NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Atalet sensörleri olan Parkinson Hastalığı (PD) hastalarının uzaktan izlenmesi, semptomların daha iyi bir şekilde değerlendirilmesi için ilgili bir yöntemdir. Hareket verilerine dayanan semptom niceliği için yeni bir yaklaşım sunuyoruz: otomatik Birleşik Parkinson Hastalığı Derecelendirme Ölçeği (UPDRS) sınıflandırması, nörologa hastanın önünde yaşadığı izlenimini veren animasyonlu bir 3D avatar ile birlikte. Bu çalışmada, aşağıdakilerden türetilen pronasyon-supinasyon görevinin UPDRS derecelendirmelerini karşılaştırdık: (a) klinik referans olarak video kayıtlarına dayalı bir muayene; (b) otomatik olarak sınıflandırılmış bir UPDRS; ve (c) animasyonlu 3D avatarın değerlendirilmesinden bir UPDRS derecelendirmesi. Veriler Manyetik, Açısal Oran, Yerçekimi (MARG) sensörleri kullanılarak kaydedildi ve 15 denek elin pronasyon-supinasyon hareketini gerçekleştirdi. Ön işlemeden sonra, veriler bir J48 sınıflandırıcısı ile sınıflandırıldı ve 3D avatar olarak animasyonlandı. Hareketlerin video kaydı ve 3D avatar, hareket bozukluğu uzmanları tarafından incelendi ve UPDRS tarafından derecelendirildi. Videoya dayalı derecelendirmeler ile (b) otomatik olarak sınıflandırılan UPDRS arasındaki ortalama anlaşma 0.48 ve (c) ile 3D avatar 0.47'dir. 3D avatar, incelenen görev için UPDRS'yi video kayıtları olarak değerlendirmek için de benzer şekilde uygundur ve araştırma ekibi tarafından daha da geliştirilecektir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Remote monitoring of Parkinson's Disease (PD) patients with inertia sensors is a relevant method for a better assessment of symptoms. We present a new approach for symptom quantification based on motion data: the automatic Unified Parkinson Disease Rating Scale (UPDRS) classification in combination with an animated 3D avatar giving the neurologist the impression of having the patient live in front of him. In this study we compared the UPDRS ratings of the pronation-supination task derived from: (a) an examination based on video recordings as a clinical reference; (b) an automatically classified UPDRS; and (c) a UPDRS rating from the assessment of the animated 3D avatar. Data were recorded using Magnetic, Angular Rate, Gravity (MARG) sensors with 15 subjects performing a pronation-supination movement of the hand. After preprocessing, the data were classified with a J48 classifier and animated as a 3D avatar. Video recording of the movements, as well as the 3D avatar, were examined by movement disorder specialists and rated by UPDRS. The mean agreement between the ratings based on video and (b) the automatically classified UPDRS is 0.48 and with (c) the 3D avatar it is 0.47. The 3D avatar is similarly suitable for assessing the UPDRS as video recordings for the examined task and will be further developed by the research team.
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.