NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Gait'in dondurulması (FoG), Parkinson Hastalığı'nda (PD) önemli değişkenlik ve ciddiyetle ortaya çıkan ve düşme riskinin artmasıyla ilişkili olan yaygın bir semptomdur. Günlük hayatta foG tespiti önemsiz değildir, özellikle de semptomu sadece belirli koşullarda gösteren hastalarda. Öncelikle atalet sensörlerine dayanan PD semptomlarını tespit etmek için çeşitli giyilebilir cihazlar önerilmiştir. Burada FoG bölümlerini tespit etmek için 3D ivmeölçer ile donatılmış bir çift basınç tabanlarına dayanan yeni bir sistemin geçerliliğinin sonuçlarını rapor ediyoruz. Yirmi PD hastası, hem klinik hem de ekolojik ortamlarda ve hem ON hem de OFF durumunda sekiz çoklu video kayıt oturumunda düzenlenen bir motor değerlendirme protokolüne katıldı. Tabanlardan toplanan işlenmiş verileri kullanarak tespit edilen FoG bölümlerini video kayıtlarında bir klinisyen tarafından etiketlenenlerle karşılaştırdık. Algoritma, bölümlerin %90'ını doğru bir şekilde tespit etti. Yanlış pozitif oran %6 ve yanlış negatif oran %4 idi. Algoritma, ekolojik görevleri yerine getirirken klinik ortamlarda yürüyüş donmasını güvenilir bir şekilde algılar. Bu sonuç, PD'de kapsamlı motor semptom izleme için daha karmaşık bir sisteme entegre edilebilen giyilebilir aletli tabanlar aracılığıyla günlük yaşamda yürüyüş tespitinin dondurulması için umut vericidir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Freezing of Gait (FoG) is a common symptom in Parkinson's Disease (PD) occurring with significant variability and severity and is associated with increased risk of falls. FoG detection in everyday life is not trivial, particularly in patients manifesting the symptom only in specific conditions. Various wearable devices have been proposed to detect PD symptoms, primarily based on inertial sensors. We here report the results of the validation of a novel system based on a pair of pressure insoles equipped with a 3D accelerometer to detect FoG episodes. Twenty PD patients attended a motor assessment protocol organized into eight multiple video recorded sessions, both in clinical and ecological settings and both in the ON and OFF state. We compared the FoG episodes detected using the processed data gathered from the insoles with those tagged by a clinician on video recordings. The algorithm correctly detected 90% of the episodes. The false positive rate was 6% and the false negative rate 4%. The algorithm reliably detects freezing of gait in clinical settings while performing ecological tasks. This result is promising for freezing of gait detection in everyday life via wearable instrumented insoles that can be integrated into a more complex system for comprehensive motor symptom monitoring in PD.
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.