NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Parkinson hastalığı (PD), bazıları yürüyüş ve denge ile ilgili olmak üzere çeşitli motor ve motor olmayan semptomlarla karakterizedir. Hastaların hareketliliğinin izlenmesi ve yürüyüş parametrelerinin çıkarılması için sensörlerin kullanılması, tedavilerinin etkinliğini ve hastalığın ilerlemesini değerlendirmek için objektif bir yöntem olarak ortaya çıkmıştır. Bu amaçla, iki popüler çözüm, hassas, sürekli, uzaktan ve pasif yürüyüş değerlendirmesi için kullanılan basınç tabanları ve gövdeye takılan IMU tabanlı cihazlardır. Bu çalışmada, yürüyüş bozukluğunu değerlendirmek için insole ve IMU tabanlı çözümler değerlendirildi ve daha sonra karşılaştırılarak günlük klinik uygulamada enstrümantasyon kullanımını destekleyen kanıtlar üretildi. Değerlendirme, PD'li hastaların eş zamanlı olarak bir çift aletli insole ve giyilebilir IMU tabanlı bir dizi cihaz giydiği klinik bir çalışma sırasında oluşturulan iki veri seti kullanılarak gerçekleştirildi. Çalışmadan elde edilen veriler, yukarıda belirtilen iki sistemden bağımsız olarak yürüyüş özelliklerini çıkarmak ve karşılaştırmak için kullanıldı. Daha sonra, çıkarılan özelliklerden oluşan alt kümeler, yürüyüş bozukluğu değerlendirmesi için makine öğrenme algoritmaları tarafından kullanıldı. Sonuçlar, insole gait kinematik özelliklerinin IMU tabanlı cihazlardan çıkarılanlarla yüksek oranda ilişkili olduğunu gösterdi. Dahası, her ikisi de PD yürüyüş bozukluğunun tespiti için doğru makine öğrenme modellerini eğitme kapasitesine sahipti.
Özgün kaynak özetini okuyun
Parkinson's disease (PD) is characterized by a variety of motor and non-motor symptoms, some of them pertaining to gait and balance. The use of sensors for the monitoring of patients' mobility and the extraction of gait parameters, has emerged as an objective method for assessing the efficacy of their treatment and the progression of the disease. To that end, two popular solutions are pressure insoles and body-worn IMU-based devices, which have been used for precise, continuous, remote, and passive gait assessment. In this work, insole and IMU-based solutions were evaluated for assessing gait impairment, and were subsequently compared, producing evidence to support the use of instrumentation in everyday clinical practice. The evaluation was conducted using two datasets, generated during a clinical study, in which patients with PD wore, simultaneously, a pair of instrumented insoles and a set of wearable IMU-based devices. The data from the study were used to extract and compare gait features, independently, from the two aforementioned systems. Subsequently, subsets comprised of the extracted features, were used by machine learning algorithms for gait impairment assessment. The results indicated that insole gait kinematic features were highly correlated with those extracted from IMU-based devices. Moreover, both had the capacity to train accurate machine learning models for the detection of PD gait impairment.
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.