NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Parkinson hastalığı (PD), hem motor hem de motor olmayan semptomlara sahip bir nörodejeneratif bozukluktur. PD'nin ilerici doğasına rağmen, erken tanı, hastalığın doğal geçmişini izlemek ve ilaç yanıtını ölçmek, etkilenen bireyin yaşam kalitesini belirlemede önemli rol oynayan faktörlerdir. Yaygın motor semptomların dışında, yani dinlenmede titreme, sertlik ve bradikinezi, çalışmalar PD'nin yeme davranışı ve enerji alımındaki bozukluklarla ilişkili olduğunu göstermektedir. Spesifik olarak, PD, aşırı yeme, kilo kaybı ve / veya kazanç gibi iştahla ilgili motor olmayan sorunların yanı sıra günlük yeme ile ilgili görevleri tamamlamadaki zorluklarla ilişkili disfaji faktörleri gibi uyuşturucu kaynaklı dürtüsel yeme bozuklukları ile ilişkilidir. Bu çalışmada, bir yemek sırasında tabaktan ağıza bir miktar yiyecek aktarmak için utensil işleten el için harcanan süre ile ilgili bir gösterge olan Plate-to-Mouth'u (PtM) tanıtıyoruz. PtM'nin objektif hesaplanmasına yönelik iki aşamalı bir yaklaşım önermekteyiz. Başlangıçta, 3D hızlanma ve oryantasyon hız sinyallerini, bir yemek seansı sırasında meydana gelen ısırık anlarını ve bilek mikro hareketlerini tespit etmek için raf dışı bir akıllı saatten kullanıyoruz. Daha sonra, ısırığın PtM süresini tahmin etmek için yemek sırasında tespit edilen her ısırıktan önce ortaya çıkan yukarı doğru el mikro hareketlerini işliyoruz. Son olarak, PtM süre dağılımını tahmin etmek ve konunun yemek içi yeme davranışı profilini oluşturmak için yoğunluk tabanlı bir şema kullanıyoruz. Sonuçlar bölümünde, sürecin her adımı için bağımsız olarak doğrulama sağlarız, ayrıca bulgularımızı standartlaştırılmış yemekler kullanarak kontrollü bir klinik ortamda toplanan toplam üç veri seti kullanarak (sırasıyla 7 Sağlıklı Kontrol (HC) ve 21 PD hastadan toplam 28 yemek seansı) ve serbest yaşam koşulları altında toplanan iki (37 yemek 4 HC/10 PD hastadan ve 629 yemek 3 HC/3 PD hastadan) sergileriz. Deneysel sonuçlar, klinik veri kümesi için 0.748'lik bir Eğri Altında Alan (AUC) ve yemek içi yeme davranışı profillerinin PD veya HC grubuna sınıflandırılmasına yönelik yaban içi veri kümeleri için 0.775 / 1,000'i ortaya koymaktadır. Bu, PD için objektif bir yeme davranışı göstergesinin çıkarılmasına yönelik hem klinik hem de vahşi ortamlarda toplanan giyilebilir Atalet Ölçüm Birimi (IMU) sensör verilerini kullanmaya çalışan ilk çalışmadır.
Özgün kaynak özetini okuyun
Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disorder with both motor and non-motor symptoms. Despite the progressive nature of PD, early diagnosis, tracking the disease's natural history and measuring the drug response are factors that play a major role in determining the quality of life of the affected individual. Apart from the common motor symptoms, i.e., tremor at rest, rigidity and bradykinesia, studies suggest that PD is associated with disturbances in eating behavior and energy intake. Specifically, PD is associated with drug-induced impulsive eating disorders such as binge eating, appetite-related non-motor issues such as weight loss and/or gain as well as dysphagia-factors that correlate with difficulties in completing day-to-day eating-related tasks. In this work we introduce Plate-to-Mouth (PtM), an indicator that relates with the time spent for the hand operating the utensil to transfer a quantity of food from the plate into the mouth during the course of a meal. We propose a two-step approach towards the objective calculation of PtM. Initially, we use the 3D acceleration and orientation velocity signals from an off-the-shelf smartwatch to detect the bite moments and upwards wrist micromovements that occur during a meal session. Afterwards, we process the upwards hand micromovements that appear prior to every detected bite during the meal in order to estimate the bite's PtM duration. Finally, we use a density-based scheme to estimate the PtM durations distribution and form the in-meal eating behavior profile of the subject. In the results section, we provide validation for every step of the process independently, as well as showcase our findings using a total of three datasets, one collected in a controlled clinical setting using standardized meals (with a total of 28 meal sessions from 7 Healthy Controls (HC) and 21 PD patients) and two collected in-the-wild under free living conditions (37 meals from 4 HC/10 PD patients and 629 meals from 3 HC/3 PD patients, respectively). Experimental results reveal an Area Under the Curve (AUC) of 0.748 for the clinical dataset and 0.775/1.000 for the in-the-wild datasets towards the classification of in-meal eating behavior profiles to the PD or HC group. This is the first work that attempts to use wearable Inertial Measurement Unit (IMU) sensor data, collected both in clinical and in-the-wild settings, towards the extraction of an objective eating behavior indicator for 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.