NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Dondurucu-eşcinsellik (FOG) ve bozulmuş yürüme Parkinson hastalığının (PD) ortak özellikleridir. Dış uyaranların sağlanması (kueing) yürüyüşü iyileştirebilir, ancak birçok ipucu yöntemi basittir, görev yüklemesini arttırır veya gerçek dünya ortamında sınırlı bir fayda sağlar. Kapalı döngü (otomatik) somatosensör işaret sistemleri, kullanıcı girişi gerektirmeden, kişiselleştirilmiş, ayrık ipuçlarını uygun zamanda sunma potansiyeline sahiptir. Bunu başarmak için ipucu teslim yöntemlerinin ve FOG-tespitinin daha da geliştirilmesi gerekmektedir. Bu fizibilite çalışmasında, giyilebilir cihazlar aracılığıyla alt bacak için uygulanan FOG-başlangıçlı titreşim ipuçlarının PD'de yürüyüşü geliştirip geliştiremeyeceğini test etmeyi ve gerçek zamanlı FOG-tespit algoritmaları geliştirmeyi amaçladık. Parkinson hastalığı ve günlük FOG olan 17 katılımcı işe alındı. 1 saat çalışma oturumları sırasında, katılımcılar her biri farklı bir müdahaleye sahip 4 karmaşık yürüyüş devresi üstlendi: sürekli ritmik titreşim işaretleyici (CC), duyarlı işaretleyici (RC; FOG'ya yanıt olarak araştırma ekibi tarafından başlatılan ipuçları), işaretsiz (NC) veya cihazsız (ND) cihaz. Çalışma oturumları, devre tasarımında iyileştirmeler ve uygulanacak işaret cihazı sağlayan birkaç haftalık bir boşlukla ayrılmış 3 aşamalı / blok (A-C) olarak gruplandırıldı. FOG olayları ve yürüyüş ölçümleri için video ve yerleşik atalet ölçüm birimi (IMU) verileri analiz edildi. RC, bir dizi yürüyüş aktivitesinde genel performansın arttığını gösteren devre tamamlama sürelerini önemli ölçüde geliştirdi. Adım frekansı B ve C aşamaları sırasında RC tarafından önemli ölçüde geliştirildi. C aşamasında, katılımcıların %45'inde 10 FOG etkinliği kaydedildi ve bu da RC tarafından önemli ölçüde azaltıldı. Bir makine öğrenme çerçevesi, IMU verilerini kullanarak FOG algılama için% 83 hassasiyet ve% 80 özgüllük elde etti. Birlikte, bu veriler PD'de yürüyüşü iyileştirmek için gerçek zamanlı FOG tespitini duyarlı somatosensory alt bacak işaretleriyle birleştiren kapalı döngü işaretçi yaklaşımlarının fizibilitesini desteklemektedir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Freezing-of-gait (FOG) and impaired walking are common features of Parkinson's disease (PD). Provision of external stimuli (cueing) can improve gait, however, many cueing methods are simplistic, increase task loading or have limited utility in a real-world setting. Closed-loop (automated) somatosensory cueing systems have the potential to deliver personalised, discrete cues at the appropriate time, without requiring user input. Further development of cue delivery methods and FOG-detection are required to achieve this. In this feasibility study, we aimed to test if FOG-initiated vibration cues applied to the lower-leg via wearable devices can improve gait in PD, and to develop real-time FOG-detection algorithms. 17 participants with Parkinson's disease and daily FOG were recruited. During 1 h study sessions, participants undertook 4 complex walking circuits, each with a different intervention: continuous rhythmic vibration cueing (CC), responsive cueing (RC; cues initiated by the research team in response to FOG), device worn with no cueing (NC), or no device (ND). Study sessions were grouped into 3 stages/blocks (A-C), separated by a gap of several weeks, enabling improvements to circuit design and the cueing device to be implemented. Video and onboard inertial measurement unit (IMU) data were analyzed for FOG events and gait metrics. RC significantly improved circuit completion times demonstrating improved overall performance across a range of walking activities. Step frequency was significantly enhanced by RC during stages B and C. During stage C, > 10 FOG events were recorded in 45% of participants without cueing (NC), which was significantly reduced by RC. A machine learning framework achieved 83% sensitivity and 80% specificity for FOG detection using IMU data. Together, these data support the feasibility of closed-loop cueing approaches coupling real-time FOG detection with responsive somatosensory lower-leg cueing to improve gait 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.