NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Giriş Çeşitli vücut konumlarına yerleştirilmiş inert ölçüm birimleri (IMU'lar), kısıtlanmamış koşullar altında bile ayrıntılı yürüyüş analizine izin verir. Tıbbi açıdan bakıldığında, savunmasız popülasyonların değerlendirilmesi, özellikle günlük yaşam ortamında özellikle önemlidir. Gait analiz algoritmalarının kapsamlı bir doğrulamaya ihtiyacı vardır, çünkü birçok kronik hastalık spesifik ve hatta benzersiz yürüyüş kalıpları gösterir. Bu çalışmanın amacı, hem laboratuvar tabanlı hem de ev benzeri bir ortamda Parkinson hastalığı (PD) ve yaşlı yetişkinler için ivme tabanlı bir adım tespit algoritmasını doğrulamaktı.MetodlarBu prospektif gözlemsel çalışmada, veriler alt sırtta giyilen tek bir 6 derecelik özgürlük IMU (APDM) (3DOF ivmeölçer ve 3DOF jiroskop) elde edildi. Bir koşu bandında topuk grevinin (HS) ve ayak parmağının (TO) tespiti, bir optoelektronik sisteme (Vicon) karşı doğrulandı (11 PD hasta ve 12 yaşlı yetişkin). Ev benzeri ortamda ikinci bir bağımsız doğrulama çalışması, video gözlemine (20 PD hastası ve 12 yaşlı yetişkin) karşı yapıldı ve daha önce yayınlanmış bir algoritma ile tanımlanan dönme ve dönmeme sırasında adım saymayı içeriyordu.SonuçlarOptoelektronik sistemle çok yüksek bir anlaşma ile adım tespiti için sürekli bir dalgacık dönüşümü (cwt) tabanlı algoritma geliştirildi. PD hastalarında/yaşlı erişkinlerde HS tespiti sırasıyla %99/99 doğruluk payına ulaştı. TO için benzer sonuçlar (%99/100) elde edilmiştir. HS tespitinde, Bland-Altman arsaları, algoritma ve optoelektronik sistem arasında ortalama 0.002 s [95% güven aralığı (CI) -0.09 ila 0,10] arasında bir fark gösterdi. TO tespiti için Bland-Altman arsası, 0.00 s (% 95 CI - 0.12 ila 0.12) ortalama farklar gösterdi. Ev benzeri değerlendirmede, dönüş sırasındaki adımların tespiti için algoritma %90 (PD hastaları) / %90 (yaşlı yetişkinler) duyarlılığı, 83/88 özgüllüğü ve 88/89 doğruluk oranına ulaşmıştır. Dönüşsüz evreler sırasında adımların tespiti 91/91 hassasiyet, 90/90 özgüllük ve 91/91 hassasiyete ulaştı.Bu cwt tabanlı alt sırtta ölçülen adım tespiti algoritması, hem PD hastalarında hem de yaşlı yetişkinlerde optoelektronik sistemle yüksek bir anlaşma içindedir. Bu yaklaşım ve algoritma, bu savunmasız kohortlarda ev tabanlı yürüyüş analizi üzerine gelecekteki araştırmalar için değerli bir araç sağlayabilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
IntroductionInertial measurement units (IMUs) positioned on various body locations allow detailed gait analysis even under unconstrained conditions. From a medical perspective, the assessment of vulnerable populations is of particular relevance, especially in the daily-life environment. Gait analysis algorithms need thorough validation, as many chronic diseases show specific and even unique gait patterns. The aim of this study was therefore to validate an acceleration-based step detection algorithm for patients with Parkinson's disease (PD) and older adults in both a lab-based and home-like environment.MethodsIn this prospective observational study, data were captured from a single 6-degrees of freedom IMU (APDM) (3DOF accelerometer and 3DOF gyroscope) worn on the lower back. Detection of heel strike (HS) and toe off (TO) on a treadmill was validated against an optoelectronic system (Vicon) (11 PD patients and 12 older adults). A second independent validation study in the home-like environment was performed against video observation (20 PD patients and 12 older adults) and included step counting during turning and non-turning, defined with a previously published algorithm.ResultsA continuous wavelet transform (cwt)-based algorithm was developed for step detection with very high agreement with the optoelectronic system. HS detection in PD patients/older adults, respectively, reached 99/99% accuracy. Similar results were obtained for TO (99/100%). In HS detection, Bland-Altman plots showed a mean difference of 0.002 s [95% confidence interval (CI) -0.09 to 0.10] between the algorithm and the optoelectronic system. The Bland-Altman plot for TO detection showed mean differences of 0.00 s (95% CI -0.12 to 0.12). In the home-like assessment, the algorithm for detection of occurrence of steps during turning reached 90% (PD patients)/90% (older adults) sensitivity, 83/88% specificity, and 88/89% accuracy. The detection of steps during non-turning phases reached 91/91% sensitivity, 90/90% specificity, and 91/91% accuracy.ConclusionThis cwt-based algorithm for step detection measured at the lower back is in high agreement with the optoelectronic system in both PD patients and older adults. This approach and algorithm thus could provide a valuable tool for future research on home-based gait analysis in these vulnerable cohorts.
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.