing of gait (FOG), which is one of the symptoms of PD, is a common cause of falls in this population. Although a significant amount of work has been performed to characterize/detect FOG using both qualitative and quantitative methods, there remains paucity of data regarding real-time detection of FOG, such as the requirements for minimum sensor nodes, sensor placement locations, and appropriate sampling period and update time. Here, the continuous wavelet transform (CWT) is employed to define an index for correctly identifying FOG. Since the CWT method uses both time and frequency components of a waveform in comparison to other methods utilizing only the frequency component, we hypothesized that using this method could lead to a significant improvement in the accuracy of FOG detection. We tested the proposed index on the data of 10 PD patients who experience FOG. Two hundred and thirty seven (237) FOG events were identified by the physiotherapists. The results show that the index could discriminate FOG in the anterior-posterior axis better than other two axes, and is robust to the update time variability. These results suggest that real time detection of FOG may be realized by using CWT of a single shank sensor with window size of 2 s and update time of 1 s (82.1% and 77.1% for the sensitivity and specificity, respectively). Although implicated, future studies should examine the utility of this method in real-time detection of FOG.
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.