NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka planParkinsonizm demanslı kişilerde yaygındır ve beyindeki nörodejeneratif ve vasküler değişikliklerle veya antipsikotik veya diğer dopamin antagonist ilaçlara maruz kalmayla ilişkilidir. Yürüyüşte parkinsonian değişikliklerin tespiti, geri dönüşümlü nedenlere müdahale etme ve ele alma fırsatı sağlayabilir. Bu çalışmada, parkinsonizmin ciddiyetini değerlendirmek için göze çarpmayan bir araç olarak görme tabanlı bir sistemin kullanımını araştırıyoruz.Doğal yürüyüş nöbetlerinin yürüme videoları, bir Microsoft Kinect sensörü ve yerleşik renkli kamera kullanılarak özel bir demans ünitesinde toplandı ve on altı 3D ve sekiz 2D yürüyüş özelliğini çıkarmak için işlendi. Univariate regression to gait quality, unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS) ve Simpson-Angus Scale'de (SAS) derecelendirildiği gibi, çok değişkenli modellere dahil olmak için bu klinik puanlarla önemli ölçüde ilişkili olan yürüyüş özelliklerini tanımlamak için kullanılmıştır. Çok değişkenli ordinal lojistik regresyon daha sonra UPDRS-gait ve SAS-gait skorlarına gerileme için her yürüyüş özelliğinin göreceli katkısı değerlendirildi.SonuçlarDemanslı 14 yaşlı yetişkinden dört yüz bir yürüyüş nöbeti analize dahil edildi. Seçili 2D veya 3D yürüyüş özelliklerini içeren çok değişkenli ordinal lojistik regresyon modelleri benzer aksuralara ulaştı: UPDRS-gait regresyon modelleri sırasıyla 2D ve 3D özellikler için 61,4 ve 62.1%'lik akcuracies elde etti. Benzer şekilde, SAS-gait modelleri sırasıyla 2D veya 3D yürüyüş özellikleri ile 47,4 ve 48.5% acuracies elde etti.ConclusionsGait özellikleri hem 2D hem de 3D videolardan çıkarılan UPDRS-gait ve SAS-gait puanları ile ilişkilidir. Vizyon tabanlı sistemler, konut ortamlarında parkinsonizmin uzunlamasına izlenmesi için araç olarak kullanılma potansiyeline sahiptir.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundParkinsonism is common in people with dementia, and is associated with neurodegenerative and vascular changes in the brain, or with exposure to antipsychotic or other dopamine antagonist medications. The detection of parkinsonian changes to gait may provide an opportunity to intervene and address reversible causes. In this study, we investigate the use of a vision-based system as an unobtrusive means to assess severity of parkinsonism in gait.MethodsVideos of walking bouts of natural gait were collected in a specialized dementia unit using a Microsoft Kinect sensor and onboard color camera, and were processed to extract sixteen 3D and eight 2D gait features. Univariate regression to gait quality, as rated on the Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS) and Simpson-Angus Scale (SAS), was used to identify gait features significantly correlated to these clinical scores for inclusion in multivariate models. Multivariate ordinal logistic regression was subsequently performed and the relative contribution of each gait feature for regression to UPDRS-gait and SAS-gait scores was assessed.ResultsFour hundred one walking bouts from 14 older adults with dementia were included in the analysis. Multivariate ordinal logistic regression models incorporating selected 2D or 3D gait features attained similar accuracies: the UPDRS-gait regression models achieved accuracies of 61.4 and 62.1% for 2D and 3D features, respectively. Similarly, the SAS-gait models achieved accuracies of 47.4 and 48.5% with 2D or 3D gait features, respectively.ConclusionsGait features extracted from both 2D and 3D videos are correlated to UPDRS-gait and SAS-gait scores of parkinsonism severity in gait. Vision-based systems have the potential to be used as tools for longitudinal monitoring of parkinsonism in residential settings.
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.