Parkinson Hastalığı'nda Elektromiyografi ve İnertial Sinyalleri Kullanarak Gait Donmasının Geliştirilmiş Analizi için Giyilebilir Sensörler Sistemi.

Araştırma özeti

Aşağıdaki metin kaynak makalenin lisansı doğrulanmış orijinal özetidir. cc by

We propose a wearable sensor system for automatic, continuous and ubiquitous analysis of Freezing of Gait (FOG), in patients affected by Parkinson's disease. FOG is an unpredictable gait disorder with different clinical manifestations, as the trembling and the shuffling-like phenotypes, whose underlying pathophysiology is not fully understood yet. Typical trembling-like subtype features are lack of postural adaptation and abrupt trunk inclination, which in general can increase the fall probability. The targets of this work are detecting the FOG episodes, distinguishing the phenotype and analyzing the muscle activity during and outside FOG, toward a deeper insight in the disorder pathophysiology and the assessment of the fall risk associated to the FOG subtype. To this aim, gyroscopes and surface electromyography integrated in wearable devices sense simultaneously movements and action potentials of antagonist leg muscles. Dedicated algorithms allow the timely detection of the FOG episode and, for the first time, the automatic distinction of the FOG phenotypes, which can enable associating a fall risk to the subtype. Thanks to the possibility of detecting muscles contractions and stretching exactly during FOG, a deeper insight into the pathophysiological underpinnings of the different phenotypes can be achieved, which is an innovative approach with respect to the state of art.

Türkçe çeviri

Makine çevirisi · Klinik kullanım öncesinde kaynakla karşılaştırılmalı.

Parkinson hastalığından etkilenen hastalarda otomatik, sürekli ve her yerde bulunan Gait Dondurulması (FOG) analizi için giyilebilir bir sensör sistemi önermekteyiz. FOG, altta yatan patofizyolojisi henüz tam olarak anlaşılmayan titrek ve boğuk benzeri fenotipler gibi farklı klinik belirtileri olan öngörülemeyen bir yürüyüş bozukluğudur. Tipik titreme benzeri alt tip özellikler postüral adaptasyon ve ani gövde eğiminin eksikliğidir, bu da genel olarak düşme olasılığını artırabilir. Bu çalışmanın hedefleri FOG bölümlerini tespit etmek, fenotipi ayırt etmek ve FOG sırasında ve dışında kas aktivitesini analiz etmek, düzensizlik patofizyolojisi ve FOG alt tipi ile ilişkili düşme riskinin değerlendirilmesinde daha derin bir kavrayışa doğru. Bu amaçla, giyilebilir cihazlara entegre edilmiş jiroskoplar ve yüzey elektromiyografisi, antagonist bacak kaslarının hareketlerini ve aksiyon potansiyellerini aynı anda algılar. Özel algoritmalar, FOG bölümünün zamanında tespit edilmesine ve ilk kez, FOG fenotiplerinin otomatik olarak ayrımına izin verir ve bu da bir düşme riskini alt tipe ilişkilendirmeyi mümkün kılar. FOG sırasında kas kasılmalarını ve gerilmelerini tespit etme olasılığı sayesinde, farklı fenotiplerin patofizyolojik temelleri hakkında daha derin bir anlayış elde edilebilir, bu da sanatın durumuna göre yenilikçi bir yaklaşımdır.

İlgili konular