NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Bu literatür incelemesi, günlük yaşam aktiviteleri sırasında Parkinson hastalığı (PD) olan bireylerde motor semptomları izlemek için giyilebilir sensör sistemlerine değindi. Özellikle, titremenin izlenmesinde, yürüyüşün dondurulmasında, diskinezide, bradikinezide ve hipokinezide ilerleme gözden geçirildi. Evde veya evde benzeri bir ortamda semptomları ölçme kriterlerini karşılayan yirmi yedi çalışma bulundu, bazı çalışmalar birden fazla motor bozukluğu inceledi. Accelerometers, jiroskoplar ve elektromiyografi sensörleri dahil edildi, bazı çalışmalar birden fazla sensör türünü kullandı. Beş çalışma titremeyi ölçtü, beş çalışma bradikinezi veya hipokineziyi inceledi, on üç çalışma diskinezi veya motor dalgalanmaları ölçmek için cihazları içeriyordu ve on çalışma akinezi veya yürüyüş donmasını ölçtü. Mevcut sensör teknolojisi, bu semptomların her birinin varlığını ve şiddetini tespit edebilir; Bununla birlikte, çoğu sistem, uzak veya ekolojik olarak geçerli gözlem için zorlu olan çoklu vücut parçaları üzerinde sensörler gerektirir. Farklı semptomlar farklı sensör yerleşimi ile tespit edilir, bu da tüm semptomların algılayıcıların azaltılmış bir seti ile tespit edilmesinin amacının elde edilemeyeceğini düşündürmektedir. Bir ev ortamında ADL'ler sırasında motor semptomların izlenmesi hedefi için, ölçüm sisteminin kullanımı basit, kullanıcı için göze çarpmayan ve PD'li bir bireyin giymesi ve kalkması kolay olmalıdır. Sinir ağları gibi makine öğrenme algoritmaları, az sayıda sensör kullanarak semptomları tespit etmenin en umut verici yolu gibi görünmektedir. Daha fazla çalışma, senaryolu hareketlerden ziyade senaryosuz ve kısıtlanmamış ADL'ler sırasında sistemleri doğrulayarak yapılmalıdır.
Özgün kaynak özetini okuyun
This literature review addressed wearable sensor systems to monitor motor symptoms in individuals with Parkinson's disease (PD) during activities of daily living (ADLs). Specifically, progress in monitoring tremor, freezing of gait, dyskinesia, bradykinesia, and hypokinesia was reviewed. Twenty-seven studies were found that met the criteria of measuring symptoms in a home or home-like setting, with some studies examining multiple motor disorders. Accelerometers, gyroscopes, and electromyography sensors were included, with some studies using more than one type of sensor. Five studies measured tremor, five studies examined bradykinesia or hypokinesia, thirteen studies included devices to measure dyskinesia or motor fluctuations, and ten studies measured akinesia or freezing of gait. Current sensor technology can detect the presence and severity of each of these symptoms; however, most systems require sensors on multiple body parts, which is challenging for remote or ecologically valid observation. Different symptoms are detected by different sensor placement, suggesting that the goal of detecting all symptoms with a reduced set of sensors may not be achievable. For the goal of monitoring motor symptoms during ADLs in a home setting, the measurement system should be simple to use, unobtrusive to the wearer and easy for an individual with PD to put on and take off. Machine learning algorithms such as neural networks appear to be the most promising way to detect symptoms using a small number of sensors. More work should be done validating the systems during unscripted and unconstrained ADLs rather than in scripted motions.
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.